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【中文期刊】 魏丁丁 高树辉 《西安交通大学学报（医学版）》 2026年47卷2期 197-213页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 卷积神经网络(CNN)在生物特征识别中的应用是当前计算机视觉与生物信息学交叉领域的热点方向,其层次化特征提取机制为多模态生物特征的鲁棒表征提供了有效解决途径.本文阐述CNN在生物特征识别中的应用优势,并基于文献分析方法综述近年来的技术演进脉...
【关键词】 卷积神经网络(CNN)；生物特征识别；文献计量分析；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Azza,Atia ; Hatem,Abdel-Kader ; 等 《Scientific reports》 2026年16卷1期
【关键词】 Dual-stream convolutional neural network (CNN);Dynamic Gaussian noise;Glaucoma detection;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Tulin,Li ; Xiufeng,Zhang ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2025年25卷3期 SCIMEDLINE
【关键词】 complexity identification and classification;convolutional neural network (CNN);environmental perception;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zilu,Ying ; Chen,Xuan ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2020年20卷6期 SCIMEDLINE
【关键词】 Atrous-Inception module;Convolutional Neural Network (CNN);Synthetic Aperture Radar (SAR);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Tie,Liang ; Xionghui,Yu ; 等 《Journal of neural engineering》 2023年20卷4期 SCIMEDLINEBP
【关键词】 convolutional neural networks (CNN);electroencephalography (EEG);lightweight network;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Md Taimur,Ahad ; Noman H,Chowdhury ; 等 《Scientific reports》 2026年16卷1期
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yanning,Chen ; Yanjiang,Li ; 等 《Micromachines》 2024年15卷10期
【关键词】 convolutional neural network (CNN);deep learning;hotspot detection;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Adam,El Bergui ; Alice,Porebski ; 等 《Marine pollution bulletin》 2025年216卷 117965页SCIMEDLINECABP
【关键词】 Band selection;Hyperspectral image classification;Lightweight Convolutional Neural Network (CNN);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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