（昆明医科大学基础医学院，云南 昆明 650500）

引言

卷积神经网络在应用中数据的分类方法对神经网络的运行以及神经网络的数据应用有重要影响，在数据分类方法中既要做好数据特征的分析，同时也要采取数据对比分析和数据测试分析等多种手段，掌握数据的类型和特点，确保数据在分析过程中能够达到分析要求，根据数据的类型和特点制定科学的数据应用措施，使数据在分类分析过程中能够达到应用要求，确保数据在分类分析中取得积极效果。因此，从数据分类中应按照数据的类别特点以及数据的应用特点做好数据的分析工作。

一、卷积神经网络概述

卷积神经网络作为智能控制系统的重要分支内容，在应用中对数据的类型、数据的内容和特点有较高的要求，在数据应用过程中既要掌握数据的类别，同时也要按照数据的使用情况和数据的自身特点做好数据的归类，解决数据的分类存储问题，保证数据在应用过程中达到应用要求，围绕数据的应用特点和数据的应用情况制定科学的应用措施。因此，了解卷积神经网络网络的类别，对做好卷积神经网络的应用工作和满足卷积神经网络的应用要求具有重要意义，在应用中需根据卷积神经网络的要求做好数据分析。

二、CNN特征提取

1.卷积层分析

在数据分类方法中，做好CNN特征的提取至关重要。其中卷积层的分析是数据提取的重点，在卷积层中数据的存储状态处于神经元的权值矩阵中，在数据存储中神经元对数据的存储质量产生了直接的影响。……