血液图像识别分析方法

本发明属于机器学习技术领域，提出了血液图像识别分析方法，包括：将所有血液图像数据集中的图像按照第一划分比例划分为第一训练集和第一测试集；对血液图像数据集中的图像进行预处理，并将预处理后的第一训练集按第二划分比例划分为第二训练集和第二测试集；基于第二训练集和第二测试集设置图像生成器和数据流；训练基于卷积神经网络的随机森林模型；通过调整图像分类模型的学习率和拟合训练确定其损失函数和正确率，并调整调整图像分类模型的混淆矩阵以计算其精确率和召回率，得到最终的基于MobileNetV2的图像分类模型；当有血液图像输入时，通过最终的基于MobileNetV2的图像分类模型对输入的血液图像进行分类。