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针对卷积神经网络图像超分辨率算法中的映射函数容易出现过拟合、梯度弥散等问题,提出一种由卷积网络和反卷积网络构成的复合卷积神经网络算法。提出使用RReLUs和Softplus函数结合形式作为激活函数,有效改善了过拟合问题;采用附加修正系数的小批量梯度下降法,避免梯度弥散现象;利用反卷积网络实现高分辨率图像重建。实验证明新的网络模型有效改善了图像的清晰度和边缘锐化,在主观视觉效果和客观评价指标上都获得了显著提升。