卷积神经网络的结构模型，可实现对图像进行训练与识别(The structure model of the convolution neural network can realize the training and recognition of the image)

构建卷积神经网络，包括卷积层，池化层，RELU(Construction of convolution neural network)

卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称