摘要：近年来，深度卷积网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域广泛使用，取得了很好的效果。为解决全部样本均为无标签数据的分类问题，对深度卷积神经网络进行了改进，采用卷积自动编码器学习输入样本的特征，用k-均值聚类器代替深度卷积网络中的分类器，建立了改进的深度卷积网络结构，给出了相应的学习算法，将其用于解决碎纸片拼接问题。实验表明，该方法有效可行，提高了碎纸片拼接的准确性和鲁棒性。

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