摘要：图像分类技术是计算机视觉领域的核心研究方向，随着深度学习技术的发展，研究人员广泛关注的重点。尽管卷积神经网络（CNN）在图像处理方面取得了革命性的进步，但仍然存在诸如过度拟合和处理多种数据集的复杂性之类的问题。本文提出了由卷积神经网络（CNN）模块和时频复合加权模块组成的混合模型。CNN模块有效地执行了深层提取，而时频复合权重模块能够实现更好的性能。通过CIFAR 10的实验验证，本文证明了混合模型在图像分类任务上的出色性能，精度为90％。本文的结果不仅证明了将不同的深度学习体系结构相结合以提高图像分类精度的有效性，而且还为开发未来图像处理技术的开发提供了新的想法和方法。