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基于深度学习模型的金钱豹个体识别研究与实现

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题背景及研究意义第10-11页
    1.2 国内外相关研究现状第11-14页
        1.2.1 DNA个体识别技术第11-12页
        1.2.2 物种气味差异识别技术第12页
        1.2.3 物种足迹识别技术第12-13页
        1.2.4 形体形状差异识别技术第13-14页
    1.3 论文的主要工作第14-16页
    1.4 论文的组织结构第16-18页
第2章 深度学习相关理论知识研究第18-28页
    2.1 特征学习第18-19页
    2.2 深度学习第19-22页
    2.3 卷积神经网络第22-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于改进的Cifar-10的金钱豹个体识别模型及实现第28-41页
    3.1 引言第28-29页
    3.2 数据预处理第29-31页
    3.3 Cifar-10模型结构第31页
    3.4 改进模型研究第31-34页
        3.4.1 引入Dropout防止过拟合第31-32页
        3.4.2 池化方式组合优化第32-33页
        3.4.3 改进模型整体结构第33-34页
    3.5 改进模型实现第34-40页
        3.5.1 数据处理第35-36页
        3.5.2 数据计算第36-37页
        3.5.3 模型网络构建第37-40页
        3.5.4 模型配置第40页
    3.6 本章小结第40-41页
第4章 模型验证与推广分析第41-54页
    4.1 数据描述第41-42页
    4.2 模型验证与讨论第42-43页
        4.2.1 数据集的构建第42-43页
        4.2.2 参数配置第43页
        4.2.3 实验平台第43页
    4.3 模型结果分析第43-46页
        4.3.1 性能指标第43-45页
        4.3.2 结果分析第45-46页
    4.4 模型的推广验证第46-53页
        4.4.1 推广验证数据预处理第47-49页
        4.4.2 模型推广验证与分析第49-50页
        4.4.3 模型推广预测能力分析第50-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 总结与展望第54-57页
    5.1 论文工作总结第54-55页
    5.2 下一步工作展望第55-57页
参考文献第57-60页
攻读硕士学位期间学术情况第60-61页
致谢第61页

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