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基于卷积神经网络的草莓病虫害识别与应用

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 引言第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 研究现状与存在问题第10-11页
    1.3 本文主要研究内容第11-12页
    1.4 本文组织结构第12-13页
2 相关理论及技术介绍第13-24页
    2.1 机器学习第13-14页
        2.1.1 机器学习的定义第13页
        2.1.2 机器学习的分类第13页
        2.1.3 机器学习常见算法第13-14页
    2.2 神经网络第14-16页
        2.2.1 神经元第15页
        2.2.2 感知器第15-16页
    2.3 深度学习第16-17页
    2.4 卷积神经网络第17-21页
        2.4.1 卷积层第18-19页
        2.4.2 池化层第19页
        2.4.3 激活函数第19-20页
        2.4.4 几种经典卷积神经网络第20-21页
    2.5 Python相关技术第21-22页
        2.5.1 Numpy第21页
        2.5.2 Pytorch第21-22页
        2.5.3 Django Web开发框架第22页
    2.6 SQLite第22-23页
    2.7 本章小结第23-24页
3 图像分类算法第24-32页
    3.1 注意力机制第24页
    3.2 中心损失函数第24-25页
    3.3 基于注意力机制及中心损失函数的深度图像分类算法第25-27页
    3.4 实验第27-31页
        3.4.1 数据集第27-29页
        3.4.2 评价指标第29页
        3.4.3 对比算法第29页
        3.4.4 算法执行细节第29页
        3.4.5 超参数实验第29-30页
        3.4.6 消融实验第30-31页
        3.4.7 与baseline的对比实验第31页
    3.5 本章小结第31-32页
4 草莓病虫害识别系统需求分析第32-37页
    4.1 系统可行性分析第32页
        4.1.1 技术可行性第32页
        4.1.2 操作可行性第32页
        4.1.3 经济可行性第32页
    4.2 系统需求分析第32-34页
        4.2.1 后台管理员需求第33页
        4.2.2 前台用户需求第33-34页
    4.3 系统数据库需求分析第34-35页
        4.3.1 数据字典第34-35页
        4.3.2 数据流图第35页
    4.4 非功能需求分析第35-36页
    4.5 本章小结第36-37页
5 草莓病虫害识别系统设计第37-44页
    5.1 系统总体设计第37-38页
        5.1.1 系统结构设计第37页
        5.1.2 系统功能第37-38页
    5.2 系统详细设计第38-40页
        5.2.1 系统时序图第38-39页
        5.2.2 系统活动图第39-40页
    5.3 系统数据库设计第40-42页
        5.3.1 数据库概念设计第40-41页
        5.3.2 数据库逻辑设计第41页
        5.3.3 数据库物理设计第41-42页
    5.4 草莓病虫害识别分类器的设计第42-43页
    5.5 本章小结第43-44页
6 系统实现与测试第44-67页
    6.1 草莓病虫害识别分类器的实现第44-54页
        6.1.1 数据集搜集第44页
        6.1.2 数据预处理第44-46页
        6.1.3 草莓病虫害识别分类器训练第46-54页
    6.2 普通用户功能实现第54-61页
        6.2.1 登录第54-56页
        6.2.2 草莓病虫害图像上传第56-57页
        6.2.3 草莓病虫害图像识别第57-61页
    6.3 系统管理员功能实现第61-65页
        6.3.1 用户管理第61-63页
        6.3.2 草莓病虫害识别结果管理第63-65页
    6.4 系统测试第65-66页
        6.4.1 测试的目的第65页
        6.4.2 测试过程第65-66页
    6.5 本章小结第66-67页
7 总结第67-68页
参考文献第68-71页
致谢第71页

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