基于浅层神经网络的图形分类技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图形分类是计算机视觉领域的一项基础任务，其目标是将给定的图形图像划分到预定义的类别中。

该技术在众多领域中发挥着至关重要的作用，例如图像识别、目标检测、场景理解等。

近年来，深度学习的兴起为图形分类带来了革命性的突破，但深度神经网络往往需要大量的训练数据和计算资源，限制了其在资源受限场景下的应用。

2. 本选题国内外研究状况综述

图形分类作为计算机视觉领域的基础性问题，一直是国内外学者研究的热点和难点。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，图形分类技术取得了显著的进步。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.深入研究浅层神经网络模型，分析其在图形分类任务中的优势和局限性，为后续模型设计提供理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解图形分类技术、浅层神经网络以及相关算法的最新研究进展，为本研究提供理论基础。

2.模型设计与实现阶段:基于现有的浅层神经网络模型，设计适用于图形分类任务的网络结构，并选择合适的激活函数、损失函数和优化器。

3.实验验证与分析阶段:在公开图形分类数据集上进行实验，验证所提出模型和算法的有效性，并与现有技术进行比较分析。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
提出一种适用于图形分类任务的高效浅层神经网络模型，该模型能够在保证分类精度的前提下，降低计算复杂度，提高训练效率。

研究基于数据增强和特征提取的浅层神经网络图形分类方法，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

对比分析浅层神经网络与深度神经网络在图形分类任务中的性能差异，为不同应用场景选择合适的模型提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘建伟, 刘媛, 罗雄麟. 图卷积神经网络及其应用研究综述[j]. 软件学报, 2020, 31(06): 1642-1662.

[2] 周志华. 机器学习[m]. 北京: 清华大学出版社, 2016.

[3] 吴恩达. 深度学习[m]. 北京: 人民邮电出版社, 2017.