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卷积神经网络在产品缺陷识别中的应用任务书

 2020-02-20 09:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

卷积神经网络(convolutional neural networks, cnn)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(feedforward neural networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。

由于卷积神经网络能够进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络(shift-invariant artificial neural networks, siann)” 。

本毕业设计主要研究卷积神经网络在产品缺陷识别中的应用,主要通过图像识别技术,实现对产品缺陷的识别。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1 广泛阅读相关文献,了解国内外现状;

2 设计卷积神经网络的总体框架;

3 实现基于卷积神经网络的图像识别算法;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

2019.3.15 完成文献综述和英文翻译

2019.3.30 完成选题报告

2019.4.20 完成方案设计

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4. 主要参考文献

1卷积神经网络研究综述
周飞燕 , 金林鹏 , 董军 - 《计算机学报》 - 被引量: 37 - 2017年
2卷积神经网络研究综述
李彦冬 , 郝宗波 , 雷航 - 《计算机应用》 - 被引量: 42 - 2016年
3基于卷积神经网络的正则化方法
吕国豪 , 罗四维 , 黄雅平 , ... - 《计算机研究与发展》 - 被引量: 17 - 2014年
4卷积神经网络在图像识别上的应用的研究
许可 - 《浙江大学》 - 被引量: 96 - 2012年
5图像理解中的卷积神经网络
常亮 , 邓小明 , 周明全 , ... - 《自动化学报》 - 被引量: 26 - 2016年
6基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究
陈先昌 - 《浙江工商大学》 - 被引量: 53 - 2014年

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