光電信息畢業(yè)論文

光電信息畢業(yè)論文題目：基于CNN的圖像分類算法在光電信息中的應(yīng)用摘要：本文研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的圖像分類算法在光電信息中的應(yīng)用。通過對相關(guān)實驗進行分析，證明了該算法在圖像分類任務(wù)中的有效性和優(yōu)越性。在實驗過程中，使用了自然圖像和數(shù)字識別數(shù)據(jù)集MNIST作為數(shù)據(jù)源進行訓(xùn)練和測試。通過對實驗結(jié)果的分析，發(fā)現(xiàn)CNN在圖像分類任務(wù)中的表現(xiàn)要優(yōu)于傳統(tǒng)的分類算法。同時，本文還對CNN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)進行了深入的研究，探究了不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對分類性能的影響。在實驗中，使用了基本的LeNet-5模型，AlexNet模型以及VGG模型，分別對不同的數(shù)據(jù)集進行測試。通過實驗結(jié)果的分析，可以得出以下結(jié)論：1.基于CNN的圖像分類算法在光電信息應(yīng)用領(lǐng)域是非常有效和可行的。2.在不同的數(shù)據(jù)集上，使用不同的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以獲得更好的性能。3.對于不同的數(shù)據(jù)集，CNN網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化也需要針對性的進行，以提高其分類性能。綜上所述，本文對基于CNN的圖像分類算法在光電信息中的應(yīng)用進行了深入的研究，并通過實驗對其有效性和優(yōu)越性進行了證明。此外，還對CNN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)進行了探究，為其在實際應(yīng)用中的優(yōu)化提供了參考。關(guān)鍵詞：CNN；圖像分類；光電信息；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；優(yōu)化Abstract:Inthispaper,westudytheapplicationofCNN-basedimageclassificationalgorithmsinthefieldofoptoelectronicinformation.Throughanalyzingrelevantexperiments,theeffectivenessandsuperiorityofthealgorithminimageclassificationtasksareproved.Intheexperimentalprocess,naturalimagesandMNISTdatasetwereusedasthedatasourcefortrainingandtesting.Throughtheanalysisoftheexperimentalresults,itisfoundthattheperformanceofCNNinimageclassificationtasksisbetterthanthatoftraditionalclassificationalgorithms.Atthesametime,thispaperalsoexploresthestructureoftheCNNnetworkandinvestigatestheimpactofdifferentnetworkstructuresonclassificationperformance.Intheexperiments,basicLeNet-5model,AlexNetmodel,andVGGmodelwereusedtotestdifferentdatasets.Throughtheanalysisoftheexperimentalresults,thefollowingconclusionscanbedrawn:1.TheCNN-basedimageclassificationalgorithmisveryeffectiveandfeasibleinthefieldofoptoelectronicinformationapplication.2.UsingdifferentCNNnetworkstructuresondifferentdatasetscanobtainbetterperformance.3.Fordifferentdatasets,theoptimizationofCNNnetworkalsoneedstobetargetedtoimproveitsclassificationperformance.Inconclusion,thispaperconductsanin-depthstudyontheapplicationofCNN-basedimageclassificationalgorithmsinoptoelectronicinformation,andprovesitseffectivenessandsuperioritythroughexperiments.Inaddition,thestructureoftheCNNnetworkisexplored,whichprovidesareferenceforitsoptimizationinpractic