【摘要】：隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸深入到人們的生活中,基于機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能產(chǎn)品正在潛移默化地影響著人們的生活。本文基于iOS手機(jī)平臺,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù),設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了手機(jī)花卉識別系統(tǒng)。本文的主要研究工作如下:(1)對基于iOS平臺的花卉識別系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行深度概述,分析了本文的研究意義和社會效益。(2)對實(shí)現(xiàn)花卉識別系統(tǒng)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成結(jié)構(gòu)和原理進(jìn)行了深度概述與分析,并利用Caffe平臺的GoogLeNet深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對玫瑰、荷花、菊芋、梅花、牡丹花、月季、梔子花這七種常見花卉的機(jī)器學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。(3)介紹實(shí)現(xiàn)iOS平臺的花卉識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),主要有網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、iOS相關(guān)開發(fā)技術(shù)、Core ML機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、Caffe模型轉(zhuǎn)換技術(shù)。(4)對花卉識別統(tǒng)的圖片輸入功能、預(yù)覽功能、識別功能模塊進(jìn)行設(shè)計與實(shí)現(xiàn),重點(diǎn)說明了iOS平臺上花卉模塊的識別。(5)驗(yàn)證花卉識別系統(tǒng)能否對已經(jīng)進(jìn)行過機(jī)器學(xué)習(xí)的花卉進(jìn)行準(zhǔn)確識別分類,使用常規(guī)的測試方法進(jìn)行測試驗(yàn)證。
【學(xué)位授予單位】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP18;TP391.41;S68
【圖文】：

x 是一個線性組合，即上面神經(jīng)元計算過程中運(yùn)算表達(dá)式 2-1，這為 0 最大為 1，該函數(shù)的圖像如 2-4 所示。這個函數(shù)的功能實(shí)際的線性運(yùn)算結(jié)果是什么，只要使用了該激活函數(shù)，最終的結(jié)果的數(shù)值。x 值越大，那么 f(x)就越接近 1，反之則越接近于 0。實(shí)內(nèi)容實(shí)際上就是一個分類概率。如果輸出的值取的是 0.99，那 99%的概率是正樣本。

常用非線性函數(shù)圖像SigmoidFigure2-2Commonnonlinearfunctionimages

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本文編號：2730073