大家好呀，從發(fā)布賽題一直到現(xiàn)在，總算完成了2023mathorcup大數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)建模競賽A題完整的成品論文。
本論文可以保證原創(chuàng)，保證高質(zhì)量。絕不是隨便引用一大堆模型和代碼復(fù)制粘貼進來完全沒有應(yīng)用糊弄人的垃圾半成品論文。
論文共67頁，一些修改說明9頁，正文52頁，附錄6頁。
本次是我近期質(zhì)量非常高的一篇，主要是當年研究生期間學(xué)過不少深度學(xué)習(xí)圖像識別。這次通宵做了整整兩天，工作量堆得很高，首先肯定是用cnn做深度學(xué)習(xí)提取特征，圖像預(yù)處理方面，為了泛化模型能力，我處理了低像素和高像素兩個版本，實際提取算法方面，我用了很多個然后計算最后的精度，最終alexnet勝出，不愧是2012年世界圖像識別大賽冠軍，最開始提一個連接層的特征是4096，太多導(dǎo)致計算量大而且容易過擬合，后來改換了另一層然后做全局平均池化，這樣是256個特征。
特征數(shù)據(jù)準備好之后，為了讓識別精度盡量高，我又引入了svm和隨機森林兩個模型，加上高低像素分別，等于最后一共做了4個模型，最高的精度到了97%以上。
總之一會兒看我講解視頻吧。
那之所以篇幅這么長，是因為:
我論文很多的篇幅需要用來解釋我為什么要這么做，基本就是手把手教你怎么做，并且我還要照顧每個人的水平，所有會有些地方需要寫得很繁瑣，一些中間過程展現(xiàn)得事無巨細，你們自己刪減。此外一些大的中間分析步驟和和結(jié)果圖表等你們自己放到附錄即可
實在精力有限，沒力氣打太多字做文字版講解了，可能講得不夠詳細，可以看我的視頻講解：
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放一點圖吧：
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-738608.html
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到了這里，關(guān)于2023mathorcup大數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)建模競賽A題完整論文講解的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
