1. 毕业设计（论文）的内容和要求
江苏省质检院就已经意识到，在做完质检工作后，除了出具检测报告，还能用什么来证明我们的质检工作是实实在在的进行了。因此，在2012年6月份设立了江苏省检验机构承检业务管理和风险监控系统这个项目。而实际上，我们在大三的时候，就已经在三位指导老师的指导下进行了这个项目的前期工作。皇明太阳能事件加快了我们完成这个项目的速度。
为加强承担质监检验业务的检验机构的监管，解决目前各家检验机构工作质量的管理不统一的问题，落实《产品质量检验机构工作质量分类评价细则》的工作，规范检验行为，提高检验工作质量，本项目的成功研制将对检验机构分类监管工作的统一管理、公平公正、科学严谨、动态调整具有重大意义。本项目旨在通过视频监控技术，对检验机构工作包括抽样、样品管理、检验、检验结果确认、异议处理等环节，全面实现电子化和自动化处理。规范检验机构在承检业务的实施过程中的公正和合法行为，尽可能避免人为因素干扰，杜绝违规违纪现象，改善工作流程，确保样品追溯、控制、高效、准确、可操作，提高产品质量检验机构的检验能力和竞争力，同时通过物联网技术平台，运用信息化技术手段，实现检验机构承检业务监管与风险监控，为质监部门向社会公开检验结果，服务于社会公众、服务经济发展提供可靠的技术保障。
系统中要实现图像识别，在这个系统中是基于人工神经网络算法来加以实现，神经网络通过训练多个神经网络并将成结论进行合成，可以显著地提高学习系统的泛化能力。它不仅有助于科学家对机器学习和神经的深入研究，还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题。因此，它被视为一种广阔应用前景的工程化神经计算技术，已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点。人工神经网络研究是采用自下而上的方法，从脑的神经系统结构出发来研究脑的功能，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。目前，神经网络的研究使得对多年来困扰计算机科学和符号处理的一些难题可以得到比较令人满意的解答，特别是对那些时空信息存贮及并行搜索、自组织联想记亿、时空数据统计描述的自组织以及从一些相互关联的活动中自动获取知识等一般性问题的求解，更显示出独特的能力。
2. 参考文献
［1］ Michael Negnevitsky著 陈薇等译．人工智能：智能系统指南［Ｍ］．北京:机械工业出版社,2012.08．
［2］ Simon Haykin著.神经网络与机器学习［Ｍ］．北京:机械工业出版社,2011.
［3］ Sandhya Samarasinghe著 史晓霞, 陈一民, 李军治等译. 神经网络在应用科学和工程中的应用：从基本原理到复杂的模式识别［Ｍ］．北京：机械工业出版社，2010．
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