1. 毕业设计（论文）主要目标：
1.了解浅层神经网络相关概念及特征；
2.掌握并了解Tensorflow框架；
3.了解并熟悉Cifar-10；
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
学习并掌握浅层神经网络和图形处理技术，对神经网络结构有一个清晰地认识并能在Tensorflow框架上搭建一个简单的浅层网络结构,并能在Cifar-10等数据集上得到实现。
了解浅层神经网络并掌握，利用相关函数根据图形的基本特征对图形进行分类或预测。在图形的特征中进行规律总结，利用BP算法计算，创建神经网络，设置训练参数，并进行训练模拟。然后再Tensorflow框架上搭建一个简单的浅层网络结构，在Cifar-10等数据集上得到实现。
3. 主要参考文献
[1]吴正文.卷积神经网络在图像分类中的应用研究[D]：[硕士学位论文].沈阳：沈阳理工大,2015.
[2]高荣芳.从浅层网络到深度网络的图像分类研究综述[J].计算机与数字工程,2016-10:89-90.
[3]尤勇.《认识图形》之“图形分类”课例展示[J].中国信息技术教育,2019-07:25-26.
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