基于ResNet和Jaccard算法的垃圾分类系统的开发与实现.docx

简介：
本文档详细介绍了利用改进型ResNet网络结构结合Jaccard相似度算法，在图像识别技术基础上构建高效准确的垃圾分类系统的过程。通过实验数据验证了该方法的有效性和实用性，为智能分类提供了新思路和技术支持。 1 绪论 1.1 研究背景及意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 1.2.2 国内研究现状 1.3 研究目标和内容 1.4 本章小结 2 相关理论及技术介绍 2.1 卷积神经网络（CNN） 2.1.1 卷积神经网络简介 2.1.2 卷积神经网络体系结构 2.2 Resnet算法 2.3 Jaccard相似系数 2.4 激活函数 2.4.1 Sigmoid函数 2.4.2 Softmax函数 2.4.3 Relu函数 2.5 本章小结 3 可行性分析与需求分析 3.1 系统可行性分析 3.1.1 技术可行性 3.1.2 经济可行性 3.1.3 功能可行性 3.2 系统需求分析 3.3 本章小结 4 系统总体设计 4.1 系统功能设计 4.2 实验数据 4.2.1 数据来源 4.2.2 数据分析与预处理 4.2.3 数据增广 4.3 本章小结 5 系统的功能与实现 5.1 拍照识别功能 5.2 文字识别功能 5.3 分类指南功能 5.4 本章小结 6 系统测试 6.1 测试目标 6.2 功能测试 6.3 本章小结 结论与展望 参考文献 致 谢