全文总字数：5619字
1. 研究目的与意义（文献综述）
设计（论文）的目的是：
视觉是人类感知外部世界的主要手段，在人类的感知中发挥着无比重要的作用，而图像作为一种视觉符号，一种信息交流的载体，它的直观生动性可以使人们更快的获取到需要的信息。据统计，人类对外界信息的获取有接近80%是来源于图像。随着信息技术、计算机技术、互联网技术的发展，人类已经进入大数据时代，伴随而来的是大量的数据信息，尤其是图像信息。这些图像信息包含着大量的浅层信息和深层信息，对于这些信息的分析和理解极为重要，而图像分类正是解决这一问题的有效途径之一。
传统的图像分类主要是人工分类，但随着图像数量的高速增长，人工分类的代价大、时间长，已不适合目前的图像分类任务。同时，由于人的主观性原因，人很难对图像进行统一、一致的分类。另外，传统的图像分类方法识别率相对低下，不具有广泛的实用性。因此，使用人工智能技术对图像进行分类已经成为当前的研究热点。
2. 研究的基本内容与方案
设计（论文）的基本内容是：
第一章为绪论。概述选题的背景及意义，介绍卷积神经网络及图像分类的国内外研究历史和现状。
第二章为卷积神经网络的基本理论和关键技术框架。包括卷积神经网络的概念、基本模型结构、各个不同信息层的工作原理、基本算法等内容，同时介绍本系统中所用到的相关技术以及相关深度学习框架。
3. 研究计划与安排
4. 参考文献（12篇以上）
[1] m. lin, q. chen, s. yan. network in network [eb / ol]. http: // arxiv. org / abs / 1312. 4400,2013.
[2] k. he, et al. spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition. computer visioneccv 2014. new york: springer international publishing, 2014: 346-361.
[3] k. he, et al. delving deep into rectifiers: surpassing human-level performance on imagenet classification [eb / ol]. http: // arxiv. org / abs / 1502. 01852,2015.
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