1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的迅猛发展和互联网技术的普及，在线购物平台上商品数量呈爆炸式增长。
为了提高用户购物体验、优化平台推荐系统以及提升物流效率，对海量商品进行高效准确的分类变得尤为重要。
本选题旨在研究基于卷积神经网络的多类商品分类算法，以期为上述问题提供有效的解决方案，并推动相关领域的技术进步。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了突破性进展，卷积神经网络（CNN）作为其代表性算法，在图像分类、目标检测、图像分割等任务中表现出优异的性能。
1. 国内研究现状
国内学者在基于卷积神经网络的图像分类方面开展了大量研究工作，并在多个领域取得了重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括：1.研究卷积神经网络的基本原理和常用模型，包括卷积层、池化层、激活函数、损失函数等核心概念以及经典的卷积神经网络模型，如LeNet、AlexNet、VGGNet等，分析其优缺点和适用场景。
2.构建基于卷积神经网络的多类商品分类模型，根据商品图像的特点，设计合适的网络结构，并对模型进行训练和优化，以达到较高的分类精度和泛化能力。
3.使用公开数据集和实际采集的商品图像数据对所提出的算法进行评估，对比分析不同模型和参数设置对分类性能的影响，并与传统的图像分类方法进行比较，验证所提方法的有效性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研阶段：深入研究多类商品分类和卷积神经网络的相关文献，了解国内外研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据集构建与处理阶段：收集和整理多类商品图像数据，构建规模较大、类别较为均衡的数据集。
对原始图像进行预处理，例如图像缩放、裁剪、归一化等，以提高模型训练效率和分类精度。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对多类商品图像的特点，提出一种改进的卷积神经网络模型，以提高模型对复杂背景、视角变化、光照变化等因素的鲁棒性。
2.探索新的数据增强策略，例如基于生成对抗网络的数据增强方法，以扩充数据集规模，提高模型的泛化能力。
3.结合注意力机制等技术，优化卷积神经网络模型，以提高模型对关键特征的提取能力，进一步提升分类精度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.邓立新,焦淑红,李波.基于改进Faster R-CNN的遥感图像舰船目标检测[J].光学精密工程,2020,28(02):348-357.
2.李彦冬,彭宇行,胡东成.融合多尺度特征的卷积神经网络图像分类方法[J].自动化学报,2018,44(09):1674-1684.
3.黄晓,李玉鑑.基于卷积神经网络的小样本图像分类研究综述[J].计算机工程与应用,2021,57(04):1-12.
