2023mathorcup大数据数学建模竞赛A题完整论文讲解_2023 mathorcup a题 大数据竞赛优秀论文

大家好呀，从发布赛题一直到现在，总算完成了2023mathorcup大数据数学建模竞赛A题完整的成品论文。

本论文可以保证原创，保证高质量。绝不是随便引用一大堆模型和代码复制粘贴进来完全没有应用糊弄人的垃圾半成品论文。

论文共67页，一些修改说明9页，正文52页，附录6页。
本次是我近期质量非常高的一篇，主要是当年研究生期间学过不少深度学习图像识别。这次通宵做了整整两天，工作量堆得很高，首先肯定是用cnn做深度学习提取特征，图像预处理方面，为了泛化模型能力，我处理了低像素和高像素两个版本，实际提取算法方面，我用了很多个然后计算最后的精度，最终alexnet胜出，不愧是2012年世界图像识别大赛冠军，最开始提一个连接层的特征是4096，太多导致计算量大而且容易过拟合，后来改换了另一层然后做全局平均池化，这样是256个特征。
特征数据准备好之后，为了让识别精度尽量高，我又引入了svm和随机森林两个模型，加上高低像素分别，等于最后一共做了4个模型，最高的精度到了97%以上。
总之一会儿看我讲解视频吧。
那之所以篇幅这么长，是因为:
我论文很多的篇幅需要用来解释我为什么要这么做，基本就是手把手教你怎么做，并且我还要照顾每个人的水平，所有会有些地方需要写得很繁琐，一些中间过程展现得事无巨细，你们自己删减。此外一些大的中间分析步骤和和结果图表等你们自己放到附录即可

实在精力有限，没力气打太多字做文字版讲解了，可能讲得不够详细，可以看我的视频讲解：

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放一点图吧：

实在没精力了，完整的视频讲解以及以上完整成品查看请点击下方我的个人卡片哈↓：