1. 毕业设计（论文）的内容和要求

本课题主要研究基于深度神经网络的多分类目标识别，主要的开发工具为python tenserflow(pytorch) wxpython。

本课题所给定的训练数据和测试数据都是由一些带标签的图像，表示一个销售公司的不同的商品。

商品分为9类，每件商品所属的类别分别是class_1～ class_9。

2. 参考文献

[1] 嵩天等, Python语言程序设计基础(第二版)[M], 北京: 高等教育出版社, 2017.2 [2] [美]Wes McKinney, 利用Python进行数据分析[M], 北京: 机械工业出版社， 2018.7 [3] 明日科技, Python从入门到精通[M], 北京: 清华大学出版社, 2018.3 [4] [美] Peter Harrington, 李锐等译, 机器学习实战[M], 北京: 人民邮电出版社, 2017.10 [5] http://www.runoob.com/python/python-intro.html [6] http://lib.csdn.net/base/python/structure [7] https://www.yiibai.com/wxpython/

3. 毕业设计（论文）进程安排

2018-12-11～2019-02-25 课题下达，并做好毕业设计的准备工作，包括了解系统的功能和结构，进行简单的设计和分析，熟悉开发工具，撰写开题报告 2019-02-26～2019-03-17 完成开题报告，并进行开题。

所有基础工作准备就绪，正式进入编程阶段 2019-03-18～2019-04-14 软件框架构建完成，实现原型开发，能实现简单的功能。

同时进行英文翻译 2019-04-15～2019-04-29 软件设计基本完成，完成论文的提纲，准备并进行中期检查工作，英文翻译完成 2019-04-30～2019-05-26 软件最终完善并通过测试。