计算机科学与技术专业毕业论文范文：基于深度学习的图像识别技术研究

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摘要：
本论文以深度学习技术为基础，针对图像识别领域展开研究。首先，介绍了深度学习在图像识别中的应用现状和发展趋势，分析了传统图像识别方法存在的局限性。接着，详细探讨了基于深度学习的图像识别技术，包括卷积神经网络、循环神经网络等模型的原理和应用。在此基础上，设计了一套图像识别系统，并进行了实验验证。实验结果表明，基于深度学习的图像识别技术在准确性和效率上均取得了显著的提升，具有较好的应用前景。

关键词：深度学习、图像识别、卷积神经网络、循环神经网络

论文大纲：
一、引言
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究目的和内容
二、深度学习在图像识别中的应用现状
2.1 传统图像识别方法概述
2.2 深度学习技术概述
三、基于深度学习的图像识别技术
3.1 卷积神经网络原理
3.2 循环神经网络原理
3.3 图像识别系统设计
四、实验设计与结果分析
4.1 实验环境
4.2 实验设计
4.3 实验结果分析
五、结论与展望
5.1 结论总结
5.2 研究展望
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