m基于深度学习网络的花朵种类识别系统matlab仿真,包含GUI界面

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要

       随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其中的重要分支，在计算机视觉领域取得了显著的成果。花朵种类识别作为植物分类学的一个子领域，具有广泛的应用前景，如生态保护、园艺设计、植物教育等。传统的花朵种类识别方法主要依赖于手工特征和分类器，但受限于特征表达能力的不足，其识别性能往往有限。基于深度学习网络的花朵种类识别系统能够自动学习花朵图像的高层次特征，有效提升了识别的准确性和鲁棒性。

       基于深度学习的花朵种类识别系统主要依赖于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）技术。该系统通过训练一个深度学习模型，使其能够从输入的花朵图像中提取特征并进行分类，最终实现对不同种类花朵的自动识别。

基于深度学习网络的花朵种类识别系统通常包括数据预处理、特征提取和分类器三个部分。

数据预处理：数据预处理是深度学习中的重要步骤，包括图像缩放、裁剪、归一化等操作，以使得输入数据符合网络的要求。对于花朵图像，常见的预处理操作包括将图像缩放到统一大小、进行颜色空间转换（如RGB转灰度）、归一化像素值到[0,1]范围等。

特征提取：特征提取是花朵种类识别的核心步骤。通过训练深度卷积神经网络（如VGG、ResNet、Inception等），网络能够自动学习到花朵图像的高层次特征。这些特征对于不同种类的花朵具有很好的区分性，能够有效提升识别的准确性。

分类器：分类器用于将提取到的特征映射到具体的花朵种类上。常用的分类器有Softmax分类器、支持向量机（SVM）等。在深度学习网络中，Softmax分类器通常被集成在全连接层之后，用于输出每个类别的概率分布。Softmax函数的定义为：

        整个网络模型通过反向传播算法更新权重参数，最小化损失函数（如交叉熵损失Cross-Entropy Loss）：

其中，N是样本数量，y_ij 是真实标签（one-hot编码），p_ij 是预测概率。

      通过迭代训练，模型逐渐学会从图像中抽取区分不同花朵种类的有效特征，从而提高识别准确率。在实际应用中，还会涉及更多的细节，比如正则化防止过拟合、批量归一化加速训练收敛、数据增强增加模型泛化能力等技术手段。

3.MATLAB核心程序

function edit6_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit6 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
 
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit6 as text
%        str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit6 as a double
 
 
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit6 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called
 
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
%       See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
    set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
 
 
% --- Executes on button press in pushbutton6.
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to pushbutton6 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
 
 
Name1   = get(handles.edit7, 'String');
NEpochs = str2num(get(handles.edit8, 'String'));
NMB     = str2num(get(handles.edit9, 'String'));
LR      = str2num(get(handles.edit10, 'String'));
Rate    = str2num(get(handles.edit11, 'String'));
 
 
% 使用 imageDatastore 加载图像数据集
Dataset = imageDatastore(Name1, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 将数据集分割为训练集、验证集和测试集
[Training_Dataset, Validation_Dataset, Testing_Dataset] = splitEachLabel(Dataset, Rate, (1-Rate)/2, (1-Rate)/2);
% 加载预训练的 GoogleNet 网络
load googlenet.mat
 
 
% 获取输入层的大小
Input_Layer_Size = net.Layers(1).InputSize(1:2);
 
% 将图像数据集调整为预训练网络的输入尺寸
Resized_Training_Dataset   = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Training_Dataset);
Resized_Validation_Dataset = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Validation_Dataset);
Resized_Testing_Dataset    = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Testing_Dataset);