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广泛应用，在线购物已成为人们生活中不可或缺的一部分。
海量的商品信息涌现，如何对这些商品进行快速、准确的分类，成为电商平台提升用户体验、优化运营效率的关键挑战。
本选题旨在研究基于卷积神经网络的多类商品分类算法，以提高商品分类的效率和精度，为电商平台的智能化发展提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像分类领域取得了显著的成果，并在多类商品分类任务中展现出巨大潜力。
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，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.数据集收集与处理：-研究现有的公开多类商品图像数据集，如ImageNet、CIFAR-100等，分析其规模、类别分布等特点。
-选择合适的数据集作为基础，并根据实际需求进行扩展，例如增加特定类别商品图像数据。
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：查阅国内外相关文献，了解多类商品分类问题的研究现状、卷积神经网络的基本原理和发展趋势，以及相关技术方法。
2.数据集构建：收集和整理多类商品图像数据，构建大规模、高质量的商品图像数据集。
对数据进行预处理，包括图像格式转换、尺寸归一化、数据增强等，以提高数据质量。
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.构建大规模、高质量的多类商品图像数据集：针对现有公开数据集的不足，本研究将构建一个更大规模、类别更丰富、标注更准确的多类商品图像数据集，为研究提供更可靠的数据基础。
2.提出改进的卷积神经网络模型：针对多类商品分类任务的特点，本研究将对现有的卷积神经网络模型进行改进，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等，以提高模型的分类精度和效率。
3.研究基于迁移学习的模型训练方法：针对训练数据不足的问题，本研究将探索基于迁移学习的模型训练方法，将ImageNet等大规模数据集上训练好的模型参数迁移到多类商品分类任务中，加速模型收敛并提升性能。
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.邓承志, 王永利, 李石坚. 基于深度卷积神经网络的图像分类方法综述[J]. 软件, 2021, 42(2): 8-14.
2.张宇, 刘少辉, 段立娟. 基于改进卷积神经网络的花卉图像识别[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(1): 295-300.
3.李晓光, 薛雨丽, 霍宏, 等. 基于卷积神经网络的商品图像分类算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 161-167.
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