基于深度学习AlexNet模型的环境污染分类方法设计.pdf

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1AlexNet概述2

2.2分类识别技术2

2.3Flask框架3

2.4开发环境与工具4

2.4.1Python简介4

2.4.2PyCharm简介5

2.4.3第三方库简介5

2.4.4Tensorflow框架6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理8

3.2深度学习模型选择与设计9

3.2.1深度学习模型选择9

3.2.2模型设计10

3.3模型的编译与训练11

3.4模型的评估与优化12

3.4.1模型的评估12

3.4.2模型的优化13

3.5前端设计与实现14

3.5.1系统前端设计14

3.5.2设计效果展示及分析14

I

4小结16

参考资料18

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习AlexNet模型的环境污染

分类方法设计

1引言

1.1项目背景

随着生活水平的不断提高，人们对自身的健康问题越来越重视，尤其对于

环境污染对人身健康的影响。环境污染源的类型多种多样，包括大气污染、水

体污染、土壤污染、噪音污染等。这些不同类型的污染源导致了不同的环境问

题和健康风险。目前由于呼吸系统疾病的频发致使民众对大气环境污染问题愈

加关注。为了推动生态文明建设，及时治理污染源头，开展对城市环境空气污

染监测。基于以上问题，深度学习可以应用于空气污染的分类以及通过监测数

据和反演技术，可以利用深度学习模型识别不同污染源的特征和贡献程度。这

有助于更准确地确定主要污染源，并制定针对性的污染控制策略，以改善空气

质量。

1.2项目目标

基于深度学习的环境污染分类方法设计旨在准确辨识和深入理解各类空气

污染物。通过精准的分类，将错综复杂的环境挑战拆解为更细致、易于管理的

单元，进而深化对空气污染物的特性、扩散模式及其对环境的影响的认识。此

类分类工作不仅有助于引导和简化环境监测与评价流程，还能精确地界定监测

手段、评估标准和采样方案，确保对污染物的浓度、分布及其变化趋势有一个

全面而深入的把握。这为制定和执行有效的污染控制措施提供了坚实的基础。

此外，分类工作还能为不同领域的研究者提供精确、可比对的数据与信息，促

进跨学科、跨国界的合作与交流，共同应对和解决跨区域环境污染的挑战。

总之，环境污染分类的设计目的是为了更好地理解和管理环境污染问题，

优化监测和评估，制定有效的治理策略，并促进科学研究和合作，以实现可持

续的环境保护和管理目标。

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