机器学习-卷积神经网络

cnn图像分类。通过已有的大量的花卉图片素材，编写卷积神经网络对花卉图片训练集进行训练，并且将训练后所得模型存放在指定文件夹。再编写一个简洁的python图形的用户交互界面，实现图片的选择，根据训练出来的神经网络将识别结果输出，并通过绘制的图形进行分析和评估。实验对比后发现花卉图像分类识别效果较好，测试集准确率达到了99%以上，具有较高的识别准确率和稳定性。

CNN（卷积神经网络）鲜花的二分类

完整卷积神经网络鲜花的二分类，同时包含模型搭建、数据处理、选择面板框等，还有生成的折线图来进行准确率的对比分析和损失值的对比分析，饼图为耗时分析 压缩包同时还包含答辩PPT，和项目报告书(有背景，发展现状，方法，结果分析与讨论等等

狼吃羊3（设计并实现一个简单的二维生态仿真系统）

此次提供生态系统的人工干预，如加入人工捕食、人工繁殖等。干预动物们的生活。而且程序可自动加载及存储生物基本信息文件。

狼吃羊2（组合、继承、派生、多态）（Visual Studio C++代码）

在上一个继承、派生实验基础上进行扩展优化设计，扩展该程序为一个狼吃羊，羊吃草模拟，所有大灰狼和小绵羊都在青青草原中生活，大灰狼吃小绵羊，羊吃草。设计成为虚函数，在之前的基础上优化捕食等虚函数，捕食的依赖关系设计中传参考虑传递基类指针和基类引用，使得其扩展性更强。（压缩包是整体代码，复制到对应类上即可）