【源码】基于深度学习模型的光谱图像分类UCAS数据挖掘开放任务项目

项目简介

本项目致力于运用深度学习模型实现对天体光谱图像的智能识别与分类。采用了随机森林、支持向量机、卷积神经网络（CNN）和残差神经网络（ResNet）等多种机器学习算法，以提升识别的准确率和效率。最终结果显示，随机森林分类器表现最佳，但准确率仍有提升空间。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对光谱图像数据进行缩放、归一化和数据增强等预处理操作，优化模型训练效果。
2. 模型构建：实现CNN和ResNet等深度学习模型，用于光谱图像的分类任务。
3. 模型评估：运用交叉验证方法评估模型性能，涉及精度、召回率和F1值等指标。
4. 模型预测：对测试数据进行预测并输出结果。
5. 测试功能：提供对整个测试集和单个样本的测试功能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 环境准备：确保已安装Python、TensorFlow和Keras等必要的库。 2. 数据准备：将数据放置在指定文件夹中，保证文件路径正确。 3. 运行代码：分别运行各个Python文件，按文件顺序执行。 4. 测试模型：运行ResNet_test.py来测试预训练的ResNet模型。

注意事项

1. 确保所有文件路径正确，尤其是数据文件路径。
2. 运行代码前，确保已安装所有必要的库。
3. 深度学习模型训练过程可能耗时较长，请耐心等待。
4. 模型性能取决于数据集的质量和数量，可能需调整超参数以获最佳效果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】