毕业论文课题相关文献综述
文献综述数码相机的普及，使得花朵的各种形态可以以图像的方式呈现，可以采用计算机技术对花朵图像进行分析处理，识别植物物种。
将图像识别技术应用于鸢尾花品种分类，根据鸢尾花型的特点，采用机器学习算法识别鸢尾花品种。
研究成果能帮助专业人员对鸢尾花进行快速识别与分类，并对其他花朵品种的分类有借鉴意义。
一、研究目的与意义植物学领域，植物的分类与识别是一项重要的基础工作，然而手工分类不但效率低而且消耗人的时间与精力。
随着科学技术的发展，通过机器学习算法的支持，自然花卉种类识别的相关算法，解决了大家生活中经常碰到各种花卉但不知道其名字的问题，也取得了不少研究性成果。
目前已经有比较成熟的花卉识别商用软件，但是相关软件在识别率等方面值得进一步研究。
在物种识别中，植物的花朵是识别和分类的重要器官。
实现花朵分类识别的分类模型的研究在机器学习中具有重要的意义。
利用现成的数据库，并通过模型简单、便于理解、计算方便、消耗资源少的机器学习算法模型，能有效提高花朵分类识别率，并为许多现实问题的解决奠定基础。
二、研究相关概念与基本理论1.Python与机器学习对于传统的机器学习实践过程来说，任务从开始到建模的一般流程就是：获取数据数据预处理训练模型模型评估预测、分类。
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