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基于非负加权局部线性KNN模型的图像识别研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着计算机技术的不断发展和普及，图像识别技术在各个领域都得到了广泛应用，如人脸识别、物品识别等。其中，非负加权局部线性KNN模型是一种基于邻近算法、局部线性嵌入和非负加权的图像识别模型，具有较高的准确率和鲁棒性。
二、任务目标
本次任务旨在研究和应用非负加权局部线性KNN模型进行图像识别，在数据集MNIST上进行实验并比较不同算法的性能，最终实现一个基于该模型的图像识别系统。
三、任务具体内容
1.研究非负加权局部线性KNN模型的原理和算法流程，掌握该模型的实现方法和原理。
2.使用Python编程语言，基于数据集MNIST，使用非负加权局部线性KNN模型进行图像识别，并比较该模型与其他经典模型的性能差异。
3.在模型实现过程中，需要考虑模型参数的选择、特征选择和数据预处理等技术，以提高模型的准确率和鲁棒性。
4.实验结果进行分析和比较，并讨论其限制和改进方案。
5.最终实现一个基于非负加权局部线性KNN模型的图像识别系统，可对用户输入的图像进行识别，并给出相应的判断结果和概率预测。
四、任务要求
1.任务要求全面、细致、可行，任务书的内容具有明确性、针对性和可操作性，并包括数据集的获取和处理、算法实现和系统开发等多个方面。
2.需要基本掌握Python编程语言，具备一定的算法实现和数据处理能力，能够熟练使用常见的数据挖掘和机器学习工具，如numpy、scikit-learn等。
3.在论文或报告中，需要准确陈述问题的研究意义、研究内容和研究方法，遵循学术规范，精确使用科技文献和公式符号，注重数据分析和模型评价。
4.需要根据任务进展情况，及时向导师汇报并调整计划，保证任务按时完成。
五、任务评估
1.任务书的撰写质量、任务进度和成果的质量以及最终的实现效果。
2.撰写论文或报告的质量、撰写格式和结果的分析与探讨。
3.在引用他人成果时必须标注参考文献，并遵守学术规范。
六、其他要求
本任务要求严格遵守学术诚信，绝不抄袭、剽窃、捏造数据等行为。如发现上述行为，将被认为失信行为，对任务评估和评价将产生严重影响。
七、参考文献
1.李舟,陈平,&He,X.(2002).Facerecognitionusingkerneldirectdiscriminantanalysisalgorithms.IEEEtransactionsonneuralnetworks,13(2),457–463.
2.Li,W.,Wang,K.,Widera,P.,&Dietz,A.(2016).Non-negativeweightedLLEforimagerecognitionandclassificationbasedonKNN.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,37,98–106.
3.Schölkopf,B.,&Smola,A.J.(2002).Learningwithkernels:supportvectormachines,regularization,optimization,andbeyond.MITpress.
4.Bishop,C.M.(2006).Patternrecognitionandmachinelearning(Vol.4).NewYork:springer.