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联合嵌入式多标签分类算法研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着智能化、物联网化的不断发展，嵌入式系统的应用范围越来越广泛，而多标签分类技术对于许多嵌入式系统也变得重要起来。多标签分类是指在分类问题中，一个样本可以同时属于多个类别。这种分类方法可以用于图片标注、音频分类、文本分类、生物信息学等多个领域中。嵌入式多标签分类则是将多标签分类方法应用于嵌入式系统中，对于实时性要求极高的场景具有重要价值。
目前，关于嵌入式多标签分类的研究相对较少。常规的多标签分类算法由于模型复杂，不可避免的会存在瓶颈问题，导致无法满足嵌入式系统的实时性要求。因此，如何在嵌入式系统中实现高效的多标签分类算法，以及如何更好地利用硬件资源进行计算优化，是我们需要深入探索和研究的问题。
二、研究内容及目标
本项目旨在研究联合嵌入式多标签分类算法，弥补嵌入式多标签分类领域研究空白。具体研究内容和目标如下：
1.研究多标签分类算法的最新进展，分析其在嵌入式系统中的适用性，寻找有效的算法优化方案；
2.研究嵌入式系统的硬件资源约束和计算特征，为算法优化提供硬件支持，尝试利用硬件优化算法；
3.设计联合嵌入式多标签分类算法，结合嵌入式系统的特点，针对嵌入式系统实时性、计算复杂度等问题，进行算法优化；
4.在公开数据集上验证算法的有效性和性能，对比测试优化前后算法的分类准确率和计算时间等指标；
5.最终实现一个嵌入式多标签分类应用，验证算法在实际场景中的应用价值。
三、研究方法
1.对多标签分类算法进行分析和研究，筛选出适合嵌入式系统的算法，并结合嵌入式系统的特点设计优化方案；
2.根据硬件约束分析，将算法模型转化为适合嵌入式系统的形式，在优化算法的同时尝试利用硬件优化计算；
3.选取公开数据集进行模型训练，针对算法设计优化，研究算法在分类准确率、计算时间等方面的性能提升情况；
4.根据优化的算法实现一个嵌入式多标签分类应用，考察算法在嵌入式系统中的有效性和性能表现。
四、工作计划
第一年：
1.完成多标签分类算法的研究，分析计算复杂度和硬件约束，设计优化方案；
2.以公开数据集为验证平台，实现多标签分类算法的模型训练，并针对不同优化方案进行比较；
3.将优化的算法模型移植到嵌入式平台上，排查和解决一些硬件兼容和性能优化问题。
第二年：
1.在第一年基础上，进一步对算法进行优化，提升其性能表现和处理能力；
2.根据优化后的算法实现一个嵌入式多标签分类应用，并对其性能和准确率进行评估。
第三年：
1.在嵌入式多标签分类应用中，考虑和实现一些实际的优化手段，如算法精简和优化、数据预处理等，提升用户体验；
2.发布嵌入式多标签分类应用，检验算法在实际使用中的效果，并提升系统稳定性。
五、预期成果
1.组织完成联合嵌入式多标签分类算法研究，为该领域的研究补充了新的内容和认识；
2.研究并实现了一种基于嵌入式系统的多标签分类算法，对该算法进行了优化和提升；
3.验证了优化后的算法在分类准确率和计算时间等性能指标上的改善，提高了嵌入式多标签分类的可行性和应用性；
4.实现了一个嵌入式多标签分类应用，验证了优化后算法在实际使用中的性能和效果，并提升了用户体验。
六、经费预算
本项目经费预算为30万元，具体分配如下：
人员支出（占总经费60%）：包括负责该项目的三名科研人员和一名项目管理人员，以及配合项目实施的两名技术支持人员和一名硬件维护人员。工资、福利和培训费用等将按照当地财政规定执行，年度预算为14万4千元。
材料费（占总经费20%）：（1）研究设备采购费用，如服务器、开发板、实验器材等，预计年度费用为6万元；（2）材料、劳务费用等支出预计年度费用为6万元。
差旅费（占总经费10%）：预计年度差旅费用为3万元，主要用于参加相关学术会议和科研活动。
其他费用（占总经费10%）：包括专利和著作权申请费用、软件购买费用等，预计年度费用为3万元。
七、参考文献
1.Jin-LianWang,Yun-PengChai.AsurveyofMulti-LabelLearningalgorithms[J].NeuralComputingandApplications,2015,26(8):1851-1869.
2.Han-KyuChoi,Hyun-MinChoi.Multi-labelClassificationonSmartPhone[C]//The21stConferenceonArtificialIntelligence.2017:393-394.
3.BiagioFesta,MicheleBerlingerio,MarcoSerafini.Multi-LabelImageAnnotationviaLabelTreeBasedConditionalRandomFields[C]//Eur