1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
GoogleNet，又名Inception网络，是Google公司研发的一种深度学习模型，其通过增加网络深度和宽度来提升性能，同时采用了一些创新性的技术来减少计算量和参数数量。GoogleNet的核心思想是通过构建一种称为Inception模块的结构来实现高效的特征提取。GoogleNet核心创新在于“ inception模块”的设计。该模块通过多尺度特征提取和并行计算提高了模型的深度和宽度，同时降低了计算复杂度。
2.1Inception模块
Inception模块的核心思想是在同一层面上同时进行不同大小卷积核的卷积操作，以及最大池化操作，然后将结果拼接在一起。例如，一个基础的Inception模块可能包含1x1、3x3和5x5卷积层以及最大池化层，它们各自提取不同尺度的特征，公式上可表示为：
2.2瓜果种类识别系统应用GoogleNet
构建瓜果种类识别系统时，首先需要准备大量的瓜果图像数据集，包括各种瓜果种类的不同姿态、光照条件下的样本。利用GoogleNet作为分类器，网络的最后一层通常是一个全连接层（FC），接着是Softmax函数，实现对瓜果种类的概率分布预测：
其中，xxx 表示输入的瓜果图像经过一系列Inception模块处理后的特征向量 z，W 和 b 分别是全连接层的权重矩阵和偏置项，y 是瓜果种类标签的概率分布。
在整个训练过程中，GoogleNet的目标是通过反向传播算法优化损失函数（通常是交叉熵损失），最小化预测标签与实际标签之间的差距。
基于深度学习网络GoogleNet的瓜果种类识别系统的原理和实现过程。通过构建包含Inception模块的GoogleNet网络架构，并结合辅助分类器进行训练，该系统能够有效地从图像中识别出不同种类的瓜果。未来工作可以进一步探索如何结合先进的深度学习技术和领域知识来提升识别性能，如引入更强大的网络架构、利用无监督学习进行预训练等。同时，还可以考虑将该方法应用于其他类似的图像分类任务中，以验证其通用性和可扩展性。
3.MATLAB核心程序
```function edit6_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit6 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit6 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit6 as a double
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit6 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
% --- Executes on button press in pushbutton6.
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
Name1 = get(handles.edit7, 'String');
NEpochs = str2num(get(handles.edit8, 'String'));
NMB = str2num(get(handles.edit9, 'String'));
LR = str2num(get(handles.edit10, 'String'));
Rate = str2num(get(handles.edit11, 'String'));
% 使用 imageDatastore 加载图像数据集
Dataset = imageDatastore(Name1, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 将数据集分割为训练集、验证集和测试集
[Training_Dataset, Validation_Dataset, Testing_Dataset] = splitEachLabel(Dataset, Rate, (1-Rate)/2, (1-Rate)/2);
% 加载预训练的 GoogleNet 网络
load googlenet.mat
% 获取输入层的大小
Input_Layer_Size = net.Layers(1).InputSize(1:2);
% 将图像数据集调整为预训练网络的输入尺寸
Resized_Training_Dataset = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Training_Dataset);
Resized_Validation_Dataset = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Validation_Dataset);
Resized_Testing_Dataset = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size ,Testing_Dataset);
```
