# m基于深度学习网络的瓜果种类识别系统matlab仿真,带GUI界面

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

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：

     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。



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);

% 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);


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