基于卷积神经网络的工况诊断系统

系统开发环境简介

本系统采用了Python、CSS和JavaScript作为主要的开发语言，确保了系统的前后端开发能够高效且灵活地进行。在后端，我们选用了轻量级的Flask框架进行设计开发，利用Python的强大后台编码能力来处理系统的逻辑和数据处理。前端编码则采用JavaScript来增强用户的交互体验和页面的动态效果。同时，CSS负责页面的美观设计和布局调整，使得整个系统的界面既美观又易于操作。

在算法构建和网络建模方面，我们使用了Pytorch深度学习框架。Pytorch以其动态计算图和易于调试的特点，极大地提高了深度学习模型的开发效率，使我们能够快速准确地构建和训练复杂的神经网络模型。

为了提升开发效率和代码质量，我们选用了Pycharm作为集成开发环境(IDE)。Pycharm提供了强大的代码编辑、调试和项目管理功能，配合Python3.9的新版本特性，使我们能够更加顺畅地进行系统实现。此外，系统采用了sqlite作为数据库管理系统，其轻量级和易用性适合用于我们的系统需求，方便地存储和管理数据。

主界面

工况诊断界面

模型选