全文总字数：1383字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

在现在互联网极度发达的社会，人们可以通过网络获取当地的气象信息。

但是当没有网络的时候人们只能通过大致的环境猜测天气情况。

而本文希望通过卷积神经网络提取实时风景图的特征建立和图片间的回归模型，从而在没有网络的情况下可以通过拍照获得大致的天气信息。

2. 研究的基本内容

爬虫对网站数据的收集和整理

卷及神经网络对图片的特征提取

卷及神经网络对图片信息的分类和识别

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2017/1/10-2017/1/20完成能够收集数据的爬虫和保持数据的mysql相关连接

2017/1/20-2017/2/30完成卷积神经网络的构件和基本实现

2017/2/30-2017/3/30完成卷积神经网络的反复测试调整参数

4. 参考文献

wang wei-ning, wang li, zhao ming-quan, cai cheng-jia, shi ting-ting, xu xiang-min. image aesthetic classication using parallel deep convolutional neural networks. acta automatica sinica, 2016, 42(6): 904914

earnest paul ijjina and c. krishna mohan.view and illumination invariant object classication based on 3d color histogram using convolutional neural networks.

c.-c.jay kuo.understanding convolutional neural networks with a mathematical model.j.vis.commun.image