24统计建模国奖论文写作框架（机器学习+图像识别类）

写作框架来自24年国奖论文《基于卷积神经网络的阿尔兹海默症脑图像分类》

一、引言

研究背景

研究意义

研究现状

研究内容

主要描写研究的背景及意义，通过国内外文献综述，来展示目前该研究的主要问题，来引出主题

二、研究整体流程（图）

研究整体流程图，类似于美赛的Our work 通过一个图简单的展示所有工作，对整个研究有一个快速的了解

下方为论文整体流程图，可以看到相比美赛，统计建模国奖流程图其实并不是太高大上，这就可以看出，其实国内的比赛更加注重的是模型的创行性和适配性

三、模型原理

数据预处理

深度学习模型

模型评价

区域定位

模型原理主要描述模型的理论，为后面模型的构建做基础

四、模型构建

数据预处理

构建Inception V3 模型

模型评价

区域定位

模型构建主要依托模型的原理，将数据集带入模型进行处理和运行

五、模型有效性分析

弱数据增强的Inception V3

多种机器学习方法训练

结果分析

六、结论与展望

主要结论

特色创新

不足

展望