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基于FAN网络的图像识别系统设计与实现

一、系统概述

本系统旨在利用FAN（Fourier Analysis Networks）网络架构实现高效的图像识别功能，并通过Python语言设计一个直观的用户界面，方便用户操作与使用。FAN网络在处理周期性特征方面具有独特优势，有望提升图像识别在复杂场景下的性能。

二、系统设计

（一）FAN网络模型构建

1. 网络层定义：根据论文中对FAN层的定义，在Python中使用深度学习框架（如PyTorch）构建FAN层。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass FANLayer(nn.Module):def __init__(self, in_channels, dp, d_bar_p):super(FANLayer, self).__init__()self.W_p = nn.Parameter(torch.randn(in_channels, dp))self.W_bar_p = nn.Parameter(torch.randn(in_channels, d_bar_p))self.B_bar_p = nn.Parameter(torch.randn(d_bar_p))self.activation = nn.GELU()def forward(self, x):cos_out = torch.cos(torch.matmul(x, self.W_p))sin_out = torch.sin(torch.matmul(x, self.W_p))act_out = self.activation(torch.matmul(x, self.W_bar_p)+self.B_bar_p)out = torch.cat([cos_out, sin_out, act_out], dim=1)