研究计划书演讲

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研究背景

随着社会的快速发展，人工智能技术已经在各个领域得到了广泛的应用，如医疗、金融、教育等。然而，人工智能技术仍然存在许多挑战和问题，如数据隐私和安全、数据不平衡、模型可解释性等。为了解决这些问题，我们研究了以下问题。

研究目的

本研究旨在提出一种可解释性强的卷积神经网络（CNN）模型，以解决数据不平衡问题。我们通过对现有CNN模型的分析，发现其可解释性较差。因此，我们提出了一种新的CNN模型，该模型可以在保留模型性能的同时提高可解释性。

研究方法

我们采用了一种基于图神经网络的框架来构建新的CNN模型。我们首先使用图神经网络对数据进行表示，然后使用CNN来提取特征。接着，我们将提取到的特征进行融合，得到最终的模型。我们通过对比实验，证明了我们的模型在数据不平衡问题上具有较好的性能。

研究结果

实验结果表明，我们提出的模型在数据不平衡问题上取得了较好的效果。具体来说，该模型能够在保证准确率的情况下，显著地提高模型的可解释性。此外，我们还对模型进行了进一步的优化，并开展了大量的实验验证，证明了该模型在数据不平衡问题上的有效性。

研究总结

本研究提出了一种基于图神经网络的CNN模型，该模型能够在保证模型性能的同时提高模型的可解释性。我们通过对该模型在数据不平衡问题上的实验验证，证明了该模型具有较好的解决问题能力。为未来研究提供了有益的参考。

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