如题，我的研究内容是“设计且实现基于BP神经网络加SVM的先进交通标志识别算法，通过精细地调节网络结构及参数设置，优化系统功用，保障识别结果的精准性；设立包含多种警告交通标志的充裕数据集，接着做尺寸调整、归一化等一系列预处理，以达到神经网络输入的要求，同时对图像实施精准标记，搞清标志的类别与位置情况，为模型训练供给可靠的数据支持。
在设计BP神经网络的阶段，用心创建包含输入层、隐藏层和输出层的网络模型，输入层高效接纳预处理好的图像数据，隐藏层深度萃取交通标志特征，输出层恰当地输出识别结果，依靠优选网络结构、激活函数和学习率等关键参数，维持模型性能与稳定性，处于模型训练的进程中，采用反向传播算法外加梯度下降优化器，实时更新网络权重及偏置，把预测误差降至最低，且结合了数据增强、正则化这些技术，增进模型的泛化水平，提升识别的稳健性。
处在交通标志识别的阶段，把待识别的图像送入训练好的神经网络模型中，模型自动完成特征抽取与分类事项，迅速输出辨认结果，采用MATLAB语音处理工具箱，把识别结果转化成自然语音信号，经由扬声器实时播送，给驾驶员奉上清晰、及时的警示提示，切实提高道路行车安全性。”
老师叫我按照提出算法，设计模型，输入数据集训练这个方向走，但是我该怎么改呢？
还有就是怎么体现我找到的公用数据集以及我自建数据集在模型里面的应用啊？
最后一个问题就是我要怎么对比体现出改造的系统比现在的系统所表现的优势呢，是从识别精确度还是识别难度跨度呢？
在设计BP神经网络的阶段，用心创建包含输入层、隐藏层和输出层的网络模型，输入层高效接纳预处理好的图像数据，隐藏层深度萃取交通标志特征，输出层恰当地输出识别结果，依靠优选网络结构、激活函数和学习率等关键参数，维持模型性能与稳定性，处于模型训练的进程中，采用反向传播算法外加梯度下降优化器，实时更新网络权重及偏置，把预测误差降至最低，且结合了数据增强、正则化这些技术，增进模型的泛化水平，提升识别的稳健性。
处在交通标志识别的阶段，把待识别的图像送入训练好的神经网络模型中，模型自动完成特征抽取与分类事项，迅速输出辨认结果，采用MATLAB语音处理工具箱，把识别结果转化成自然语音信号，经由扬声器实时播送，给驾驶员奉上清晰、及时的警示提示，切实提高道路行车安全性。”
老师叫我按照提出算法，设计模型，输入数据集训练这个方向走，但是我该怎么改呢？
还有就是怎么体现我找到的公用数据集以及我自建数据集在模型里面的应用啊？
最后一个问题就是我要怎么对比体现出改造的系统比现在的系统所表现的优势呢，是从识别精确度还是识别难度跨度呢？
