设计一个淡水鱼类识别系统，提供直观、易用的用户界面，便于用户使用直观的看出识别结果。学生在完成设计的过程中，更好的促进学生对人工智能技术应用专业所学知识的巩固，提升学生的学习能力。

（1）具有有效的团队沟通能力，提升自主解决问题的能力。

（2）实施代码需要进行质量控制，包括代码审查、单元测试等。确保所撰写的代码具有可维护性和可扩展性。

（3）具有良好的文档撰写能力。能撰写清晰的文档，包括项目文档、代码注释等，便于代码理解和维护代码。

（4）淡水鱼类识别系统基于深度学习知识，训练模型具有良好移植性。

设计一个基于深度学习的淡水鱼类识别系统涉及多个步骤，包括数据收集、模型选择、数据预处理，模型构建，模型训练等。设计任务如下所示：

（1）数据采集与标注：确定淡水鱼类识别系统的目标种类（鲈鱼、黑鱼、鳙鱼、鲶鱼、鳗鱼、银鱼、鲟鱼、鲢鱼），采用网络爬虫，收集拍摄，网上下载等多种手段收集图像数据，并对数据进行数据标注。

（2）数据清洗与预处理：对数据图像进行清洗，包括去除噪声、处理空白图像等。也可通过旋转、翻转、缩放等方式增加训练数据的多样性。

（3）模型构建与训练：选择适当的深度学习模型，如卷积神经网络ResNet，DenseNet等网络。并考虑已有的预训练模型，调整模型的参数，如学习率、正则化等参数以提高模型的性能。保存在训练过程中训练效果较好的不同的神经网络模型，便于后面界面选择相应模型进行展示。

（4）模型评估：使用测试集评估模型性能，包括准确率、精确度、召回率等指标，并绘制图像，分析模型在不同类别上的性能，识别潜在的问题。

（5）界面设计：淡水鱼类识别系统包含登录，注册功能。模型选择按钮：用户可以选择使用不同的网络模型进行识别。上传界面：提供上传按钮，允许用户上传鱼照片。历史记录：创建一个用户历史记录页面，显示之前上传的淡水鱼图片及其分类结果。结果显示：显示分类结果，使用直观的图标或颜色来区分不同类别的鱼类。可显示准确率、精确度、召回率等图。