数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题推荐

前言

** 大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦（见文末）!**

以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题

   🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

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    最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

    大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是

  🎯人工智能大数据专业毕业设计选题推荐合集 机器学习/深度学习方向选题 

毕设选题

机器学习或深度学习方向的选题可以涉及多个研究方向，以下是一些常见的研究方向：目标检测与图像分类、自然语言处理与文本生成、强化学习与智能决策、时间序列分析与预测、

2.1 目标检测与图像分类

目标检测与图像分类方向的毕业设计，可以选择研究目标检测算法改进、多目标检测、目标跟踪和图像分类模型优化等方向。在研究过程中，可以使用诸如TensorFlow、PyTorch、OpenCV、Keras和Caffe等技术框架来实现算法和进行实验评估。这些框架提供了深度学习、计算机视觉和图像处理方面的工具和函数，有助于提高目标检测和图像分类的准确性、效率和鲁棒性。

目标检测与图像分类方向的毕业设计选题示例如下：

• 基于深度学习的安全帽检测系统
• 基于深度学习的电梯智能监控系统
• 基于深度学习的交通标志检测系统
• 基于深度学习的课堂状态分析系统
• 基于深度学习的车辆特征识别系统
• 基于深度学习的跌倒行为识别系统
• 基于图像识别的用电安全检查子系统
• 基于深度学习的猕猴桃自动授粉系统
• 基于深度学习的车外观辅助定损系统
• 基于深度学习的包裹检测追踪计数系统
• 基于深度学习的铁路轨道障碍物识别系统
• 基于YOLO的图书装订自动化检测系统
• 基于深度学习的监控图像信息目标检测系统
• 基于SLAM与深度学习的植保机导航系统
• 基于深度学习的红外弱小目标检测系统系统
• 基于深度学习的水果果实视觉检测系统进展
• 基于深度学习的双孢菇采摘机器人视觉系统
• 基于深度学习的速冻水饺表面缺陷检测系统
• 基于深度学习的城市道路场景实例分割系统
• 基于深度学习的普通金属矿石快速分拣系统
• 基于深度学习目标检测的室内场景识物系统
• 基于ROS架构的中置开关柜值守机器人系统
• 基于深度学习的学生课堂行为识别与分析系统
• 基于深度学习的目标检测与双臂协作分拣系统
• 基于深度学习的大田玉米虫情识别与监测系统
• 基于深度学习的交通指挥手势识别系统与应用
• 基于深度学习的竞赛系统中机器人运动目标检测
• 基于深度学习的施工现场安全帽佩戴检测的研究
• 基于YOLOv3的深度学习交通标志识别系统
• 基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展
• 基于深度学习的水稻稻曲病图像识别与分级鉴定
• 基于深度学习的电动车头盔佩戴检测及系统实现
• 基于智能视觉的铁路大桥人员入侵防护系统研究
• 基于深度学习的火电厂施工作业安全智能检测系统
• 基于机器视觉和深度学习的建筑垃圾智能识别研究
• 基于深度学习与行为先验的吸烟和打电话检测方法
• 基于深度学习的变电站人员安全装备检测应用研究
• 基于深度学习的电动车骑行人员头盔佩戴检测系统
• 面向多场所的基于深度学习电动车智能安全检测系统
• 基于深度学习和特征信息关联的多行人目标跟踪算法

海浪学长作品示例：

2.2 自然语言处理与文本生成

自然语言处理与文本生成方向的毕业设计选题，可以选择研究文本摘要生成、机器翻译、情感分析、问答系统、文本生成与创作等研究方向。常用的技术框架包括循环神经网络（RNN）、注意力机制、卷积神经网络（CNN）、Transformer模型、生成对抗网络（GAN）等。这些选题和技术框架将帮助你深入研究和应用自然语言处理领域，探索文本数据背后的潜在规律和创造力。

自然语言处理与文本生成方向的毕业设计选题示例如下：

• 基于贝叶斯的智能投稿系统
• 基于RPA的财务工作辅助系统
• 基于深度学习的新闻推荐系统
• 基于两次分类的校友搜索系统
• 基于内容挖掘的博客推荐系统
• 基于深度学习的论文推荐系统
• 基于深度学习的智能导诊系统
• 基于Spark的文本特征提取系统
• 中文科技论文标题自动生成系统
• 汽车行业负面网络口碑识别系统
• 基于百度人工智能的拍照切题系统
• 基于知识图谱的农业知识问答系统
• 基于知识图谱的中华典籍问答系统
• 基于文本分类的评论内容审核系统
• 基于主题模型的垃圾邮件过滤系统
• 基于文本分类的智能垃圾回收机设计
• 基于深度学习的医疗问答系统的开发
• 基于文本分类方法的新闻主题识别系统
• 基于文本分类的火控系统故障诊断研究
• 基于字频向量的中文文本自动分类系统
• 基于人工智能的自然语言处理系统分析
• 基于深度学习的中文虚假评论生成研究
• 基于知识图谱的自杀倾向检测问答系统
• 基于机器学习的文本自动归类系统系统
• 基于情感倾向识别的汽车评论挖掘系统
• 基于客服聊天记录的问答语料标注系统
• 基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统
• 面向电子商务平台的评论智能分类系统
• 基于联邦蒸馏的医疗对话文本生成系统
• 基于NLP技术的企业名称智能分类系统
• 基于集成学习的试题多知识点标注方法
• 用VB.NET实现基于案例的知识管理系统
• 基于Web文本挖掘的论坛监控系统的设计
• 基于社交媒体大数据的交通感知分析系统
• 基于互联网信息的地方政府信用评估系统
• 基于深度学习的自适应游戏剧情生成系统
• 基于最大熵模型的QA系统置信度评分算法
• 基于层次语义理解的电力系统客服工单分类
• 基于朴素贝叶斯分类器的海上执法查询系统
• 基于深度学习的威胁情报领域命名实体识别
• 基于用户原创内容情感分析的敏感信息识别
• 基于深度学习的融媒体平台问政文本分类研究
• 基于多维度特征融合的中文命名实体识别系统
• 基于情感增强的用户意图理解的文本生成研究
• 基于汉语多类文本分类的机关公文智能办理系统

海浪学长作品示例：

2.3 时间序列分析与预测

时间序列分析与预测方向的毕业设计选题，可以选择研究时间序列模型比较与选择、季节性时间序列分析、多变量时间序列分析以及长期依赖时间序列预测等研究方向。常用的技术框架包括传统统计模型（如ARIMA、SARIMA）、机器学习方法（如支持向量回归、随机森林）以及深度学习模型（如RNN、LSTM、GRU、Transformer）等。

时间序列分析与预测方向的毕业设计选题示例如下：

• 序列模式挖掘在车流量预测上的应用
• 基于注意力机制的无线业务流量预测
• 基于图神经网络的交通流量预测方法
• 基于深度学习的空气质量指数预测模型
• 电力客服中心话务量预测模型的与应用
• 基于微波数据的短时交通流量预测方法
• 智慧城市背景下的交通车流量预测策略
• 基于改进LSTM模型的短期车流量预测
• 港珠澳大桥的客流车流量预测与功能定位
• 基于BP组合模型的短期车流量预测方法
• 基于深度学习的城市交通流量分析与预测
• 基于深度学习的城市出租车流量预测模型
• 基于自注意力机制的时空网络交通流预测
• 用于自动驾驶场景的轻量级语义分割网络
• 基于TS-NN模型的道路交通车流量预测
• 基于时空注意力卷积神经网络的交通流量预测
• 基于机器学习的报销审批和期末余额预测模型
• 基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型
• 基于时间序列分析的大学生学业成绩预测模型
• 基于AFSA优化的灰色模型的车流量预测方法
• 基于残差修正GM(1,1)模型的车流量预测
• 基于时空信息的高速公路出入口交通车流量预测
• 基于三目注意力机制的高效轻量化麦穗检测算法
• 用两种时间序列分析方法预测门诊量及效果评价
• 基于知识图谱的零配件垂直电商推荐算法与应用
• 基于ARIMA模型的区间道路短时车流量预测
• 基于深度学习的空气质量数据智能质控的与应用
• 结合旋转框和注意力机制的轻量遥感图像检测模型
• 基于卷积循环神经网络的城市区域 车流量预测模型
• 基于注意力机制的城市多元空气质量数据缺失值填充
• 基于分割注意力机制残差网络的城市区域客流量预测

海浪学长作品示例：

3. 选题迷茫

** 毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。**

4. 选题的重要性

** 毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。**

4.1 选题难易度

** 选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。**

4.2 工作量要够

** 除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。**

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最后

** 🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。**