前沿
大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或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。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。
对毕设有任何疑问都可以问我哦！
毕设选题
人工智能专业的毕业设计选题可以涵盖多个研究方向，包括：图像识别与处理、自然语言处理与文本分析、数据挖掘与预测分析、强化学习与智能决策和人机交互与智能系统等。
1、图像识别与处理
图像识别与处理方向的毕业设计选题如下所示：
基于深度学习的车辆识别系统
基于深度学习的不良驾驶行为检测系统
基于深度学习的交通违法行为识别系统
基于流量检测的目标大数据快速检索系统
基于计算机视觉的工业厂区人员安全警戒系统
基于卷积神经网络的茶叶病虫害检测系统
基于红外成像技术的锌电解极板故障检测系统
基于深度学习的无人机航拍目标检测研究系统
基于深度学习的水面无人艇目标检测算法系统
基于深度学习的数学公式识别系统
基于深度学习的稠密车辆检测研究及系统实现
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
基于深度学习的铁路轨道障碍物识别系统
基于深度学习的安全帽检测系统
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
基于图像识别的用电安全检查子系统
基于深度学习的监控图像信息目标检测系统
基于深度学习的竞赛系统中机器人运动目标检测
基于SLAM与深度学习的植保机导航系统
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
基于深度学习的红外弱小目标检测系统系统
基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展
基于深度学习的水果果实视觉检测系统进展
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
基于深度学习的双孢菇采摘机器人视觉系统
基于深度学习的跌倒行为识别系统
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
学长项目示例
2、自然语言处理与文本分析
自然语言处理与文本分析方向的毕业设计选题如下所示：
基于百度人工智能的拍照切题系统
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
基于知识图谱的农业知识问答系统
基于深度学习的中文虚假评论生成研究
基于知识图谱的中华典籍问答系统
基于社交媒体大数据的交通感知分析系统
基于贝叶斯的智能投稿系统
基于深度学习的新闻推荐系统
基于互联网信息的地方政府信用评估系统
基于Spark的文本特征提取系统
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
基于层次语义理解的电力系统客服工单分类
基于两次分类的校友搜索系统
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
基于内容挖掘的博客推荐系统
基于Web文本挖掘的论坛监控系统的设计
基于朴素贝叶斯分类器的海上执法查询系统
一种基于集成学习的试题多知识点标注方法
基于最大熵模型的QA系统置信度评分算法
基于深度学习的威胁情报领域命名实体识别
基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统
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
基于用户原创内容情感分析的敏感信息识别
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
用VB.NET实现基于案例的知识管理系统
基于深度学习的融媒体平台问政文本分类研究
基于NLP技术的企业名称智能分类系统
中文科技论文标题自动生成系统
基于深度学习的自适应游戏剧情生成系统
基于多维度特征融合的中文命名实体识别系统
基于RPA的财务工作辅助系统
基于文本分类的评论内容审核系统
汽车行业负面网络口碑识别系统
基于情感增强的用户意图理解的文本生成研究
基于主题模型的垃圾邮件过滤系统
基于汉语多类文本分类的机关公文智能办理系统
基于图卷积网络的服装评价信息分类问题的研究
基于NLP的大学生自主学习智能问答系统
基于自然语言处理的旅游景区智能讲解系统
基于舆情分析系统的评论机器人系统
基于知识图谱和模型融合的医疗问答系统的构建
基于主动学习的用户评论分类系统
学长项目示例
3、数据挖掘与预测分析
数据挖掘与预测分析方向的毕业设计选题如下所示：
基于机器学习的数学成绩预测系统
基于机器学习的地震异常数据挖掘模型
基于机器学习的抑郁症特征提取与实现
基于地理标签的LBSN链接预测模型
基于行为特征分析的微博恶意用户识别
基于数据挖掘技术的证券客户分析系统
基于数据挖掘的信用卡反欺诈系统
基于在线测评系统编程题目难度
基于信息挖掘技术的人工嗅觉系统
基于大数据的毕设系统外衍应用策略
基于数据挖掘和机器学习的诊断智能
基于Spark的路网交通运行分析系统
基于公安大数据的云家谱系统
基于LDA模型的高校论坛热点提取系统
基于数据挖掘的生信息管理系统
基于大数据分析的电网自动预警系统
基于朴素贝叶斯理论的教师评价分析系统
基于机器学习的VoIP流量在线识别系统
基于k近邻算法的心脏病在线辅助诊断系统
基于特征选择和概率神经网络的心脏病预测
基于分布式计算框架的大数据机器学习分析
基于嵌入式人脸识别的智能考勤系统
基于数据挖掘的人力资源信息智能调配系统
基于数据挖掘的表面贴装技术品质诊断系统
基于数据挖掘的信贷客户信用评估系统
基于数据挖掘的小麦质量安全预警模型
基于医生合作关系的医疗大数据挖掘和分析
基于航迹数据挖掘的终端空域扇区划分方法
基于Spark平台大数据推荐系统
基于数据挖掘分类算法的钓鱼网站检测
基于机器学习的爆破工程智能教学系统与实践
基于数据挖掘的个性化智能推荐系统应用
基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法
基于大数据技术的电影推荐系统
大数据挖掘的用户画像人才标签体系生成方法
基于机器学习的贫困户识别指标体系模型
基于机器学习的精准施肥控制系统与分析
学长项目示例
4、强化学习与智能决策
强化学习与智能决策方向的毕业设计选题如下所示：
强化学习在自动驾驶汽车中的路径规划与决策
基于强化学习的机器人路径规划与目标导航
强化学习在网络资源分配中的应用研究
自适应投资组合优化中的强化学习算法
强化学习在智能电力系统中的负荷管理与优化
基于强化学习的智能对话系统设计与优化
强化学习在智能物流调度中的应用研究
基于深度强化学习的无人机自主飞行与任务执行
强化学习在供应链管理中的库存控制与物流优化
基于强化学习的智能家居设备控制与能源管理
强化学习在智能教育系统中的个性化学习路径推荐
基于深度强化学习的推荐系统设计与优化
强化学习在多智能体系统中的协同决策与合作
基于强化学习的医疗诊断与治疗决策支持系统设计
强化学习在智能电网中的能源交易与市场决策
学长项目示例
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。
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。
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。
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。
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,都可以加下方威信,我们特聘了TOP级高校教授、AI导师在线科研辅导
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转自CSDN：Mini_hailang_IT
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