数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题推荐

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数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题推荐

#数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题推荐| 来源: 网络整理| 查看: 265

目录

前言

毕设选题

2.1 目标检测与图像分类

2.2 自然语言处理与文本生成

2.3 时间序列分析与预测

3. 选题迷茫

4. 选题的重要性

更多选题指导

最后 

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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        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 

数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题推荐

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:

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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:

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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:

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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。

更多选题指导

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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。



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