目录
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!
更多选题指导:
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
🎯 毕业设计选题 — 人工智能与大数据专业毕设选题 机器学习方向
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，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等方向。可能用到的技术或技术框架包括Python编程语言、TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn等。这些技术和框架提供了丰富的机器学习和深度学习算法库，以及用于数据处理、模型构建和评估的工具。通过选择合适的研究方向和技术框架，可以进行机器学习或深度学习相关算法的研究与应用，解决实际问题并取得创新成果。
目标检测与图像分类方向
目标检测与图像分类方向的毕业设计可以涉及多个研究方向，包括目标检测算法改进、多类别目标检测、目标跟踪与实时检测、图像分类与特征提取、零样本学习与迁移学习等。
基于深度学习的疲劳驾驶检测系统
基于深度学习的垃圾分类方法综述
基于深度学习的学习行为识别系统
基于深度学习的安检图像识别系统
基于深度学习的智能监控系统设计
基于深度学习的批量二维码识别系统
基于深度学习的学生课堂注意力评价
基于树莓派的智能监控系统设计与实现
基于深度学习的声呐图像目标检测系统
基于深度学习的智能无人果蔬售卖系统
基于深度学习的钢琴手型指法识别系统
基于深度学习的智能无人收银系统设计
基于深度学习的智能垃圾分拣系统设计
基于深度学习的交通标志检测系统仿真
基于深度学习的圆钢表面缺陷检测系统
基于深度学习的校园纪律监管系统设计
基于深度学习的喷码检测识别系统研究
基于深度学习的无人售货购物系统设计
基于深度学习的前车碰撞预警系统研究
基于深度学习的智慧社区安防管理系统
基于深度学习的暴恐物品识别算法研究
基于深度学习的中餐菜品检测算法研究
基于DETR的道路环境下双目测量系统
基于人体体型差异的机器人运动系统设计
基于OpenCV的机器人分拣系统设计
基于人工智能的红外热成像监控系统设计
基于深度学习的树种识别系统设计与试验
基于深度学习的商品分拣系统设计与实现
基于对抗学习与深度估计的车辆检测系统
基于深度学习的烟雾与火灾检测算法综述
基于深度学习的人—物交互关系检测综述
基于深度学习的图片中商品参数识别方法
基于深度学习的智能阅卷系统的算法设计
基于深度学习的可回收垃圾视觉分拣系统
基于深度学习的道路车辆目标检测系统设计
基于FPGA的运动目标实时检测系统设计
基于视觉的多模型级联受电弓分析系统设计
基于深度学习的遥感影像目标检测系统设计
基于深度学习的关键岗位人员行为分析系统
基于深度学习的足球赛事视频动作识别系统
基于深度学习的实时图像目标检测系统设计
基于深度学习的自动驾驶目标检测方法综述
基于ARM和深度学习的智能行人预警系统
基于深度学习的社区安防异常行为检测研究
基于深度学习的火灾检测无人机系统设计
基于机载下视图像的深度学习目标检测系统
基于深度学习的结构表面裂缝目标检测综述
基于深度学习的手扶电梯智能视频监控系统
基于深度学习的地铁车站客流检测系统研究
基于深度学习的车辆识别系统关键技术研究
基于深度学习的不良驾驶行为检测系统研究
基于深度学习的交通违法行为识别技术研究
基于流量检测的目标大数据快速检索系统设计
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设计
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综述
基于深度学习的水面无人艇目标检测算法综述
基于深度学习的数学公式识别系统研究与实现
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研究与设计
基于深度学习的交通标志检测系统研究与实现
基于深度学习的铁路轨道障碍物识别系统研究
基于深度学习的安全帽检测系统的设计与实现
基于深度学习的课堂状态分析系统设计与实现
基于深度学习的车辆特征识别系统研究与实现
基于图像识别的用电安全检查子系统设计与实现
基于深度学习的监控图像信息目标检测系统设计
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设计
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算法研究综述
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技术研究进展
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
基于深度学习的双孢菇采摘机器人视觉系统研究
基于深度学习的跌倒行为识别系统的设计与实现
基于深度学习的速冻水饺表面缺陷检测算法研究
基于深度学习的城市道路场景实例分割方法研究
基于ROS架构的中置开关柜值守机器人系统研究
基于深度学习的普通金属矿石快速分拣系统的研究
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
基于深度学习的学生课堂行为识别与分析系统研究
基于深度学习的猕猴桃自动授粉系统的设计与实现
部分代码示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# 定义网络结构
class FruitClassifier(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(FruitClassifier, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(64 * 16 * 16, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, num_classes)
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.classifier(x)
return x
# 数据预处理和加载
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((64, 64)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])
train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='train_data', transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)
test_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='test_data', transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=2)
# 定义模型和优化器
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = FruitClassifier(num_classes=len(train_dataset.classes)).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
running_loss = 0.0
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if (i + 1) % 100 == 0:
print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Step [{i + 1}/{len(train_loader)}], Loss: {running_loss / 100:.4f}")
running_loss = 0.0
# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
print(f"Test Accuracy: {accuracy:.2f}%")海浪学长作品示例：
自然语言处理与文本生成方向
自然语言处理与文本生成方向的毕业设计可以涉及多个研究方向，包括文本分类与情感分析、机器翻译与跨语言处理、文本生成与摘要、命名实体识别与关系抽取等。
面向高校的智能问答系统设计
基于深度学习的问答系统开发
基于深度学习的识图智问系统
基于回复生成的对话意图预测
基于知识图谱的医疗问答系统
智能商品分类系统的设计与实现
基于深度学习的电视剧问答系统
基于蜜蜂知识图谱智能问答系统
论坛专家发现系统的研究与实现
基于深度学习的古诗词意境分析
社交网络虚假媒体内容检测研究
基于向量空间模型的试题分类系统
基于深度学习的新闻文本分类系统
基于深度学习的司法案件推荐系统
基于BERT模型的辅助阅读系统
基于大数据的事故舆情分析系统研究
基于演化超网络的中文文本分类方法
基于问题类别自动分类的参与者推荐
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
分级弹幕小说阅读系统的设计与实现
基于百度人工智能的拍照切题系统设计
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研究
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研究
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的设计与实现
基于深度学习的新闻推荐系统设计与实现
基于互联网信息的地方政府信用评估系统
基于Spark的文本特征提取方法研究
基于知识图谱的自杀倾向检测问答系统构建
基于机器学习的文本自动归类系统算法研究
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的设计与实现
基于情感倾向识别的汽车评论挖掘系统构建
基于客服聊天记录的问答语料标注系统设计
基于内容挖掘的博客推荐系统的设计与实现
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研究
基于深度学习的论文推荐系统的设计与实现
基于深度学习的智能导诊系统的设计与实现
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设计
基于联邦蒸馏的医疗对话文本生成系统研究
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设计
中文科技论文标题自动生成系统的设计与实现
基于深度学习的自适应游戏剧情生成系统研究
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的设计与实现
基于文本分类的评论内容审核系统研究与实现
汽车行业负面网络口碑识别系统的设计与实现
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的设计与实现
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设计
基于自然语言处理的旅游景区智能讲解系统研究
基于舆情分析系统的评论机器人系统研究与设计
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的设计与实现
博客作者兴趣挖掘与博客信息、情感分析的研究
基于深度学习的疫情政策问答系统的设计与实现
基于知识图谱的肝脏疾病问答系统的研究与实现
基于CNN模型的文本分类可视化系统设计与实现
基于BERT预训练模型的事故案例文本分类方法
基于Web文本挖掘技术的企业竞争情报系统研究
基于SVM的中职学生作文评分系统的设计与实现
基于SVM的公安情报自动分类系统的研究与设计
基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统
基于SSA-SVM的营养健康信息文本分类研究
一种基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价方法
基于聚类算法的开放式创新社区领先用户识别方法
基于深度学习的人工智能智能问答系统设计与实现
基于知识图谱的广西文化旅游问答系统研究与实现
基于分布式爬虫的高性能Tor网络内容监控系统
基于深度学习的政务知识图谱问答系统设计与实现
基于注意力机制的双BERT有向情感文本分类研究
基于孪生网络和BERT模型的主观题自动评分系统
基于自然语言处理的城市公园生态系统文化服务感知
基于BIM与知识图谱的智能化审图系统设计与实现
基于中文图书自动分类的图书管理系统的研究与实现
基于槽位填充的智能家居交互式问答方法研究及实现
基于在线评论与机器学习的社交电商用户满意度建模
基于文本挖掘的检察起诉决策支持与案卷分类管理系统
基于朴素贝叶斯和支持向量机的短信智能分析系统设计
基于知识图谱的神经外科疾病亚专科智慧分诊系统设计
基于语义理解的电信客户投诉文本处理系统设计与实现
基于常见问题集的程序设计课程问答系统的设计与实现
基于数字档案的人工智能辅助档案开放审核系统实现研究
基于序列生成对抗网络的综合素质评价系统文本生成研究
基于智能信息处理的数字图书馆知识服务系统的研究与设计
基于Transformer和重要词识别的句子融合方法
基于BP神经网络的旅游突发事件文本分类系统的设计与实现
一个基于文本智能生成图像技术的英语在线阅读系统的设计与实现
部分代码示例：
import random
# 定义问题-答案对应的规则
qa_rules = {
"你好": "你好，请问有什么可以帮助您的？",
"高校图书馆开放时间是多少？": "高校图书馆的开放时间是每天早上8点到晚上10点。",
"大学的学费是多少？": "大学的学费根据不同专业和学院而有所不同，请您具体咨询招生办公室。",
"如何申请入学？": "您可以通过我们学校的官方网站查看入学申请的具体流程和要求。",
"学校的联系方式是什么？": "学校的联系方式是：电话：123456789，邮箱：info@example.com。",
"谢谢": "不客气，如有其他问题请随时提问。",
"再见": "再见，祝您有美好的一天！"
}
# 定义智能问答系统函数
def intelligent_qa_system(question):
for key in qa_rules:
if key in question:
return qa_rules[key]
return "抱歉，我无法回答您的问题。"
# 交互式对话
print("欢迎使用高校智能问答系统！")
print("您可以输入问题，我将尽力为您提供答案。输入'退出'可以退出系统。")
while True:
user_input = input("您的问题是：")
if user_input == "退出":
break
answer = intelligent_qa_system(user_input)
print(answer)海浪学长作品示例：
时间序列分析与预测方向
时间序列分析与预测方向的毕业设计可以涉及多个研究方向，包括时间序列建模与预测算法、长短期记忆网络（LSTM）与序列模型、季节性与周期性分析、异常检测与异常预测、多变量时间序列分析等。
交通网络车流量预测研究
航班需求预测方法研究综述
公路短时车流量预测模型研究
乘用车细分市场销量预测系统
多重时空交互下的行人轨迹预测
小白菜花叶病时间序列分析预测法
基于神经网络的网络流量预测研究
基于时空特性的网络流量预测研究
基于机器学习的入侵检测方法研究
机器学习在股票价格预测中的应用
基于深度学习的车流量预测方法研究
考虑周期性的城市道路车流量预测模型
基于深度学习的人群流量预测方法研究
基于深度学习的港口船舶流量预测研究
海洋环境大数据智能分析关键方法研究
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
序列模式挖掘在车流量预测上的应用研究
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
基于注意力机制的无线业务流量预测研究
基于图神经网络的交通流量预测方法研究
基于深度学习的城市出租车流量预测模型
基于TS-NN模型的道路交通车流量预测
基于深度学习的空气质量指数预测模型研究
电力客服中心话务量预测模型的研究与应用
基于微波数据的短时交通流量预测方法研究
基于时空注意力卷积神经网络的交通流量预测
基于自注意力机制的时空网络交通流预测研究
一种用于自动驾驶场景的轻量级语义分割网络
基于机器学习的报销审批和期末余额预测模型
基于AFSA优化的灰色模型的车流量预测方法
智慧城市背景下的一种交通车流量预测策略研究
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
基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究
结合旋转框和注意力机制的轻量遥感图像检测模型
基于时间序列分析的大学生学业成绩预测模型研究
基于ARIMA模型的区间道路短时车流量预测研究
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
基于深度学习的空气质量数据智能质控的研究与应用
基于KNN-LSTM短时交通车流量预测方法的研究
基于时间序列分析的用户异常供用电自动监测系统设计
基于时间序列分析和混合方法的短期风电功率预测研究
基于公司报告文本挖掘的股价辅助预测系统设计与实现
基于GIS的农业气象信息数据挖掘系统的研究与实现
基于SARIMA和LSTM模型的智慧城市车流量预测
基于深度学习的交通状态判别和短时交通流量预测方法研究
基于注意力机制的BILSTM-CNN景区客流量预测模型
基于傅里叶级数残差修正TDGM(1,1)的车流量预测模型
基于Box-Jenkins方法的黄河水质时间序列分析与预测
基于季节因素修正的GM(1,1)模型在高速公路车流量预测中的应用
部分代码示例：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# 读取数据集
data = pd.read_csv("traffic_data.csv")
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data["traffic_volume"].values.reshape(-1, 1))
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data = scaled_data[:train_size]
test_data = scaled_data[train_size:]
# 创建输入和输出数据集
def create_dataset(dataset, lookback):
X, Y = [], []
for i in range(len(dataset) - lookback):
X.append(dataset[i:(i + lookback), 0])
Y.append(dataset[i + lookback, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
lookback = 24 # 定义时间窗口大小
train_X, train_Y = create_dataset(train_data, lookback)
test_X, test_Y = create_dataset(test_data, lookback)
# 调整输入数据形状
train_X = np.reshape(train_X, (train_X.shape[0], train_X.shape[1], 1))
test_X = np.reshape(test_X, (test_X.shape[0], test_X.shape[1], 1))
# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(lookback, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam")
# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, batch_size=64, verbose=1)
# 在测试集上进行预测
predicted = model.predict(test_X)
predicted = scaler.inverse_transform(predicted)
# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data["traffic_volume"].values[train_size + lookback:], label="实际值")
plt.plot(predicted, label="预测值")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("车流量")
plt.legend()
plt.show()海浪学长作品示例：
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。
更多选题指导
最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
🚀 创作不易，欢迎点赞、收藏、关注！
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。
文章出处登录后可见！
已经登录？立即刷新
