目录
前言
1. 选题背景
2. 毕设选题
2.1 图像处理和计算机视觉
2.2 自然语言处理和文本分析
2.3 数据挖掘和机器学习
3. 选题迷茫
4. 选题的重要性
更多选题指导
最后
📅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。
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更多选题指导:
大家好,这里是海浪学长计算机专业毕设专题,本次分享的课题是
🎯算法方向毕业设计(论文)选题题目推荐
算法方向的毕业设计研究方向主要涵盖图像处理和计算机视觉、自然语言处理和文本分析、以及数据挖掘和机器学习等领域。在这些方向中，可以选择传统算法方法或基于深度学习的方法进行研究。相关的技术框架包括Python科学计算库、深度学习框架、图像处理库、自然语言处理库以及机器学习库等。
图像处理和计算机视觉方向的毕业设计可以研究图像增强和去噪、特征提取和描述子、目标检测和识别、以及图像分割等领域。对于图像增强和去噪，可以采用传统的滤波方法或基于深度学习的方法。特征提取和描述子方面，可以使用传统的算法或基于深度学习的方法。目标检测和识别可以采用传统的方法或基于深度学习的方法。图像分割可以使用传统的算法或基于深度学习的方法。这些方向提供了丰富的研究方向，可以根据具体需求选择适合的毕业设计选题。
下面是学长整理的图像处理和计算机视觉方向的毕业设计选题示例：
- 基于YOLOv5算法的盲道识别系统
- 基于深度学习的服装三要素识别
- 基于卷积神经网络的草莓识别方法
- 基于改进YOLOv5的教室内人物识别
- 基于改进MTCNN的多尺度安全帽识别
- 基于改进SSD算法对奶牛的个体识别
- 基于前视三维声呐的轨条砦识别方法
- 基于深度学习的船舶标识号识别方法
- 基于自研飞控的无人机识别车牌系统
- 基于深度学习的端到端乐谱音符识别
- 基于改进SSD的GIS多源局放模式识别
- 基于Inception-SSD算法的零件识别
- 基于机器视觉的工厂人员异常行为识别
- 基于实例语义图的屏幕反窃照识别算法
- 基于YOLOv5的医用外科手套左右手识别
- 基于实例分割的柑橘花朵识别及花量统计
- 基于计算机视觉的输电线路金具锈蚀识别
- 基于计算机视觉的钢桥面板裂纹识别方法
- 基于图像特征融合的农事活动行为的识别
- 基于深度学习的输电线路均压环倾斜识别
- 基于YOLOv5的SAR舰船图像目标识别系统
- 基于改进YOLOv5s的交通信号灯识别方法
- 基于YOLOv5的电力巡检图像缺陷识别研究
- 基于YOLOv5的校园疫情口罩佩戴识别研究
- 基于YOLO V3的葡萄病害人工智能识别系统
- 基于深度学习的菜用大豆荚型表型识别方法
- 基于卷积神经网络模型的仪表智能识别算法
- 基于目标检测的图形用户界面控件识别方法
- 基于深度神经网络的电气元件符号识别算法
- 基于非监督网络的军事目标识别算法的研究
- 基于深度学习的自动扶梯乘客异常行为识别
- 基于改进的YOLOV4的手势识别算法及其应用
- 基于YOLOv5s的轻量化可回收饮料瓶颜色识别
- 基于改进YoloX的输电通道工程车辆检测识别
- 基于YOLO算法的指针式仪表智能识别系统设
- 基于改进Yolov5算法的舰船目标检测别系统
- 基于目标检测与模糊匹配的非标船牌识别研究
- 基于深度学习的电网巡检图像缺陷检测与识别
- 基于知识图谱与目标检测的微博交通事件识别
- 基于改进的Faster R-CNN的小麦麦穗检测识别
- 基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法
- 基于目标检测技术的农业有害昆虫识别方法研究
- 基于在线教学的学生表情识别算法的分析与研究
- 基于YOLOv5模型的金枪鱼鱼群特征识别初步研究
- 基于改进的CNN喷码式不规则字符识别与提取方法
- 基于改进YOLO-v5的风力机叶片表面损伤检测识别
- 基于红外图像的引流板过热识别方法的研究和应用
- 神经心理量表理解力检测的人体姿态特征识别方法
- 基于YOLOv5的无人机目标识别与双目测距应用研究
- 基于PP-YOLO深度学习模型的赣南脐橙果实识别方法
- 基于改进CenterNet的玉米雄蕊无人机遥感图像识别
- 基于RetinaNet模型的梨小食心虫智能识别计数方法
- 基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多人步态识别
- 基于YOLOv5的特定电力作业场景下的违规操作识别算法
- 基于YOLOv5手势识别的无人小车运动交互控制系统设计
- 基于AI视频识别技术的高速公路异常事件监测系统研究
- 基于深度学习的低压电能表接线盒接线状态智能识别系统
- 基于单阶段目标检测算法的变电设备红外图像目标识别及定位
学长项目示例：
自然语言处理和文本分析毕业设计的研究方向包括：探索词嵌入和文本表示、文本分类和情感分析、信息抽取和命名实体识别、以及机器翻译和文本生成等多个方面。词嵌入和文本表示可以采用传统方法或基于深度学习的技术。文本分类和情感分析可使用传统的分类算法或深度学习方法。信息抽取和命名实体识别可采用传统规则匹配或深度学习方法。机器翻译和文本生成方面可应用传统的统计机器翻译或深度学习方法。这些方向提供了丰富的研究方向，可以根据具体需求选择适合的毕业设计选题。
下面是学长整理的自然语言处理和文本分析方向的毕业设计选题示例：
- 基于RPA的财务工作辅助系统
- 汽车行业负面网络口碑识别系统
- 中文科技论文标题自动生成系统
- 基于SVM的中职学生作文评分系统
- 基于SVM的公安情报自动分类系统
- 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
- 基于主动学习的用户评论分类系统
- 基于深度学习的疫情政策问答系统
- 基于知识图谱的肝脏疾病问答系统
- 基于CNN模型的文本分类可视化系统
- 基于舆情分析系统的评论机器人系统
- 基于NLP技术的企业名称智能分类系统
- 基于BIM与知识图谱的智能化审图系统
- 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
- 基于深度学习的人工智能智能问答系统
- 基于知识图谱的广西文化旅游问答系统
- 基于深度学习的政务知识图谱问答系统
- 基于中文图书自动分类的图书管理系统
- 用VB.NET实现基于案例的知识管理系统
- 基于NLP的大学生自主学习智能问答系统
- 基于语义理解的电信客投诉文本处理系统
- 基于常见问题集的程序设计课程问答系统
- 基于深度学习的自适应游戏剧情生成系统
- 基于SSA-SVM的营养健康信息文本分类研究
- 基于Web文本挖掘技术的企业竞争情报系统
- 基于自然语言处理的旅游景区智能讲解系统
- 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BERT预训练模型的事故案例文本分类方法
- 基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价方法
- 博客作者兴趣挖掘与博客信息/情感分析的研究
- 基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统
- 基于槽位填充的智能家居交互式问答系统及实现
- 基于分布式爬虫的高性能Tor网络内容监控系统
- 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
- 基于知识图谱和模型融合的医疗问答系统的构建
- 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
- 基于聚类算法的开放式创新社区领先用户识别方法
- 基于朴素贝叶斯和支持向量机的短信智能分析系统
- 基于知识图谱的神经外科疾病亚专科智慧分诊系统
- 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
学长项目示例：
数据挖掘和机器学习是算法方向毕业设计的重要研究方向。可以研究特征工程和数据预处理、分类和回归、以及聚类和关联规则挖掘等方面。特征工程和数据预处理可以采用传统的方法，如特征选择和降维技术。分类和回归任务可以使用传统的机器学习算法，如逻辑回归、决策树和随机森林，或者基于深度学习的方法，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。聚类和关联规则挖掘方面，可以采用传统的聚类算法，如K均值和层次聚类，或者关联规则挖掘算法。这些方向提供了丰富的研究方向，可以根据具体需求选择适合的毕业设计选题。
下面是学长整理的数据挖掘和机器学习方向的毕业设计选题示例：
- 基于YOLOv6的坐姿监测系统设计
- 基于OpenCV的机器人分拣系统设计
- 基于改进YOLOv8的集卡车头防砸检测
- 基于树莓派的智能监控系统设计与实现
- 基于深度学习的智能无人果蔬售卖系统
- 基于机器视觉的矿井人员安全检测系统
- 基于隧道视频分析的车辆轨迹跟踪系统
- 基于目标检测的课堂行为监控系统设计
- 基于目标检测的无人零售商品识别算法
- 基于改进YOLOv5和视频图像的车型识别
- 基于人工智能的红外热成像监控系统设计
- 基于雷视融合的交通场景目标识别与跟踪
- 基于目标检测和语义分割的视觉SLAM算法
- 基于改进YOLOv7的X线图像旋转目标检测
- 基于全局视觉的车间AGV手势调度系统设计
- 基于深度学习的可视化仪表板生成技术研究
- 基于深度学习的社区安防异常行为检测研究
- 基于机器学习的视频识别与自适应推送算法
- 基于旋转目标检测的指针仪表读数识别方法
- 基于机器视觉的改进线束导线排序检测系统
- 基于AIS与机器视觉检测的船桥智能避碰系统
- 基于互联网的公共场所监控人脸特征目标检测
- 基于卷积神经网络的茶叶病虫害检测系统设计
- 嵌入式智能视频检测与行为识别监控系统研究
- 基于深度识别的停车场高位视频监测应用研究
- 基于知识图谱与目标检测的微博交通事件识别
- 基于红外成像技术的锌电解极板故障检测系统
- 基于视频识别的气象观测场设备监控技术研究
- 基于CNN图像增强的雾天跨域自适应目标检测
- 基于YOLOv5的疲劳与危险驾驶行为检测系统
- 基于机器视觉的数据中心机房安全管控技术
- 基于YOLOv5和单目测距的浮标视觉预警系统
- 基于YOLOv5s算法的汽车零件防错装检测系统
- 基于ROS架构的中置开关柜值守机器人系统研究
- 基于决策融合的多无人机协同目标检测识别算法
- 基于深度学习的电力输电线故障目标检测算法综述
- 基于目标检测的北方河道非法采砂智能监管应用研究
- 基于机器视觉的混凝土泵车支腿识别和开度检测方法
- 基于导向型级联可形变卷积的电气设备红外图像检测
学长项目示例：
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。
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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