目录

前言

毕设选题

1. 计算机视觉

2. 自然语言处理

3. 数据挖掘与机器学习

选题迷茫

选题的重要性

更多选题指导

最后 

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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

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毕设选题

1. 计算机视觉

• 研究内容：包括图像分类、目标检测、图像分割、图像生成等。应用场景涵盖自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等。
• 算法技术：卷积神经网络（CNN）、YOLO系列、Mask R-CNN、生成对抗网络（GAN）等。 

 接下来，学长将列出一些具体的选题题目样例，希望帮助大家更好地理解自己的研究方向：

• 基于二维条码的银行票据系统
• 基于图像识别的伺服控制系统
• 基于图像识别的智能抄表系统
• 基于虚拟现实的心理治疗系统
• 基于机器视觉的书帖检测系统
• 基于机器视觉的零件识别系统
• 基于内容识别的智能导游系统
• 基于机器视觉的象棋对弈系统
• 基于深度学习的自动骨龄评估
• 基于深度学习的任意风格迁移
• 基于深度学习的水下目标检测
• 基于深度学习的岩心三维重建
• 基于深度学习的图像超分辨率
• 基于深度学习的人体动作识别
• 基于深度学习的伪造人脸检测
• 基于深度学习的水上场景识别
• 基于深度学习的香榧害虫检测
• 基于深度学习的行人行为检测
• 铁路接触网异物检测图像处理
• 基于数字图像处理的框图识别
• 基于数据增强的面部表情识别
• 基于深度学习的建筑裂缝识别
• 基于深度学习的机舱火焰识别
• 基于深度学习的船舶火灾检测
• 旅游短视频网络关注度特征分析
• 篮球比赛视频分析关键技术研究
• 基于内容的视频分析与检索方法
• 多模态融合的视频情感分析研究
• 面向客运站的视频智能分析系统
• 基于多模态学习的视频人物分析
• 数字电视的视频分析与组播传输
• 雷达视频分析系统的设计与研究
• 基于视频分析的新生儿疼痛评估
• 基于深度学习的多模态情感分析
• 真实场景下的视频超分辨率方法
• 基于视频流的人体行为识别方法
• 基于多摄像头的智能视频分析系统
• 基于智能视频分析的人脸识别系统
• 基于FPGA的视频监控跟踪系统
• 基于视频分析的车辆自动分类系统
• 面向视频分析的云边协同管理系统
• 基于视频分析的柜员违规行为识别
• 视频分析的三维表情动画生成系统
• 基于视频分析的遗留及遗失物检测
• 嵌入OV技术的智能远程监控系统
• 基于运动特征的视频检索技术研究
• 网络视频分析的资源调度算法系统
• 基于图像识别的煤仓煤位监控系统
• 基于图像识别的水质浊度检测系统
• 基于嵌入式的人脸识别系统及实现
• 基于机器视觉的皮革喷涂控制系统
• 基于深度学习的伤口护理辅助系统
• 基于数字图像技术的视频监控系统
• 基于图像识别的浮选过程管理系统
• 基于视频图像识别的安全监控系统
• 基于红外图像识别的火灾探测系统
• 基于红外视频图像的下渣检测系统
• 基于深度学习的玉米病害识别系统
• 基于深度学习多尺度目标检测系统
• 基于图像识别的透镜瑕疵检测系统
• 基于深度学习的手写文本识别与应用
• 基于深度学习的视网膜血管结构分析
• 基于深度学习的钢材料表面瑕疵检测
• 基于深度学习的SAR图像目标识别
• 基于深度学习理论的车牌识别及应用
• 基于深度学习的图像风格迁移与应用
• 基于深度学习的车辆检测及车型识别
• 布料智能产线中图像处理算法的应用
• 基于水平集的微滴阵列图像处理算法
• 基于图像处理的筒形消音壁毁伤评估
• 基于深度学习和图像处理的信息感知
• 基于视觉机制和深度学习的目标检测
• 特定场景下基于深度学习的目标检测
• 基于深度学习的货架商品识别及应用
• 基于深度学习的PCB外观检测关键
• 基于深度学习的单视图物体三维重建
• 基于深度学习的工业零部件瑕疵检测
• 基于深度学习的移动端葡萄图像识别

2. 自然语言处理

• 研究内容：涉及文本分类、情感分析、机器翻译、对话系统等。应用于社交媒体分析、客服机器人等。
• 算法技术：循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer模型、BERT、GPT等。

 接下来，学长将列出一些具体的选题题目样例，希望帮助大家更好地理解自己的研究方向：

• 基于深度学习的智能问答系统
• 基于深度学习的机器问答技术
• 基于胶囊网络的视觉问答系统
• 基于知识图谱的旅游问答系统
• 基于量子干涉的文本匹配模型
• 藏文自然语言处理预训练技术
• 基于神经网络的自然语言处理
• 基于元学习的小样本文本分类
• 基于语义对齐的文本蕴含识别
• 基于孪生神经网络的词义消歧
• 基于深度学习的命名实体识别
• 基于电子病历的知识图谱构建
• 基于迁移学习的文本序列标注
• 基于深度学习的中文情感分析
• 基于深度神经网络的机器翻译
• 基于深度神经网络的问答系统
• 基于自然语言处理的文本分类
• 基于深度学习的摘要生成技术
• 基于特征抽取的句向量优化系统
• 基于迁移学习的中文命名实体识别
• 基于深度学习的实体关系抽取技术
• 基于图神经网络的关系抽取及应用
• 基于深度学习的方面术语情感分析
• 基于字形结构的多粒度中文词嵌入
• 基于自然语言处理的文本分类分析
• 基于自然语言处理的药物本体构建
• 基于知识图谱技术的风电数据管理
• 基于自然语言处理的代码函数名预测
• 基于自然语言处理的观点句抽取系统
• 基于自然语言处理的短文本事件抽取
• 基于提示学习的少标注文本分类系统
• 基于图模型的Prompt算法改进
• 基于人工智能的线性B细胞表位预测
• 基于深度学习的二进制代码信息推断
• 基于深度学习的生成式文本摘要系统
• 基于跨领域迁移的命名实体识别系统
• 基于多任务学习的自动人格检测系统
• 基于自然语言处理技术的事实检测系统
• 基于自然语言处理的裁判文书推荐系统
• 基于自然语言处理的文本自动校对系统
• 基于预训练语言模型的检索式对话系统
• 基于深度学习的中文礼貌风格迁移系统
• 基于深度学习的等长变分句子匹配系统
• 基于数据挖掘系统的二次设备缺陷分析
• 基于四元组抽取的方面级情感分析系统
• 基于知识图谱的农作物病虫害问答系统
• 基于语义场景分析的文本表情分析系统
• 基于元学习的小样本文本分类算法系统
• 基于BERT的DNA甲基化位点预测
• 基于科学知识图谱的学术热点挖掘系统
• 基于中文评论挖掘的协同过滤算法系统
• 基于事理图谱的网络舆情事件抽取系统
• 基于卷积神经网络的图像描述算法系统
• 基于知识图谱增强BERT模型的系统
• 基于全局和局部信息的文本表示与生成
• 基于联想记忆的汉语框架语义角色标注

3. 数据挖掘与机器学习

• 研究内容：包括分类、回归、聚类、异常检测等。用于商业智能、金融风控、社交网络分析等。
• 算法技术：支持向量机（SVM）、随机森林、K-means聚类、主成分分析（PCA）、神经网络等。

接下来，学长将列出一些具体的选题题目样例，希望帮助大家更好地理解自己的研究方向：

• 基于机器学习的高考志愿推荐系统
• 基于机器学习的驾驶行为分析研究
• 基于机器学习的数学成绩预测系统
• 基于机器学习的文本分类算法研究
• 基于机器学习算法的文本分类系统
• 基于疾病模式的临床决策支持系统
• 基于模糊分类关联规则的分类系统
• 基于人工智能技术的电子病历系统
• 基于深度表达学习的用户建模研究
• 基于深度学习的船舶轨迹异常检测
• 基于深度学习的室内时空客流预测
• 基于深度学习的蒸散量模拟与预测
• 基于深度学习的政策变动分析系统
• 基于深度学习的知识追踪方法研究
• 基于数据仓库的决策支持系统框架
• 基于数据挖掘的电力调度管理系统
• 基于机器学习方法的药物靶标挖掘研究
• 基于蜜网技术的校园网络安全系统要点
• 基于深度学习的电信客户流失预测研究
• 基于深度学习的时序数据挖掘技术研究
• 基于深度学习的推荐算法的研究与应用
• 基于深度学习的推荐系统关键技术研究
• 基于深度学习的医学命名实体识别研究
• 基于深度学习的渔船轨迹数据挖掘研究
• 基于深度学习的中文文本情感分析研究
• 基于数据仓库的企业营销决策支持系统
• 基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统
• 基于数据挖掘的计算机网络病毒防御系统
• 基于数据挖掘的网球比赛技战术分析系统
• 基于数据挖掘的织物疵点MES系统开发
• 基于数据挖掘和机器学习的木马检测系统
• 基于数据挖掘和机器学习的诊断智能研究
• 基于数据挖掘技术的智能授导系统与开发
• 基于文本挖掘的主题分类专家系统和实现
• 基于云计算技术的网络安全存储系统开发

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

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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。