计算机专业毕业设计研究方向推荐

计算机专业毕业设计研究方向推荐

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/144618542

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升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。本文为大家整理了计算机专业最新精选选题，希望能帮助大家更好地完成毕业设计。

毕设选题方向

1.人工智能与机器学习

• 研究方向：深度学习、强化学习、迁移学习、自然语言处理、计算机视觉等。
• 技术算法框架：TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn等。

接下来，列出一些具体的选题题目样例：

• 基于图像识别的智能小车路径跟随系统
• 基于图像处理的汽车牌照自动识别系统
• 基于机器视觉的布匹破损在线检测系统
• 基于人眼视觉系统的可逆数字水印研究
• 基于目标识别定位技术的增强现实系统
• 基于DSP的指纹识别系统的算法系统
• 基于达芬奇技术的嵌入式视频监控系统
• 基于深度学习的金属表面腐蚀等级检测
• 基于深度学习的奶牛基本运动行为识别
• 基于深度学习的数字图像信息隐藏分析
• 基于深度学习的海洋鱼类目标检测识别
• 基于深度学习的电子元器件空洞率检测
• 基于深度学习的腰椎X光骨质疏松诊断
• 基于深度学习的工作场所吸烟检测系统
• 基于图像处理的法兰螺栓松动损伤识别
• 基于自然语言表达的目标检测算法研究
• 基于深度神经网络的森林步道视觉识别
• 基于深度学习的妇产科超声辅助诊断系统
• 基于CNN模型的医疗知识图谱问答系统
• 基于知识图谱的电影知识库智能问答系统
• 基于深度学习的静态二进制漏洞预测技术
• 基于Unity3D的应急桌面演练系统
• 基于多任务学习的中文分词序列标注系统
• 基于知识图谱的作物病虫害智能问答系统
• 基于多任务学习的深度语义匹配算法系统
• 基于互联网信息的地方政府信用评估系统
• 基于混合神经网络的多粒度词义消歧系统
• 基于深度学习的习题理解和应用算法系统
• 基于自然语言处理的简历信息抽取与识别
• 基于深度学习的短时城市交通流预测模型研究
• 交通标志检测及其目标检测深度学习算法系统
• 基于深度学习的复杂场景下车牌智能检测系统
• 基于深度学习的智能合约漏洞检测与分析系统
• 基于深度学习的交通物体参与物实时检测系统
• 基于深度学习的交通标志检测与检测算法系统
• 基于深度增强学习的智能车安全并道决策研究
• 基于深度学习的交通视频检测及车型分类研究
• 基于深度学习的VHF语音智能处理技术研究
• 基于深度学习的城市路网中长期交通状态预测
• 基于Python的基于用户评论的情感分析
• 基于Python的情感与原因子句提取方法
• 基于Python的服装评论细粒度情感分析
• 基于情感分析和主题模型的虚假评论识别方法
• 基于用户-词语表示联合学习的情感分析方法
• 基于领域本体的5A级景区游客情感时空分析
• 基于深度学习的文档级文本情感分析模型研究
• 基于LSTM模型的文本情感分析技术的研究
• 基于多层融合词嵌入模型的文本情感分析研究
• 基于情感分析的网络舆情意见领袖发现的研究
• 基于RoBERTa模型的文本情感分析研究

2. 数据科学与大数据

• 研究方向：数据挖掘、数据分析、数据可视化、统计学习等。
• 技术算法框架：Apache Hadoop、Apache Spark、Pandas、NumPy、Matplotlib等。

接下来，列出一些具体的选题题目样例：

• 基于Python的手机销售数据可视化系统
• 基于Python的大气科学数据可视化系统
• 基于分布式系统的地震数据处理及可视化系统
• 基于Selenium的数据可视化控制系统
• 基于可视化技术的铁路运营条件信息管理系统
• 基于Python的泥沙过程可视化分析系统
• 基于Python的课堂评价数据可视化系统
• 基于数据可视化的城市道路交通态势监测系统
• 基于Java的EAST实验数据可视化系统
• 基于Python的流行感冒数据可视化系统
• 基于主题提示的电力命名实体识别
• 人事档案知识图谱构建与系统实现
• 基于深度学习的问答匹配模型研究
• 基于神经网络的中文词法分析系统
• 基于事件特征的中文新闻标注系统
• 基于知识图谱的肝脏疾病问答系统
• 基于知识图谱的心血管病问答系统
• 基于知识图谱的羊群疾病问答系统
• 基于中药知识图谱的智能问答系统
• 职业-专业知识图谱构建技术研究
• Web文本中症状命名实体识别系统
• 基于大数据分析的医疗质量管控系统
• 基于物联网的地热系统管控技术系统
• 基于云服务的矿业集团监控联网系统
• 基于大数据的煤矿安全管理监控系统
• 基于视觉的机器人码垛错位检测系统
• 基于大数据分析的海量信息软件系统
• 基于物联网的电力设备状态检测系统
• 基于信息大数据平台的住培管理系统
• 基于云的统一身份智能信息管理系统
• 基于大数据分析的客户维系支撑系统
• 基于大数据分析的智慧消防管理系统
• 基于位置的灾害性天气靶向预警系统
• 基于全生命周期的新能源数字化系统
• 基于大数据分析的电缆在线监测系统
• 数据流多重持续查询优化技术研究
• 多源异构教育数据治理与应用研究
• 基于邻域结构的图注意力网络研究
• 基于二元再生码的大数据存储系统
• 基于数据湖架构的时空大数据平台
• 基于DAG变换的大数据处理方法
• 基于大模型的数据处理方法
• 基于数据湖的空间大数据处理系统
• 基于PCM的大数据存储与管理研究
• 基于Hadoop的高校大数据平台
• 基于大数据技术精细化社会治理系统
• 基于PCM的大数据存储与管理初探
• 大规模时空数据分布式存储方法
• 基于序列分解的复杂系统的时序预测方法
• 基于组合模型的非线性时间序列预测算法
• 基于支持向量机的GNSS时间序列预测
• 基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法
• 基于季节性时间序列模型的空调负荷预测
• 时间序列模型在肺结核发病预测中的应用
• 基于时间序列法的供水施救系统仿真研究
• 基于时间序列预测的自适应失效检测模型
• 变参数混沌时间序列的神经网络预测研究
• 三峡库区水质数据时间序列分析预测研究
• 基于时间序列-状态转移的短期风速预测
• 钢铁能源系统工况自学习与时间序列预测
• 基于时间序列的云系统老化预测方法研究
• 基于时间序列的服装销售预测系统与应用

3. 信息安全与网络安全

• 研究方向：网络协议、网络安全、数据加密、入侵检测系统等。
• 技术算法框架：Wireshark、Snort、OpenSSL等。

接下来，列出一些具体的选题题目样例：

• 基于大数据的计算机网络安全防御系统
• 基于入侵检测技术的校园网络安全系统
• 地铁多线路多系统网络安全系统与组建
• 基于卷积神经网络模型的网络入侵检测
• 基于计算机网络的蠕虫防御和检测技术
• 基于纵深防御的电力信息安全监测系统
• 入侵检测系统对计算机网络的安全维护
• 融合随机森林和梯度提升树的入侵检测
• 基于改进的小波神经网络入侵预测算法
• 电力监控系统主机跨操作系统的漏洞检测系统
• 工业控制系统脆弱性分析及漏洞挖掘技术综述
• 多线程交互学习软件系统安全漏洞自动化检测
• 面向新一代固件接口标准的固件模糊测试系统
• 基于能量优化的Windows模糊测试系统
• 基于规则过滤的机场网站漏洞自动化检测系统
• 基于数据依赖图聚类的开源软件静态分析系统
• 基于匹配的Android系统漏洞检测系统
• 基于信息安全的DDoS攻击防御系统
• 基于信息安全的校园网络课堂教学系统
• 基于信息安全的舰船电子信息安防系统
• 计算机与网络系统的安全防护体系分析
• 安全技术在地区电网计量计费系统实现
• 基于云计算的计算机网络安全存储系统
• 新型电力系统网络安全零信任技术应用
• 基于SNMP的网络管理系统安全系统
• 基于Adaboost的Android恶意软件检测系统
• 基于ARM7TDMI架构的嵌入式软件逆向工程分析方法
• 基于可信度的Android恶意代码多模型协同检测系统
• 基于深度学习的Android恶意应用分类及其关键技术
• 基于系统行为序列特征的Android恶意代码检测系统
• 基于字节码图像和深度学习的Android恶意应用检测
• BiLSTM在JavaScript恶意代码检测中的应用
• 基于动态API调用序列的Android恶意代码检测系统
• 基于AES算法的信息安全磁盘加密系统
• 医院综合管理与决策支持系统安全与实现
• 云存储中开放网络资源稳定存储机制系统
• 数字版权管理中加密技术和数字水印系统
• 基于PKI技术的形象安全电子印章系统
• java类文件混合加密算法系统与分析
• 基于COM组件技术的证书管理系统开发
• 电子采购系统中招投标数据安全技术系统
• 信息安全领域的图形加密强壮度评估平台
• 数论变换在异步模数模保密机中应用系统
• 基于云雾协同计算的车联网入侵检测系统
• 基于半监督集成学习的网络入侵检测系统
• 基于神经网络的互联网安全态势预测技术
• 基于三支决策和深度学习的入侵防御技术

开题指导建议

• 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。
• 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。
• 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。