人工智能专业毕业设计(论文)选题推荐 2025
人工智能专业毕业设计(论文)选题推荐 2025
在计算机专业的毕业设计开题阶段，许多同学普遍感到迷茫。对于那些需要自行选题的同学，面对众多可能的研究方向，他们往往不知道该从何入手，选择哪些课题更为合适。而对于被老师分配题目的同学，虽然减少了选题的压力，但如果题目难度较大，加上老师提供的指导有限，学生在实际执行过程中也容易感到力不从心。与此同时，毕业生还需兼顾考研、考公和实习等事务，时间和精力的分配使得他们在选题上更加无从选择，进一步加剧了焦虑感。
毕业设计选题
人工智能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等。
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YOLOv8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
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
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
选题的重要性
选题在毕业设计中具有决定性的重要性，适合的选题不仅能激发学生的研究兴趣，还能为后续的论文撰写和答辩奠定基础。
1.选题难易度
选题在毕业设计中至关重要。合适的选题能激发研究兴趣并为后续的论文撰写奠定基础。首先，选题难度必须适中。过于复杂的题目可能导致无法完成，过于简单的则缺乏深度，难以获得老师认可。
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。