有关智能的毕业设计 人工智能方向毕业设计选题方法及建议

下面是好好范文网小编收集整理的有关智能的毕业设计 人工智能方向毕业设计选题方法及建议，仅供参考，欢迎大家阅读！

人工智能选题方向

人工智能已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功。其研究方向可以大致分为以下几个域：

1. 计算机视觉

生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别等；

图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR等；

视频分析：安防监控、智慧城市等；

2. 自然语言处理

情感分词、实体关系抽取、知识图谱、语音识别、文本数据挖掘、文本翻译等；

3. 数据挖掘

消费习惯、天气数据、推荐系统、知识库（专家系统）等；

4. 游戏

角色仿真、AlphaGo（强化学习）；

5. 复合应用

线性预测、分类问题、无人驾驶、无人机、机器人等。

限于自己的兴趣爱好和上手程度，建议大家在做该领域的毕业设计时尽量选择用人工智能去解决某个领域或者生活中的一个小的问题，比如医学领域的细胞分割、自动签到等。以下为为整理的毕业设计项目，完全可以作为当前较新的毕业设计题目选择方向。

▪ 基于卷积神经网络的图像风格化处理（或者残差、VGG等）

▪ 基于深度残差网络的图像修复系统设计与实现

▪ 基于纹理分析的医学图像处理

▪ 基于全卷积神经网络的医学图像分割

▪ 基于人脸识别的签到系统的设计与实现

▪ 基于LeNet-5的车牌字符识别研究

▪ 基于卷积神经网络的微博情感倾向性分析基于

▪ 基于卷积神经网络的鲜茶叶智能分选系统研究

▪ 基于卷积神经网络的车型识别

▪ 基于递归神经网络的生物医学命名实体识别

▪ 基于递归神经网络的网络流量组合预测模型

▪ 基于递归神经网络的焦化废水水质预报

▪ 基于GRU-SVR的短时交通流量预测研究

▪ 基于GRU神经网络的燃煤电站NO_x排放预测模型

▪ 电话交谈语音识别中基于LSTM-DNN语言模型的重评估方法研究

▪ 基于LSTM深度学习模型的中国电信官方微博用户情绪分析

毕业论文命题（选题）技巧

你可能现阶段存在的问题：

1.不知道老师分配的题目应该怎么做，指导老师分享的信息不多，无从下手。

2.自己定的题目总是被老师打回去。

命题规则：基于+“什么算法(技术) “+ “（在什么场景下） + 解决了哪一类问题”+研究（与应用）

“什么算法(技术) “：首先好的论文必须要明确提出使用什么算法或者技术，因为从短短的几个字中老师就能看出你会什么东西，技术怎么样。如LSTM、IndRnn、ATT-IndRnn等；切记不要乱使用如下的题目：

▪ 基于深度学习的商品标签的识别与检测算法研究

▪ 基于深度学习的单目图像深度估计

▪ 基于深度学习的图像微变化检测算法研究

▪ 基于深度学习的文字识别与检测算法研究

▪ 基于深度学习的音乐分类算法研究

为什么呢？

1：深度学习太广，这样老师看的不是很清楚，会误以为你是大神，如果确定了某种算法，那么老师看起来比较明晰。

2.可以稍稍减少工作量。如果题目范围广，，那么在你的论文中要体现多种深度学习算法之间的结果对比等，这样在无形中就增加了你的工作量，如果你的题目是：基于ATT-IndRnn的文字识别与检测算法研究，那么在公开数据集下做实验的时候，你就只需要做与循环神经网络相关的一些模型实验，而其他方法的模型的实验结果可以直接拿来用或者忽视不做。

“（在什么场景下） + 解决了哪一类问题”：在确定这个问题的时候，你要确定在所研究或者解决的问题域中数据集好不好找，或者与之相似的数据集好不好找等。切记空想、乱想，脑袋一热就确定，一定要找相关文献、问相关同学。

研究（与应用）：如果你只想做算法的研究问题，那么命题末尾就最好是研究，如果你想让这个算法赋予实际的应用，那么一定要加上应用。

如：基于AFM模型的音乐分类算法研究；这个题目你就可以在音乐数据集尚只做算法的研究。

基于AFM模型的音乐分类算法研究与应用;这个题目你不仅需要研究算法，还要对该算法赋予实际的应用。

备注：AFM模型为Attention Factorization Machines的缩写。

难度把控

普通存在的问题：(对于只要求顺利毕业的同学)定题不能定的太难，也不能定的太简单。太难了，自己做不出；太简单了，工作量不够，论文也没法写， 甚至进不了答辩。

建议：结合最新的深度学习模型，将这些方法应用到常见的领域，能够做到对该方法有所了解，且会解决生活中最常见的问题，这就基本符合毕业的要求了。

那么问题来了，什么才是最新的深度学习模型呢？如：2018年以后某篇英文论文提出的某个方法，或者自己对深度学习模型进行创新组合等。那么什么是生活中最常见的问题呢？比如往年大家都做的哪个方向，大家可以接着做这个方向，因为你不用发愁数据集问题。

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