毕业设计选题

编程入门行业动态更新时间:2024-10-09 20:23:46

毕业设计选题

前言

毕设选题

数据可视化与交互方向

数据挖掘与机器学习方向

图像与视觉分析方向

自然语言处理与文本分析方向

时间序列分析与预测方向

开题指导建议

更多精选选题

选题帮助

最后

前言

大家好,这里是海浪学长毕设专题!

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。学长给大家整理了XXXX专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!

🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

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最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是

🎯 人工智能大数据专业毕业设计选题推荐

毕设选题

数据科学与大数据方向的毕业设计可以涉及多个研究方向，包括数据可视化与交互、数据挖掘与机器学习、图像与视觉分析、自然语言处理与文本分析、时间序列分析与预测等。可能用到的技术框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Hadoop、Spark、MongoDB、Elasticsearch等。这些研究方向和技术框架可以帮助设计和实现具有人工智能能力的大数据分析系统，从海量数据中提取有价值的信息和知识，实现智能决策和个性化推荐等应用。

数据可视化与交互方向

数据可视化与交互：研究如何通过可视化和交互技术帮助用户理解和分析大数据，包括信息可视化、交互式数据探索等技术。

基于大数据的高分可视化系统
基于数据可视化的学工管理系统设计
基于激光标识的行车数据可视化系统
基于芯片国产化数据的可视化系统设计
基于数据可视化的课堂评价系统的设计
基于实时数据库的数据可视化分析系统
基于航班数据可视化系统的设计与实现
招聘数据可视化分析系统的设计与实现
基于云存储的城市交通大数据可视化系统
基于数据库的变压器可视化故障诊断系统
基于深度学习的布匹瑕疵数据可视化系统
基于结构计算数据挖掘的可视化系统研究
基于监测数据的边坡位移可视化分析系统
基于数据可视化的智能输液分析报警系统
基于数据可视化的大学生画像系统构建研究
一个基于数据流可视语言的并行可视化系统
基于数据可视化血库管理系统的设计与实现
基于可视化技术的市场监管大数据分析系统
基于SSM框架的社区环境数据可视化系统
基于集群架构的公共自行车数据可视化系统
基于数据挖掘技术的检索可视化系统的研究
基于数据可视化的农民工异地医疗分析系统
基于GIS的公共安全数据可视化管理研究
一种基于视线数据可视化的虚拟现实教学系统
基于Python的风向数据可视化系统设计
基于数据可视化的高校思想政治考核系统研究
基于分布式系统的地震数据处理及可视化研究
基于物联网的数据分析结果可视化系统的设计
基于Web的数据可视化教学系统设计与实现
供电系统可视化大数据综合维修管理系统研究
基于Web的新生儿可视化数据挖掘分析系统
基于实时测震数据的可视化系统的设计与实现
基于粒子系统的航发试车数据可视化方法研究
基于数据的可视化资产管理系统的设计与实现
基于校园大数据的学生行为分析可视化系统设计
基于地震及构造数据的三维可视化系统构建研究
基于数据挖掘的网络安全可视化管理系统的研究
基于数据挖掘的校园大数据可视化分析系统设计
基于数据应用及系统构架的流域三维可视化研究
基于Dymola的大数据可视化教学辅助系统
基于C#的羊肚菌生长环境数据可视化系统设计
基于大数据可视化的矿产资源储量动态监测系统
基于GIS的铁路设施空间数据可视化管理系统
基于多模块数据集成的电网规划可视化系统分析
多维农业数据交互式协同可视化系统设计与应用
基于数据挖掘的医疗大数据可视化分析系统设计
基于交互地图的城域图书馆数据可视化平台建设
基于数据可视化的移动端珍珠首饰识别系统研究
基于MVC的高校教学大数据可视化设计与实现
基于数据挖掘的电子签章取证流程可视化系统设计
基于数据可视化的船体建造精度数据管控系统研究
基于B/S架构的收割机轨迹数据可视化分析系统
基于多源数据融合的可视化电网发展诊断系统研究
基于知识图谱的炒货食品抽检数据可视化系统研究
基于数据仓库的医疗数据可视化系统的设计与实现
基于数据挖掘的桥梁抗震分析结果可视化系统设计
可视化在高校在线教学系统数据挖掘中的应用研究
基于大数据可视化的混凝土质量分析及应用系统研究
基于数据挖掘算法的命令票可视化快速成票系统设计
基于大数据的发电设备可视化状态监测检修系统研究
基于大数据平台的铁路电务专业数据可视化交互系统
基于多视图协同的可信数据动态交互可视化系统设计
基于大数据的电力监控信号统计信息可视化传输系统
基于数据可视化的海图销售实时监控系统设计与实现
基于AVS/Express的气象数据可视化系统
基于大数据可视化技术的空气质量监测系统审计研究
基于电子商务大数据领域的数据可视化分析系统设计
基于云计算和大数据的可视化环保设备监管系统研究
基于R语言的公立医院学科绩效评估数据可视化研究
基于WebGIS的自动站数据可视化综合应用系统
基于评价数据可视化的"1+X"Web前端考试系统
基于大数据技术的沉浸式虚拟现实可视化展示系统研究
基于改进鲸鱼算法的地理空间数据可视化提取系统设计
基于人物关系数据的沉浸式可视化交互系统设计与实现
基于网络爬虫疫情数据分析及可视化系统的设计与实现
基于大数据技术的电商用户画像可视化系统设计与实现
中成药多背景数据协作共享与可视化系统的设计与实现
基于云计算的城市轨道交通数据可视化方法及案例研究
基于数据可视化的DCS系统日志分析方法研究及应用
基于ECharts的交易数据可视化系统的设计与实现
基于VizQL的汽车工业数据可视化系统的设计与实现
基于Spark的地震数据分析与可视化系统设计与实现
基于智能电网大数据的三维可视化管理系统及其应用研究
基于Python语言的可视化空间数据库智能查询系统
基于分布式架构的多源交通大数据可视化系统设计与实现
基于CIM/XML的电网调度可视化系统数据接口设计
基于大数据背景下智慧校园的可视化管理信息系统的研究
基于MQTT协议的物联网温室实时数据采集和可视化系统
基于Hadoop的课程诊改大数据可视化分析研究与应用
基于Python的电子元件信息爬取与数据可视化系统设计
基于Spark+Flask的大数据可视化系统设计与实现
基于Python的高校电信诈骗数据收集及可视化系统设计
基于地理信息系统的地震采集工程数据可视化管理平台的设计
基于触控操作方式的大气科学数据可视化系统技术研究与实现
基于物联网的河南省水土流失监测数据整编和可视化系统构建
基于Django的网络招聘数据可视化分析系统的设计与实现
基于JavaScript的疫情数据可视化系统的设计与实现
基于Python+ECharts的手机销售数据可视化系统
基于Three.js的铁路数据中心运维数据可视化系统设计
基于嫦娥一号CCD相机和激光测距数据的月球三维可视化系统
基于意见反馈数据可视化的政府部门工作绩效量化评估方法研究
基于数据可视化的学生数据标签及学生画像在教学系统中的应用研究
基于Spring Boot的云端数据监控管理与可视化应用系统
基于ECharts的中国环境保护情况数据可视化系统的设计与实现
基于Python+Echarts的大数据可视化系统的设计与实现
基于Vue+Flask的圆极化天馈系统数据可视化与预警软件的设计
基于PyEcharts的全球玉米贸易数据可视化系统建设及应用展望
基于Python+Flask+ECharts的国内热门旅游景点数据可视化系统

相关代码示例：

// 导入所需的包和类
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@SpringBootApplication
public class MedicalConsultationSystemApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(MedicalConsultationSystemApplication.class, args);}
}@RestController
class ConsultationController {@GetMapping("/welcome")public String welcome() {return "Welcome to the Medical Consultation System!";}@PostMapping("/consult")public String consult(@RequestBody String symptom) {// 根据症状进行相应的诊断和建议String diagnosis = diagnose(symptom);String advice = provideAdvice(diagnosis);return "Diagnosis: " + diagnosis + "\nAdvice: " + advice;}// 根据症状进行诊断private String diagnose(String symptom) {// 这里做简化，可以根据实际需求调用医疗模型或规则引擎进行诊断if (symptom.contains("headache")) {return "Migraine";} else if (symptom.contains("cough")) {return "Common cold";} else {return "Unknown condition";}}// 根据诊断结果提供建议private String provideAdvice(String diagnosis) {// 这里做简化，可以根据实际需求提供特定的建议if (diagnosis.equals("Migraine")) {return "Take rest and avoid bright lights.";} else if (diagnosis.equals("Common cold")) {return "Drink plenty of fluids and take over-the-counter medication.";} else {return "Please consult a doctor for further evaluation.";}}
}

海浪学长作品示例:

数据挖掘与机器学习方向

数据挖掘与机器学习：研究如何从大规模数据集中提取有用的模式、关联和趋势，包括分类、聚类、预测和推荐等技术。

基于数据挖掘的学生成绩分析系统
基于数据挖掘的服装推荐系统研究
基于智能推理的疾病辅助诊断系统
基于机器学习的电梯故障诊断云系统
基于移动医疗的孕产妇健康监护系统
基于Web的个性化学习系统的设计
基于数据挖掘的入侵检测系统的研究
英语学情自动评价系统的设计与实现
基于机器学习的数学成绩预测系统设计
基于机器学习的地震异常数据挖掘模型
基于机器学习的抑郁症特征提取与实现
基于地理标签的LBSN链接预测模型
基于行为特征分析的微博恶意用户识别
基于数据挖掘技术的证券客户分析系统
基于数据挖掘的信用卡反欺诈系统研究
基于在线测评系统的编程题目难度研究
基于信息挖掘技术的人工嗅觉系统研究
基于大数据的毕设系统外衍应用策略研究
基于数据挖掘和机器学习的诊断智能研究
基于Spark的路网交通运行分析系统
基于公安大数据的云家谱系统设计与实现
基于LDA模型的高校论坛热点提取系统
基于数据挖掘的研究生信息管理系统设计
基于大数据分析的电网自动预警系统设计
基于朴素贝叶斯理论的教师评价分析系统
基于机器学习的VoIP流量在线识别系统
基于k近邻算法的心脏病在线辅助诊断系统
基于特征选择和概率神经网络的心脏病预测
基于分布式计算框架的大数据机器学习分析
基于嵌入式人脸识别的智能考勤系统的设计
基于数据挖掘的人力资源信息智能调配系统
基于数据挖掘的表面贴装技术品质诊断系统
基于数据挖掘的信贷客户信用评估系统研究
基于数据挖掘的小麦质量安全预警模型研究
基于医生合作关系的医疗大数据挖掘和分析
基于航迹数据挖掘的终端空域扇区划分方法
基于Spark平台大数据推荐系统的研究
基于数据挖掘分类算法的钓鱼网站检测研究
基于机器学习的爆破工程智能教学系统与实践
基于数据挖掘的个性化智能推荐系统应用研究
基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法
基于大数据技术的电影推荐系统的设计与实现
大数据挖掘的用户画像人才标签体系生成方法
基于机器学习的贫困户识别指标体系模型研究
基于机器学习的精准施肥控制系统设计与分析
基于知识图谱的项目文档智能管理与应用系统
基于极限学习机算法的农业绿色智慧评价系统
基于数据挖掘的计算机网络病毒防御系统设计
基于智能技术的创业就业服务系统设计和实践
基于数据挖掘的高校学生管理系统分析与研究
基于数据挖掘的体育成绩管理系统设计与实现
基于决策树理论的学生成绩分析系统模型构建
基于分子组学数据的生物系统临界点预警方法
基于Spark的智慧医院决策系统设计与实现
基于改进TF-IDF特征的中文文本分类系统
基于社交媒体文本的灾情信息识别方法比较研究
基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别
一种基于概率推理的邮件过滤系统的研究与设计
基于博弈论及机器学习的最优化算法设计与仿真
试论基于机器学习的电费精准核算算法优化方案
基于决策树的检验信息系统辅助诊断功能的研究
基于空间数据挖掘的城镇土地定级信息系统设计
基于数据仓库的突发公共卫生事件预警预报系统
基于决策树算法的体育课程分析与管理系统设计
基于大数据挖掘的电信客户流失预测系统的实现
基于EJB的分布式数据挖掘原型系统架构设计
基于弹性搜索的网络流数据分析系统设计与实现
基于机器学习的域名信用评价系统的研究与实现
一个基于网络的智能个性化学习系统的设计与应用
基于Python的“疫”情数据挖掘分析与研究
基于系统模型的用户评论中非功能需求的自动分类
基于机器学习的英语发音水平评价系统模块化设计
基于数据挖掘的电子签章取证流程可视化系统设计
基于数据挖掘技术的就业信息管理系统设计与实现
基于数据挖掘的二维码防伪防窜货系统分析与设计
基于数据仓库的可视化数据挖掘系统的设计与实现
基于社交信号的个性化新闻推荐系统的设计与实现
基于数据挖掘技术的智慧人居模式与行为预测研究
基于机器学习的建筑空调能耗数据挖掘和模式识别
基于机器学习的跨平台水产精准养殖管理系统设计
基于大数据挖掘与规则引擎的智慧辅助监盘系统研究
基于贝叶斯网络的推理在移动客户流失分析中的应用
基于"上云用数赋智"的公立医院智能审计系统构建
基于卷积神经网络的顶岗实习管理系统数据挖掘研究
基于数据仓库和数据挖掘的国防生培养决策支持系统
基于决策树关联算法在农村大学生信息系统中的应用
基于数据挖掘和机器学习的木马检测系统设计与实现
基于Hadoop的在线数据挖掘系统的设计与实现
基于数据挖掘的新型企业决策支持系统设计与应用实践
基于日志挖掘的影像设备云监控系统的设计与应用研究
基于机器学习算法的Android恶意程序检测系统
基于用电负荷预测分析的大型建筑智能化运维技术研究
基于数据挖掘技术的数字图书馆交互服务系统开发研究
基于数据挖掘技术的民航企业决策支持系统设计与实现
基于数据挖掘技术的高校学生就业信息管理系统的设计
基于数据挖掘技术的高校学生用户画像系统设计与实现
基于机器学习的中学生数学成绩预测系统的研究与应用
基于人工智能的交直流混联系统暂态稳定快速评估研究
基于支持向量机的汉字字库生成和品质评价系统的研究
基于LSTM的教学管理云平台系统的异常检测方法研究
基于数据挖掘与网络模型的药物不良事件预测及监测研究
基于工商数据的区域经济趋势预测分析系统的研究与设计
基于Spark的流程化机器学习分析系统的设计与实现
基于历史运维大数据挖掘的电力企业绩效工资分配感知模型
基于Scrapy的社交网络异常用户检测系统研究与开发
基于轨迹数据的山区危险性弯道路段交通事故风险动态预测
基于数据挖掘技术的天气相关因素对道路交通事故影响分析

相关代码示例：

# 定义问题类别和对应的参与者列表
category_participants = {"学术问题": ["教授A", "教授B", "教授C"],"招生咨询": ["招生办公室A", "招生办公室B", "招生办公室C"],"校园活动": ["学生组织A", "学生组织B", "学生组织C"],"宿舍问题": ["宿舍管理A", "宿舍管理B", "宿舍管理C"]
}# 定义参与者推荐函数
def recommend_participant(question_category):if question_category in category_participants:participants = category_participants[question_category]return random.choice(participants)else:return "无推荐参与者"# 交互式对话
print("欢迎使用问题参与者推荐系统！")
print("请输入问题类别，系统将为您推荐相应的参与者。输入'退出'可以退出系统。")
while True:user_input = input("问题类别是：")if user_input == "退出":breakparticipant = recommend_participant(user_input)print("推荐参与者：", participant)

海浪学长作品示例:

图像与视觉分析方向

图像与视觉分析：研究如何处理和分析图像和视频数据，包括图像分类、目标检测、图像生成、人脸识别等技术。

基于深度学习的学生课堂注意力评价
基于树莓派的智能监控系统设计与实现
基于深度学习的声呐图像目标检测系统
基于深度学习的智能无人果蔬售卖系统
基于深度学习的钢琴手型指法识别系统
基于深度学习的智能无人收银系统设计
基于深度学习的智能垃圾分拣系统设计
基于深度学习的交通标志检测系统仿真
基于深度学习的圆钢表面缺陷检测系统
基于深度学习的校园纪律监管系统设计
基于深度学习的喷码检测识别系统研究
基于深度学习的无人售货购物系统设计
基于深度学习的前车碰撞预警系统研究
基于深度学习的智慧社区安防管理系统
基于深度学习的暴恐物品识别算法研究
基于深度学习的中餐菜品检测算法研究
基于DETR的道路环境下双目测量系统
基于人体体型差异的机器人运动系统设计
基于OpenCV的机器人分拣系统设计
基于人工智能的红外热成像监控系统设计
基于深度学习的树种识别系统设计与试验
基于深度学习的商品分拣系统设计与实现
基于对抗学习与深度估计的车辆检测系统
基于深度学习的烟雾与火灾检测算法综述
基于深度学习的人—物交互关系检测综述
基于深度学习的图片中商品参数识别方法
基于深度学习的智能阅卷系统的算法设计
基于深度学习的可回收垃圾视觉分拣系统
基于深度学习的道路车辆目标检测系统设计
基于FPGA的运动目标实时检测系统设计
基于视觉的多模型级联受电弓分析系统设计
基于深度学习的遥感影像目标检测系统设计
基于深度学习的关键岗位人员行为分析系统
基于深度学习的足球赛事视频动作识别系统
基于深度学习的实时图像目标检测系统设计
基于深度学习的自动驾驶目标检测方法综述
基于ARM和深度学习的智能行人预警系统
基于深度学习的社区安防异常行为检测研究
"基于深度学习的火灾检测无人机系统设计
"
基于机载下视图像的深度学习目标检测系统
基于深度学习的结构表面裂缝目标检测综述
基于深度学习的手扶电梯智能视频监控系统
基于深度学习的地铁车站客流检测系统研究
基于深度学习的车辆识别系统关键技术研究
基于深度学习的不良驾驶行为检测系统研究
基于深度学习的交通违法行为识别技术研究
基于流量检测的目标大数据快速检索系统设计
基于计算机视觉的工业厂区人员安全警戒系统
基于卷积神经网络的茶叶病虫害检测系统设计
基于红外成像技术的锌电解极板故障检测系统
基于深度学习的无人机航拍目标检测研究综述
基于深度学习的水面无人艇目标检测算法综述
基于深度学习的数学公式识别系统研究与实现
基于深度学习的稠密车辆检测研究及系统实现
基于深度学习的电梯智能监控系统研究与设计
基于深度学习的交通标志检测系统研究与实现
基于深度学习的铁路轨道障碍物识别系统研究
基于深度学习的安全帽检测系统的设计与实现
基于深度学习的课堂状态分析系统设计与实现
基于深度学习的车辆特征识别系统研究与实现
基于图像识别的用电安全检查子系统设计与实现
基于深度学习的监控图像信息目标检测系统设计
基于深度学习的竞赛系统中机器人运动目标检测
基于SLAM与深度学习的植保机导航系统设计
基于深度学习的施工现场安全帽佩戴检测的研究
基于YOLOv3的深度学习交通标志识别系统
基于深度学习的大田玉米虫情识别与监测系统研究
基于深度学习的电动车骑行人员头盔佩戴检测系统
基于深度学习的车外观辅助定损系统的设计与实现
基于深度学习的包裹检测追踪计数系统的研究设计
基于深度学习的交通指挥手势识别算法研究与应用
基于智能视觉的铁路大桥人员入侵防护系统设计研究
基于YOLO的图书装订自动化检测系统设计与实现
面向多场所的基于深度学习电动车智能安全检测系统
基于深度学习和特征信息关联的多行人目标跟踪算法
基于深度学习的抽烟打电话动作识别研究与系统实现
基于深度学习的苹果树叶片病斑检测与分级系统研究
基于深度学习的监控视频下人员定位及计数系统研究
基于级联视觉检测的樱桃番茄自动采收系统设计与试验
基于深度学习的人群密度检测系统在嵌入式平台上的应用
基于共轴双旋翼无人机的目标检测与薄弱位置定位系统设计
基于ZYNQ的Yolo v3-SPP实时目标检测系统
基于深度学习和ArcMap的路面病害智能综合检测方法
基于YOLOX-drone的反无人机系统抗遮挡目标检测算法
基于深度学习的红外弱小目标检测算法研究综述
基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展
基于深度学习的水果果实视觉检测技术研究进展
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
基于深度学习的双孢菇采摘机器人视觉系统研究
基于深度学习的跌倒行为识别系统的设计与实现
基于深度学习的速冻水饺表面缺陷检测算法研究
基于深度学习的城市道路场景实例分割方法研究
基于ROS架构的中置开关柜值守机器人系统研究
基于深度学习的普通金属矿石快速分拣系统的研究
基于深度学习的火电厂施工作业安全智能检测系统
基于机器视觉和深度学习的建筑垃圾智能识别研究
基于深度学习与行为先验的吸烟和打电话检测方法
基于深度学习的变电站人员安全装备检测应用研究
基于深度学习的学生课堂行为识别与分析系统研究
基于深度学习的猕猴桃自动授粉系统的设计与实现
基于深度学习的目标检测与双臂协作分拣系统设计
基于深度学习目标检测的室内场景识物系统的研究

相关代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms# 定义网络结构
class FruitClassifier(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(FruitClassifier, self).__init__()self.features = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))self.classifier = nn.Sequential(nn.Linear(64 * 16 * 16, 128),nn.ReLU(),nn.Linear(128, num_classes))def forward(self, x):x = self.features(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.classifier(x)return x# 数据预处理和加载
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((64, 64)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='train_data', transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)test_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='test_data', transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=2)# 定义模型和优化器
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = FruitClassifier(num_classes=len(train_dataset.classes)).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):running_loss = 0.0for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):images = images.to(device)labels = labels.to(device)optimizer.zero_grad()outputs = model(images)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()if (i + 1) % 100 == 0:print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Step [{i + 1}/{len(train_loader)}], Loss: {running_loss / 100:.4f}")running_loss = 0.0# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():correct = 0total = 0for images, labels in test_loader:images = images.to(device)labels = labels.to(device)outputs = model(images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()accuracy = 100 * correct / totalprint(f"Test Accuracy: {accuracy:.2f}%")

海浪学长作品示例:

自然语言处理与文本分析方向

自然语言处理与文本分析：研究如何处理和分析文本数据，包括文本分类、情感分析、实体识别、文本生成等技术。

基于问题类别自动分类的参与者推荐
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
分级弹幕小说阅读系统的设计与实现
基于百度人工智能的拍照切题系统设计
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
基于知识图谱的农业知识问答系统研究
基于深度学习的中文虚假评论生成研究
基于知识图谱的中华典籍问答系统研究
基于社交媒体大数据的交通感知分析系统
基于贝叶斯的智能投稿系统的设计与实现
基于深度学习的新闻推荐系统设计与实现
基于互联网信息的地方政府信用评估系统
基于Spark的文本特征提取方法研究
基于知识图谱的自杀倾向检测问答系统构建
基于机器学习的文本自动归类系统算法研究
基于层次语义理解的电力系统客服工单分类
基于两次分类的校友搜索系统的设计与实现
基于情感倾向识别的汽车评论挖掘系统构建
基于客服聊天记录的问答语料标注系统设计
基于内容挖掘的博客推荐系统的设计与实现
基于Web文本挖掘的论坛监控系统的设计
基于朴素贝叶斯分类器的海上执法查询系统
一种基于集成学习的试题多知识点标注方法
基于最大熵模型的QA系统置信度评分算法
基于深度学习的威胁情报领域命名实体识别
基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统研究
基于深度学习的论文推荐系统的设计与实现
基于深度学习的智能导诊系统的设计与实现
基于用户原创内容情感分析的敏感信息识别
面向电子商务平台的评论智能分类系统设计
基于联邦蒸馏的医疗对话文本生成系统研究
用VB.NET实现基于案例的知识管理系统
基于深度学习的融媒体平台问政文本分类研究
基于NLP技术的企业名称智能分类系统设计
中文科技论文标题自动生成系统的设计与实现
基于深度学习的自适应游戏剧情生成系统研究
基于多维度特征融合的中文命名实体识别系统
基于RPA的财务工作辅助系统的设计与实现
基于文本分类的评论内容审核系统研究与实现
汽车行业负面网络口碑识别系统的设计与实现
基于情感增强的用户意图理解的文本生成研究
基于主题模型的垃圾邮件过滤系统的设计与实现
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NLP的大学生自主学习智能问答系统设计
基于自然语言处理的旅游景区智能讲解系统研究
基于舆情分析系统的评论机器人系统研究与设计
基于知识图谱和模型融合的医疗问答系统的构建
基于主动学习的用户评论分类系统的设计与实现
博客作者兴趣挖掘与博客信息、情感分析的研究
基于深度学习的疫情政策问答系统的设计与实现
基于知识图谱的肝脏疾病问答系统的研究与实现
基于CNN模型的文本分类可视化系统设计与实现
基于BERT预训练模型的事故案例文本分类方法
基于Web文本挖掘技术的企业竞争情报系统研究
基于SVM的中职学生作文评分系统的设计与实现
基于SVM的公安情报自动分类系统的研究与设计
基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统
基于SSA-SVM的营养健康信息文本分类研究
一种基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价方法
基于聚类算法的开放式创新社区领先用户识别方法
基于深度学习的人工智能智能问答系统设计与实现
基于知识图谱的广西文化旅游问答系统研究与实现
基于分布式爬虫的高性能Tor网络内容监控系统
基于深度学习的政务知识图谱问答系统设计与实现
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
基于自然语言处理的城市公园生态系统文化服务感知
基于BIM与知识图谱的智能化审图系统设计与实现
基于中文图书自动分类的图书管理系统的研究与实现
基于槽位填充的智能家居交互式问答方法研究及实现
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
基于朴素贝叶斯和支持向量机的短信智能分析系统设计
基于知识图谱的神经外科疾病亚专科智慧分诊系统设计
基于语义理解的电信客户投诉文本处理系统设计与实现
基于常见问题集的程序设计课程问答系统的设计与实现
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
基于智能信息处理的数字图书馆知识服务系统的研究与设计
基于Transformer和重要词识别的句子融合方法
基于BP神经网络的旅游突发事件文本分类系统的设计与实现

相关代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import load_model# 加载训练好的深度学习模型
model = load_model('medical_qa_model.h5')# 加载词汇表
vocab = load_vocab('vocab.txt')# 处理用户输入的问题
question = input("请输入您的问题：")# 将问题转化为数字序列
question_sequence = text_to_sequence(question, vocab)# 填充和截断序列
question_sequence = pad_sequences([question_sequence], maxlen=50, padding='post', truncating='post')# 进行预测
prediction = model.predict(question_sequence)# 获取预测答案
answer_index = tf.argmax(prediction, axis=1).numpy()[0]
answer = get_answer_by_index(answer_index)# 打印答案
print("回答：", answer)

海浪学长作品示例:

时间序列分析与预测方向

时间序列分析与预测：研究如何分析和预测时间相关的数据，包括趋势分析、季节性分析、时间序列模型等技术。

航班需求预测方法研究综述
公路短时车流量预测模型研究
乘用车细分市场销量预测系统
多重时空交互下的行人轨迹预测
小白菜花叶病时间序列分析预测法
基于神经网络的网络流量预测研究
基于时空特性的网络流量预测研究
基于机器学习的入侵检测方法研究
机器学习在股票价格预测中的应用
基于深度学习的车流量预测方法研究
考虑周期性的城市道路车流量预测模型
基于深度学习的人群流量预测方法研究
基于深度学习的港口船舶流量预测研究
海洋环境大数据智能分析关键方法研究
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
序列模式挖掘在车流量预测上的应用研究
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
基于注意力机制的无线业务流量预测研究
基于图神经网络的交通流量预测方法研究
基于深度学习的城市出租车流量预测模型
基于TS-NN模型的道路交通车流量预测
基于深度学习的空气质量指数预测模型研究
电力客服中心话务量预测模型的研究与应用
基于微波数据的短时交通流量预测方法研究
基于时空注意力卷积神经网络的交通流量预测
基于自注意力机制的时空网络交通流预测研究
一种用于自动驾驶场景的轻量级语义分割网络
基于机器学习的报销审批和期末余额预测模型
基于AFSA优化的灰色模型的车流量预测方法
智慧城市背景下的一种交通车流量预测策略研究
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
基于马尔柯夫过程的交叉路口车流量预测模型研究
结合旋转框和注意力机制的轻量遥感图像检测模型
基于时间序列分析的大学生学业成绩预测模型研究
基于ARIMA模型的区间道路短时车流量预测研究
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
基于深度学习的空气质量数据智能质控的研究与应用
基于KNN-LSTM短时交通车流量预测方法的研究
基于时间序列分析的用户异常供用电自动监测系统设计
基于时间序列分析和混合方法的短期风电功率预测研究
基于公司报告文本挖掘的股价辅助预测系统设计与实现
基于GIS的农业气象信息数据挖掘系统的研究与实现
基于SARIMA和LSTM模型的智慧城市车流量预测

相关代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense# 读取数据集
data = pd.read_csv("traffic_data.csv")# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data["traffic_volume"].values.reshape(-1, 1))# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data = scaled_data[:train_size]
test_data = scaled_data[train_size:]# 创建输入和输出数据集
def create_dataset(dataset, lookback):X, Y = [], []for i in range(len(dataset) - lookback):X.append(dataset[i:(i + lookback), 0])Y.append(dataset[i + lookback, 0])return np.array(X), np.array(Y)lookback = 24  # 定义时间窗口大小
train_X, train_Y = create_dataset(train_data, lookback)
test_X, test_Y = create_dataset(test_data, lookback)# 调整输入数据形状
train_X = np.reshape(train_X, (train_X.shape[0], train_X.shape[1], 1))
test_X = np.reshape(test_X, (test_X.shape[0], test_X.shape[1], 1))# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(lookback, 1)))
model.add(Dense(1))
modelpile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam")# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, batch_size=64, verbose=1)# 在测试集上进行预测
predicted = model.predict(test_X)
predicted = scaler.inverse_transform(predicted)# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(data["traffic_volume"].values[train_size + lookback:], label="实际值")
plt.plot(predicted, label="预测值")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("车流量")
plt.legend()
plt.show()

海浪学长作品示例: