【毕业设计选题】计算机毕业设计(论文)选题推荐 选题指导篇
目录
引言
毕设选题
人工智能方向
编辑
信息安全方向
大数据方向
算法方向
选题迷茫
选题的重要性
更多选题指导
最后
引言
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!
更多选题指导:
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
计算机毕业设计(论文)选题推荐 选题指导篇
毕设选题
近几年计算机专业毕业设计的课题水平要求日益提高。传统的成绩管理系统和学生管理系统等课题已经不再能满足教师们的期望。然而，大多数同学缺乏项目经验，也不清楚自己适合哪些课题。学长们精心整理了一系列计算机专业的毕业设计选题，希望能够帮助大家找到适合自己的课题，顺利完成毕业设计。这些选题涵盖了计算机专业的各个领域，包括但不限于人工智能、大数据、云计算、信息安全等热门方向。希望学生们能够充分利用这些选题，顺利完成毕业设计。
人工智能方向
人工智能毕业设计的研究方向包括图像识别与计算机视觉、自然语言处理与文本分析、机器学习与数据挖掘、强化学习与智能控制、数据生成与生成模型以及增强现实与虚拟现实。相关的技术框架涵盖了 TensorFlow、PyTorch、OpenCV、NLTK、SpaCy、Scikit-learn、GANs、ARKit、Unity 等。选择适合个人兴趣和能力的研究方向，并结合所学知识和实际需求进行选题，将有助于开展有意义的毕业设计项目。
下面是学长整理的人工智能相关的毕业设计选题：
- 基于python的商品分类系统
- 基于深度学习的考生计数系统
- 基于深度学习的智能监控系统
- 基于深度学习的人脸识别系统
- 基于回复生成的对话意图预测
- 基于知识图谱的医疗问答系统
- 基于深度学习的车辆识别系统
- 基于spark的论坛专家推荐系统
- 基于深度学习的电视剧问答系统
- 基于蜜蜂知识图谱智能问答系统
- 基于深度学习的古诗词意境分析
- 社交网络虚假媒体内容检测研究
- 基于Spark平台大数据推荐系统
- 基于SVM的中职学生作文评分系统
- 基于SVM的公安情报自动分类系统
- 基于深度学习的口罩佩戴识别系统
- 基于深度学习的病猫识别系统开发
- 基于深度学习的疲劳驾驶检测系统
- 基于深度学习的垃圾分类方法系统
- 基于深度学习的安检图像识别系统
- 基于深度学习的手部增强现实技术
- 基于生物特征识别的考务管理系统
- 基于人脸识别的学生听课评估系统
- 基于钉钉平台的高校课堂考勤系统
- 基于卷积神经网络的人脸识别系统
- 基于向量空间模型的试题分类系统
- 基于深度学习的短视频广告推送系统
- 基于嵌入式人脸识别的智能考勤系统
- 基于人脸识别的宿舍查寝系统的设计
- 基于小人脸识别的高校课堂考勤系统
- 基于唇语识别的身份认证研究及系统
- 基于深度学习的火灾检测无人机系统
- 基于数据挖掘的信贷客户信用评估系统
- 基于数据挖掘的小麦质量安全预警模型
- 基于数据挖掘分类算法的钓鱼网站检测
- 基于人脸识别的矿井人员考勤管理系统
- 基于人脸识别技术的英语在线考试系统
- 基于边缘计算的人脸识别视频传输系统
- 基于深度学习的人工智能智能问答系统
- 基于知识图谱的广西文化旅游问答系统
- 基于深度学习的政务知识图谱问答系统
- 基于深度学习的地铁车站客流检测系统
- 基于深度学习的不良驾驶行为检测系统
- 基于深度学习的交通违法行为识别系统
- 基于数据挖掘的个性化智能推荐系统应用
- 基于多角度人脸识别模型的课堂点名系统
- 基于流量检测的目标大数据快速检索系统
- 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
- 基于深度学习的自动驾驶目标检测方法系统
- 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系统
- 基于深度学习的手扶电梯智能视频监控系统
- 基于SSA-SVM的营养健康信息文本分类研究
- 基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价方法
- 基于机器学习的爆破工程智能教学系统与实践
- 基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法
- 基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统
- 基于分布式爬虫的高性能Tor网络内容监控系统
- 基于聚类算法的开放式创新社区领先用户识别方法
海浪学长作品示例：
信息安全方向
信息安全毕业设计的研究方向包括网络安全与攻防、数据隐私与加密、恶意软件分析和检测、计算机取证与数字取证、威胁情报与安全监测以及社交网络安全与隐私。相关的技术框架涵盖了Snort、Suricata、OpenSSL、AES、Cuckoo Sandbox、YARA、Autopsy、MISP、ELK Stack等。选择适合个人兴趣和能力的研究方向，并结合所学知识和实际需求进行选题，将有助于开展有意义的毕业设计项目。
下面是学长整理的信息安全相关的毕业设计选题：
- 基于智慧校园的预算管理系统
- 大数据驱动的网络综合监测系统
- 基于区块链的用户隐私防窃取系统
- 基于量子密钥的门禁认证系统和系统
- 基于QR码隐写的物流隐私保护的系统
- 基于BiGRU-SVM的网络入侵检测模型
- 基于信息数据保护的数据加密认证系统
- 车联网异构数据加密预处理系统及系统
- 基于大数据的信息安全处理系统及系统
- 应对APT攻击的中医药信息安全防御模型
- 基于流量与日志的专网用户行为分析系统
- 基于可信身份检索的物联网隐私保护方案
- 云存储中密文数据的客户端安全去重方案
- 支持零知识证明的交易数据隐私保护方案
- 基于图神经网络的门级硬件木马检测系统
- 基于动态浏览器指纹的链接检测系统研究
- 基于隐私风险评估的脱敏算法自适应系统
- 基于区块链的电商诚信问答关键技术研究
- 基于大数据的计算机信息处理系统及系统
- 基于区块链技术的共享汽车安全管理研究
- 基于卷积神经网络的验证码字符识别研究
- 数字图书馆信息安全保障体系研究与应用
- 基于屏幕识别的特权账号管理系统及装置
- 边缘计算环境下基于深度学习的DDos检测
- 基于人工蜂群算法的Tor流量在线识别系统
- 基于生成式AI的恶意代码分析系统及系统
- 基于人工智能的政务交互服务漏洞测试系统
- 基于租户的安全能力和安全服务链管理平台
- 地铁多线路多系统网络安全系统设计与组建
- 基于随机博弈的医疗系统入侵检测优化配置
- 基于改进的小波神经网络入侵预测算法研究
- 基于区块链技术的数据存储和传递系统设计
- 基于操作注意力和数据增强的内部威胁检测
- 公立医院档案隐私保护与信息安全管理研究
- 基于生成对抗网络的隐私增强联邦学习方案
- 基于机器学习的口令安全系统的研究与应用
- 基于多域时序特征挖掘的伪造人脸检测系统
- 可证明安全的高效车联网认证密钥协商协议
- 基于区块链的健康信息共享系统研究与实现
- 基于区块链的车辆身份信息处理系统及系统
- 用于燃气管网的网络信息安全系统及其系统
- 基于组播优化的平台漏洞测试人机交互系统
- 基于区块链的网络安全威胁情报共享模型系统
- 面向能源行业的工业互联网综合安全监测系统
- 基于机器学习的网络入侵检测与防御系统设计
- 基于深度神经网络和联邦学习的网络入侵检测
- 基于对抗性机器学习的网络入侵检测系统研究
- 基于区块链技术的无线传感网络入侵检测算法
- 面向数据挖掘的网络流量分析及预测研究综述
- 基于规则过滤的机场网站漏洞自动化检测系统
- 开放网络中分布式隐私数据主动防御仿真分析
- 基于区块链的单点登录电子政务身份管理系统
- 医院信息系统分级授权管理机制的研究和设计
- 基于多因素的匿名认证与密钥协商方案的研究
- 基于人脸识别技术的实验室身份验证系统设计
- 基于模型相似度的模型恶意代码夹带检测系统
- 基于卷积神经网络的恶意区块链域名检测系统
- 基于蜜罐技术的医院信息安全管理建设与应用
- 基于级联与深度信念网络的恶意代码分层检测
- 基于规则过滤的机场网站漏洞自动化检测系统
- 基于机器学习的恶意代码检测与对抗技术研究
海浪学长作品示例：
大数据方向
大数据毕业设计的研究方向包括大数据分析与挖掘、数据可视化与交互、流数据处理与实时分析、图数据分析与图计算、数据隐私与安全以及机器学习与深度学习。相关的技术框架涵盖了Hadoop、Spark、Apache Flink、D3.js、Tableau、Apache Kafka、TensorFlow等。选择适合个人兴趣和能力的研究方向，并结合所学知识和实际需求进行选题，将有助于开展有意义的毕业设计项目。
下面是学长整理的大数据方向相关的毕业设计选题：
- 英语学情自动评价系统
- 基于python的疫情可视化系统
- 基于数据挖掘的入侵检测系统
- 基于在线测评系统编程题目难度
- 基于深度学习的车流量预测方法
- 基于网络的智能个性化学习系统
- 基于数据可视化的大学生画像系统
- 基于机器学习的数学成绩预测系统
- 基于数据挖掘的信用卡反欺诈系统
- 机器学习在股票价格预测中的应用
- 基于深度学习的人群流量预测方法
- 基于深度学习的港口船舶流量预测
- 海洋环境大数据智能分析关键方法
- 基于机器学习的域名信用评价系统
- 基于地理标签的LBSN链接预测模型
- 基于Python的“疫”情数据挖掘分析
- 基于改进LSTM模型的短期车流量预测
- 基于数据仓库的可视化数据挖掘系统
- 基于社交信号的个性化新闻推荐系统
- 基于结构计算数据挖掘的可视化系统
- 基于数据挖掘技术的检索可视化系统
- 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
- 基于弹性搜索的网络流数据分析系统
- 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
- 考虑周期性的城市道路车流量预测模型
- 基于机器学习的英语发音水平评价系统
- 基于数据挖掘技术的就业信息管理系统
- 基于数据流可视语言的并行可视化系统
- 基于BP组合模型的短期车流量预测方法
- 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SSM框架的社区环境数据可视化系统
- 港珠澳大桥的客流车流量预测与功能定位
- 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
- 基于贝叶斯网络的移动客户流失分析系统
- 基于集群架构的公共自行车数据可视化系统
- 基于可视化技术的市场监管大数据分析系统
- 基于数据挖掘的电子签章取证流程可视化系统
- 基于数据挖掘技术的智慧人居模式与行为预测
- 基于机器学习的跨平台水产精准养殖管理系统
- 基于机器学习的空调能耗数据挖掘和模式识别
- 基于大数据挖掘与规则引擎的智慧辅助监盘系统
- 基于卷积神经网络的顶岗实习管理系统数据挖掘
- 基于系统模型的用户评论中非功能需求的自动分类
- 基于数据挖掘的二维码防伪防窜货系统分析与设计
海浪学长作品示例：
算法方向
算法方向毕业设计的研究方向包括优化算法与组合优化、机器学习算法与模型、图算法与网络分析、深度学习与神经网络、自然计算与进化算法以及数据挖掘与文本分析。相关的技术框架涵盖了遗传算法、模拟退火、Scikit-learn、TensorFlow、GraphX、NEAT等。选择适合个人兴趣和能力的研究方向，并结合所学知识和实际需求进行选题，将有助于开展有意义的毕业设计项目。
下面是学长整理的算法方向相关的毕业设计选题：
- 基于特征值聚类的MUSIC算法
- 基于微分平坦的分层轨迹规划算法
- 基于灰狼优化算法的快速选星方法
- 基于流式计算的DDoS实时检测方法
- 基于朴素贝叶斯算法的OLAP缓存机制
- 基于相关度的白光干涉信号解调算法
- 基于云服务的恶意内容检测方法研究
- 基于决策树的钻井工况智能识别方法
- 基于贝叶斯方法的邮件分类技术研究
- 基于bagging算法的经济金融数据分析
- 基于朴素贝叶斯算法评估页岩油藏产能
- 基于改进朴素贝叶斯算法的沙尘暴预测
- 基于文本分类方法的新闻主题识别系统
- 基于综合行为特征的木马检测技术研究
- 基于朴素贝叶斯算法的主题爬虫的研究
- 基于贝叶斯过滤算法的反垃圾邮件策略
- 基于朴素贝叶斯与ID3算法的决策树分类
- 基于局部优化粒子群算法的背景噪声反演
- 基于排他策略和反思算子的协同烟花算法
- 基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用
- 基于规则集定向搜索算法的装船翻箱问题
- 基于朴素贝叶斯算法的电网故障诊断研究
- 基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测
- 基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法
- 基于主动学习的跨项目软件缺陷预测方法
- 基于相似度排名的天气雷达故障案例检索
- 基于大数据的输电线路故障预警模型设计
- 基于多重朴素贝叶斯算法的未知病毒检测
- 基于骨架提取和启发式算法的路径规划方法
- 基于朴素贝叶斯算法分析鸢尾花数据集分类
- 基于机器学习的股票量化交易信息管理系统
- 基于改进PSO与NB算法的软件缺陷预测模型
- 基于CNN-SVM的飞机EHA故障诊断算法研究
- 基于商超WiFi环境的室内定位算法及实现
- 基于IMI-WNB算法的垃圾邮件过滤技术研究
- 基于CatBoost算法的光伏阵列故障诊断方法
- 基于EM-NB算法的网络调查缺失数据处理方法
- 基于Canny算法的双圆柱涡振干扰效应试验研究
- 基于二维吸收光谱重建的数值迭代算法的比较
- 基于仿生优化算法的水稻叶绿素含量反演模型
- 基于泊松分布的加权朴素贝叶斯文本分类算法
- 基于朴素贝叶斯算法的用电电器非侵入式检测
- 基于朴素贝叶斯算法的改进遗传算法分类研究
- 基于改进萤火虫算法的摩擦模型参数辨识及补偿
- 基于朴素贝叶斯算法的避雷器缺陷识别方法研究
- 基于多维数字化方法的智能垃圾短信检测与实现
- 基于文本挖掘技术的客服投诉工单自动分类探讨
- 基于朴素贝叶斯算法的环境污染监测数据分类方法
- 基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究
- 基于深度卷积网络的微电网经济运行状态评估方法
- 基于朴素贝叶斯分类的钢筋混凝土柱破坏模式预测
- 基于支持向量机和增强学习算法的岩爆烈度等级预测
- 基于改进樽海鞘群算法的提梁机主梁轻量化设计方法
- 改进的基于朴素贝叶斯算法的垃圾短信过滤技术
- 基于朴素贝叶斯增量学习算法的个体热舒适预测模型
- 基于朴素贝叶斯分类算法的微博文本的情感分析研究
- 基于加权乘代数算法分析全球平流层臭氧垂直分布差异
- 基于近红外光谱和水分校正算法的造纸木片基本密度预测
- 基于多智能体算法的多微电网-配电网分层协同调度策略
- 基于朴素贝叶斯算法的电网建设资源自动化分类模型研究
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。