【计算机毕业设计】2024年计算机毕业设计最新选题之人工智能机器学习等_机器翻译毕业设计

人工智能，数据分析，机器学习，图像处理
仅供参考，如需帮助定题，开题报告，任务书，程序开发，文档(可过查重)，程序远程调试，答辩等支持，请联系学姐。

其他类型题目可以联系我，例如网站、管理系统、微信小程序、Android安卓app，软硬结合、单片机、人工智能、大数据等类型题目均有。

• 1、空气污染预测系统
  （1）北京市2013-2020年的每日空气质量指数数据为样本，对空气质量数据进行归一化、去噪、空值过滤等预处理操作。

（2）建立基于支持向量机算法的空气质量预测模型、基于决策树算法的空气质量预测模型和基于K近邻算法的空气质量预测模型，分别使用这三种预测模型对空气质量进行预测。并使用Stacking方法集成了三种模型，通过从精准率、召回率和F1值三个评价指标进行评价分析，确定最优预测模型。

• 2、基于机器学习文本分析
  （1）文本数据的收集与构建：对收集到的豆瓣电影网站中的电影信息、用户评论进行整理，数据集包括两张表：一是用户评论信息表，包含数据编号、电影编号、文本内容、星级评分、发布时间、点赞数；二是电影信息表，包含电影编号、电影名称、类型、导演、平均评分。

（2）进行可视化分析：制作四种类型的图表，分别为评论点赞数前10柱状图、好评和差评的词云图分析、电影类型统计散点图、500部电影星级评分分布总览饼图。

• 3、基于机器学习的糖尿病风险预测研究
  （1）收集整理数据集：数据来源于University of California,Irvine (UCI)机器学习数据库中的PimaIndian Diabetes 数据集，并对数据进行归一化、去噪、空值过滤等预处理操作。

（2）建立基于支持向量机算法的糖尿病风险预测模型、基于决策树算法的糖尿病风险预测模型和基于K近邻算法的糖尿病风险预测模型，分别使用这三种预测模型对糖尿病风险进行预测。并使用Stacking方法集成了三种模型，通过从精准率、召回率和F1值三个评价指标进行评价分析，确定最优预测模型。

• 4、基于cnn-gru算法的入侵检测方法设计与实现
  （1）采用KDD99数据集进行入侵检测研究，该数据集共有41个特征，数据类别共5大种，其中有4种攻击类型，首先对数据集进行预处理，包括归一化、空值处理等操作。为解决网络流量数据通常存在类别不平衡的问题，采用Smote过采样方法来解决数据不平衡问题。

（2）常用的基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的入侵检测模型有收敛速度慢的问题。考虑到网络流量数据同时存在时间和空间的特征，本文采用一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）的入侵检测模型。使用CNN将流量数据的空间特征提取出来，以多个相同参数的小卷积核来替代大卷积核使得网络结构加深。GRU可以对流量数据的时序特征进行学习。它在LSTM的基础上对结构做了简化和改进，其网络复杂度更低，能够更快的收敛，实验流程图如图1所示。

（3）将本文使用的模型与目前较为流行的算法如决策树、SVM、LSTM等进行对比。评价指标为准确率、精准率、召回率、F1值，最后本文将模型应用到入侵检测系统中，体现了该模型具有一定的实用价值。

• 4、文本聚类算法研究
  （1）数据预处理：采用jieba库进行中文分词。Word2vec进行短文本的词向量表达。

（2）文本聚类：采用lda和k-means算法进行聚类分析。

（3）系统开发：用Python编写tkinter GUI界面。之后利用pyechart进行数据可视化的展示。

• 5、基于深度学习的垃圾分类系统的设计与实现
  （1）数据获取：采用华为公司开源的垃圾分类数据集，包含5017张图片，40种垃圾类别。

（2）数据预处理：使用opencv工具包，将数据导入Python中。对图片数据进行尺寸归一化以及翻转、调节亮度等数据增强操作，得到最终有效的数据集。将垃圾分类图片数据集按照7:3的比例划分训练集、测试集。

（3）创建模型，训练、验证数据：建立基于卷积神经网络的垃圾分类模型，并使用训练集进行训练，使用测试集来获得模型预测的准确率，评估模型性能。

（4）将得到的测试结果进行可视化展示，对输入的图片数据，可以直接输出垃圾类别。

• 6、基于机器学习的中风风险预测研究
  （1）收集整理数据集：数据来源于kaggle竞赛网站给出的公开数据集，数据集中有性别、年龄、体重指数等10个字段作为特征向量，输出值1 代表患有中风，0 代表未患中风，并对数据进行归一化、去噪、空值过滤等预处理操作。

（2）建立基于支持向量机算法的中风风险预测模型、基于决策树算法的中风风险预测模型和基于K近邻算法的中风风险预测模型，分别使用这三种预测模型对中风风险进行预测。并使用Stacking方法集成了三种模型，通过从精准率、召回率和F1值三个评价指标进行评价分析，确定最优预测模型。

• 7、基于深度学习文本分类方法研究
  本课题要求采用PyTorch及相关的训练模型，完成新闻文本特征分类系统的研究与实现，预期达到以下目标：

（1）数据预处理：借助结巴工具包对收集到的数据进行数据预处理工作，包括数据清洗、去停用词、分词等。

（2）分类模型：借助PyTorch工具包搭建循环神经网络模型、LSTM模型、GRU模型，并使用（1）中数据进行模型训练，并对比三种模型的性能。

（3）设计GUI可视化界面，做到对输入的单条文本进行准确识别。

• 8、中文文本情感分析
  （1）收集、整理、分析数据集，并对数据集进行清洗、分词、去停用词等预处理操作。

（2）建立一个情感分析模型，使用Pytorch框架搭建循环神经网络，并将此网络模型应用于情感分析，可以成功识别出其情感倾向，并采用精准率、召回率、F1值来评价模型性能。

• 9、基于深度学习的新闻文本摘要系统设计
  （1）收集LCSTS数据集，并对数据集进行清洗、分词、去停用词等预处理操作。

（2）建立一个文本摘要模型，使用Pytorch框架搭建PGN网络，并将此网络模型应用于文本摘要，可以将长句子摘要成短句子，实现对文本的总结。

• 10、苹果树病虫害智能识别系统
  （1）收集整理数据集，并进行归一化等数据预处理操作

（2）使用tensorflow和keras搭建卷积神经网络，并训练该网络对数据集中涉及的几种叶片状态进行识别

（3）使用pysimplegui工具搭建可视化界面，实现苹果树病虫害智能识别功能

• 11、基于深度学习的人体跌倒检测系统设计
  （1）在网上寻找跌倒检测的公开数据集数据集，并对数据集做数据归一化、数据增强处理。

（2）使用pytorch搭建YOLO网络，并训练其可在一幅图中识别出跌倒的人。

（3）使用pysimplegui工具开发人体跌倒检测系统，输入一幅图，输出检测结果并框选出来。

• 12、基于深度学习的水果识别系统的设计与实现
  主要是对收集到的水果图片进行图像预处理，保证数据的一致性。在将处理后的图像交由优化后的卷积神经网络进行分析，并进行模拟仿真。最后，基于PyQt5工具设计了相关人机交互界面，从而实现系统的可视化操作。其主要实验内容包括以下几个方面:

(1)为了提高神经网络模型的有效性和准确性，需要对图片训练集进行了预处理如图像的翻转、添加椒盐噪声以及高斯模糊，同时将图像的分辨率统一到 128x128大小。此部分使用opencv工具包来实现

(2)搭建经典的DenseNet模型和VGG19模型，数据分别在两个网络中训练。使用 tensorflow 框架进行实验，并对这两种网络进行对比实验。

(3)基于Python 开发的 PyQt5 进行交互界面的设计和开发。对上传的图像可以快速识别出是哪种水果。

• 13、图像描述方法研究研究
  设计一个系统可以对一幅画进行语言描述出画的内容

• 14、肠道息肉影像分割系统
  （1）数据预处理。包括数据获取，对肠道息肉图像进行收集，图像处理，图像分割和标注；数据集划分，按照一定比例将数据集分别划分为训练集、测试集和评估集。

（2）构建卷积神经网络分类器。构建基于卷积神经网络的肠道息肉分割模型，以集成学习方式进行训练，并使用弱监督方法从卷积神经网络中提取不同层类激活图，获取边缘像素信息，评估分类器模型性能。

（3）网络模型的训练与调优。将经过数据预处理的图像的数据集按照3:1划分，使用训练集对模型进行训练，经过不断的对模型参数进行调优，以获得更优的模型参数，以达到最好的分割效果。

（4）使用pysimplegui工具开发一套包含肠道息肉分割模型的系统，输入肠道息肉图像，输出肠道息肉分割结果。

• 15、基于深度学习的银行卡卡号识别系统的设计与实现
  （1）设计一个卷积神经网络，可以用于对银行卡上的卡号进行识别

（2）使用pysimplegui工具开发银行卡号识别的系统，输入一张银行卡的图像，输出卡号。

• 16、基于深度学习的车牌号识别系统的设计与实现
  （1）设计一个卷积神经网络，可以用于对银行卡上的卡号进行识别

（2）使用pysimplegui工具开发银行卡号识别的系统，输入一张银行卡的图像，输出卡号。

• 17、基于卷积神经网络的交通标志识别
  目标检测范畴，识别图片数据集中的交通标识

18、基于机器学习的航空公司客户价值分析
分析航空公司用户信息中包含的价值

• 19、基于深度学习的机器翻译方法研究
  （1）使用pytorch搭建transformer模型

（2）使用pysimplegui工具设计一个可视化界面，可以输入一段英文输出对用的中文翻译。

• 20、基于MTCNN的人脸识别方法研究
  （1）使用pytorch搭建MTCNN卷积神经网络

（2）使用pysimplegui工具设计一个可视化界面，可以输入一张人脸图片，输出识别结果。

• 21、人脸表情识别方法研究
  （1）使用opencv对人脸特征点进行提取

（2）调用电脑摄像头，根据人脸特征，输出对应的表情

仅供参考，如需帮助定题，开题报告，任务书，程序开发，文档(可过查重)，程序远程调试，答辩等支持，请联系学姐。

其他类型题目可以联系我，例如网站、管理系统、微信小程序、Android安卓app，软硬结合、单片机、人工智能、大数据等类型题目均有。