智能科学与技术专业毕设选题攻略：热门选题方向推荐，2026届优先选！

智能科学与技术融合计算机科学、人工智能、认知科学等多学科的前沿领域，其核心目标是研究如何使机器具有感知、理解、学习、推理和决策的能力。随着人工智能技术的快速发展，智能科学与技术专业人才的需求持续增长。在本科毕业设计中，智能科学与技术方向提供了丰富的研究领域，包括机器学习算法研究、深度学习应用、自然语言处理、人工智能机器人、智能推荐系统、计算机视觉、智能交通系统、语音识别系统、时序数据预测分析等。这

HaiLang_IT

690人浏览 · 2026-01-24 19:25:39

HaiLang_IT · 2026-01-24 19:25:39 发布

前言

📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或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。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

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专题,本次分享的课题是

🎯智能科学与技术专业毕设选题攻略：热门选题方向推荐，2026届优先选！
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毕设选题

机器学习

研究内容：机器学习算法研究方向核心为探索新型机器学习算法及跨领域适配场景，以支持向量机（SVM）、随机森林为核心技术支撑，深耕算法性能优化与实际业务落地。SVM通过核函数映射解决非线性分类问题，适用于高维数据场景，随机森林则依托多决策树集成学习提升模型鲁棒性，降低过拟合风险。研究需聚焦算法精度提升、运行效率优化及场景适配性调整，针对图像、医疗、预测分析等不同数据类型与业务需求，挖掘两种算法的核心优势与适用边界。选题可围绕基于支持向量机的图像分类算法优化、随机森林在医疗数据分类中的应用研究、机器学习算法在预测分析中的性能比较展开，通过设计对照实验、调整算法参数验证有效性，为各领域数据处理提供精准高效的技术方案，助力业务决策科学化。
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选题建议：

基于机器学习的并行文件系统性能预测
基于机器学习构建的公司财务预警系统
基于机器学习的水声通信调制识别系统
基于机器学习的动态体感手势识别系统
基于机器学习的复杂储层微小断裂系统
基于物联网云平台的家居火灾监控系统
基于逻辑回归模型的垃圾邮件过滤系统
基于CNN模型的文本分类可视化系统
基于机器学习的网络入侵检测算法系统
基于机器学习的分布式的故障诊断系统
基于机器学习技术的自动引文分类研究
基于组织型膜系统的改进遗传算法系统
基于飞行训练器的自动评分和训练系统
基于机器学习的非侵入式负荷监测算法
基于机器学习与人工免疫的入侵检测系统
基于机器学习的电力变压器故障诊断方法
基于集成学习的传染性肝病辅助诊断系统
基于机器学习的入侵检测方法实验与分析
基于机器学习的前列腺CT图像分割系统
基于深度学习的政企类文本智能流转系统
基于自动机器学习的不平衡故障诊断方法
基于机器学习的股票预测和量化投资系统
基于社交媒体大数据的交通感知分析系统
基于机器学习的变电站故障诊断应用系统
基于文献相似度的系统评价引文筛选系统
基于机器学习的网络入侵检测与分类系统
基于机器学习的多组学癌症分型算法系统
基于机器学习的恶意PNG图像识别方法
基于机器学习的妊娠期糖尿病智能预测系统
基于复杂网络的同步性及社团检测算法系统
基于机器学习的Word文档数据识别系统
基于神经网络的自动空气制动系统仿真研究
基于机器学习的卫星姿控系统故障诊断研究
基于机器学习的电力系统暂态稳定评估方法
基于机器学习的电网极限传输容量预测分析
基于机器学习的舰船信息系统入侵检测技术
基于机器学习的政协提案和相关舆情的分析
基于机器学习算法的煤矿安全文本分析研究
基于机器学习的操作系统故障自动诊断方法
基于机器学习的三维医学影像分析算法系统
基于人体关节点数据的步态分析及应用系统
基于LightGBM的网络入侵检测系统
基于机器学习的股票量化交易信息管理系统
基于机器学习的文本自动归类系统算法系统
基于机器学习的影视剧评论倾向性分析系统
基于Zigbee和机器学习的智能泊车系统
基于机器学习的认知无线电协作频谱感知研究
基于机器学习的电力系统通信网数据治理模型
基于机器学习的爆破工程智能教学系统与实践
基于光谱技术和机器学习的水稻产地溯源研究
基于机器学习的恶臭气相色谱数据分析与研究
基于特征提取和机器学习的异常数据识别算法
基于机器学习和边缘计算的云端电池管理系统
基于机器学习的频谱分配算法在无线通信系统
基于机器学习的齿轮传动系统动态啮合力研究
基于射频指纹与行为序列的射频机器学习系统
基于机器学习技术的系统性金融风险监测预警

自然语言处理

研究内容：自然语言处理方向以实现高效文本分析与生成、提升机器语言理解能力为核心目标，核心技术算法涵盖循环神经网络（RNN）、Transformer模型，覆盖情感分析、机器翻译、智能交互等多类任务。RNN擅长处理序列文本数据，能捕捉上下文语义关联，Transformer模型则通过自注意力机制，并行处理文本序列，大幅提升长文本处理效率与语义理解精度。研究需围绕文本语义挖掘、语言生成逻辑优化、歧义消解等关键问题，适配不同场景的语言处理需求。选题可包括基于RNN的文本情感分析系统设计、Transformer模型在机器翻译中的应用、自然语言处理在智能客服中的实现，通过技术优化提升文本处理准确性与效率，赋能智能交互、内容创作、舆情分析等领域。
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选题建议：

基于提示学习的少标注文本分类系统
基于视觉语言- 基于的救援机器人导航
基于知识图谱的平面几何推理可视化
基于自然语言处理的观点句抽取系统
基于深度学习的二进制代码信息推断
基于注意力机制的图像描述生成模型
基于乌尔都语的- 基于方面的情感分析
基于标签语义化的中文命名实体识别
基于增量学习的知识库问答关键技术
基于关键字提取的文本摘要相关技术
基于深度学习的藏文词向量表示技术
基于注意力解释的文本情感原因提取
基于人格特征的个性化学习内容推荐
基于数据挖掘系统的二次设备缺陷分析
基于中文评论挖掘的协同过滤算法系统
基于自然语言处理的对抗样本生成技术
基于自然语言处理的智能信息辅助应用
基于事理图谱的网络舆情事件抽取系统
基于全局和局部信息的文本表示与生成
基于自然语言处理的智能医疗问答系统
基于知识图谱增强BERT模型的系统
基于知识图谱的阻生智齿拔除手术路线
基于知识图谱的农作物病虫害问答系统
基于自然语言处理技术的事实检测系统
基于元学习的少标注对话语言理解技术
基于自然语言处理的网络舆情传播实证
基于深度学习的短文本语义相似度模型
基于自然语言处理的安全漏洞库的系统
基于图卷积和注意力的方面级情感分析
基于联想记忆的汉语框架语义角色标注
基于多源数据- 基于的金融时间序列预测
基于语法树的文本张量表示模型及应用
基于自然语言处理的股指期货预测模型
基于自然语言的威胁情报分析关键技术
基于自然语言处理的评论分析算法系统
基于自然语言处理的工业本体构建系统
基于多任务学习的中文分词序列标注系统
基于容错粗糙集在自然语言处理中的应用
基于自然语言处理在信息检索中的和应用
基于自然语言处理的语音识别后文本处理
基于深度学习的VHF语音智能处理技术
基于混合神经网络的多粒度词义消歧系统
基于自回归深度神经网络的公式图片识别
基于知识图谱的作物病虫害智能问答系统
基于多元深度编码的事件识别和抽取系统
基于语义关系网的中文电子病历检索策略
基于关系推理和过滤的图像文本检索系统
基于预训练语言模型的实体关系抽取系统
基于自然语言处理的医疗数据标签化技术
基于文本匹配与文本生成的法律问答模型
基于主流CAD平台的语音辅助绘图系统
基于自然语言处理和机器学习的文本分类
基于TWC_CNN的藏文文本分类技术
基于深度学习的妇产科超声辅助诊断系统
基于词联接的自然语言处理技术及其应用
基于神经网络与句法信息的医学关系抽取
基于字词特征的中文命名体识别算法系统
基于递归神经网络的中文自然语言处理技术
基于知识图谱的初等数学关系抽取及其应用

智能推荐系统

研究内容：推荐系统方向核心为开发个性化推荐算法，以协同过滤、基于内容的推荐为核心技术，通过精准推送提升用户体验与业务转化效率。协同过滤分为基于用户和基于物品两类，依托用户行为关联挖掘潜在需求，基于内容的推荐则通过分析物品特征与用户偏好匹配推荐。研究需结合用户行为数据、内容特征深度挖掘需求，平衡推荐精准性与多样性，重点解决数据稀疏、冷启动、实时更新等关键问题。选题可包括基于协同过滤的电影推荐系统设计、混合推荐算法在电商平台中的应用、实时推荐系统的研究与实现，通过融合多种算法优势、优化数据处理流程，适配电商、影视、资讯等不同平台业务需求，构建高效智能的推荐体系。
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选题建议：

基于人机语音对话的心理自动问答系统
基于Spark平台的推荐系统与应用
基于Python的电商个性化推荐系统
基于python的SRS学生推荐系统
基于Python的用户个性化推荐系统
基于- 基于Python的营养餐推荐系统
基于稀疏对抗神经网络研究及在推荐系统
基于数据挖掘的高职院校自适应学习系统
基于Spark框架的电商实时推荐系统
基于神经网络的个性化学习资源推荐系统
基于多目标优化的推荐算法及其应用研究
基于混合机制的个性化学习资源推荐系统
基于特征关联的特征识别与推荐算法研究
基于Eclat算法的图书推荐系统仿真
基于学习网络表征的推荐系统实现及应用
基于python的构架的推荐系统平台
基于消费者购物记录的商品推荐去重方案
基于旅游资源画像的个性化旅游推荐系统
基于Tensorflow的电影推荐系统
基于python的视频网站推荐算法研究
基于隐式用户反馈数据流的实时个性化推荐
基于Lambda架构的医学图书推荐系统
基于物联网的智能家居个性化场景推荐系统
基于社会感知的电力服务渠道网点推荐系统
基于Python的思政教学资源推荐系统
基于主题抽取演化模型的实时新闻推荐系统
基于用户画像的科技创新知识服务系统构建
基于循环神经网络和全局化领域的推荐算法
基于多维相似度的大数据检测推荐算法系统
基于无线网络的智慧公交停靠系统方案设计
基于大数据分析的个性化网络智能教学系统
基于Spark平台推荐算法的研究与优化
基于语义的个性化运动处方推荐系统的研究

时序数据预测分析

研究内容：时序数据预测分析方向针对气象、交通、销量等时序数据，构建短期预测与异常检测系统，核心技术栈为Python + TensorFlow + LSTM/Prophet/ARIMA时序预测算法。LSTM擅长捕捉非线性时序特征，Prophet适配趋势性与季节性数据，ARIMA则适用于线性平稳时序数据，三者可根据场景灵活选用。研究需攻克时序数据趋势挖掘、异常点精准识别、模型实时更新等关键问题，提升预测准确性与鲁棒性。选题可包括基于LSTM的股票价格预测系统设计、气象数据时序预测模型的研究与实现、异常时序数据检测算法的应用，通过数据预处理优化、模型融合调优，为金融决策、气象预警、供应链管控等领域提供数据支撑与风险预警。
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选题建议：

基于锂电池循环寿命非线性时间序列预测、分析及异常检测
基于计算智能的社区日用电量时间序列区间预测理论与方法
基于混沌时间序列预测的小型物流车目标轨迹跟踪辅助方法
基于时间序列分析的小型建材店PVC型材月销量预测算法
基于时间序列预测的LNG储罐小型安全监测方法研究系统
基于灰预测与时间序列模型的小型航天器部件故障预测系统
基于时间序列分析的县域城域网流量分析系统的设计与应用
基于蓄水池算法在共享单车日需求量时间序列预测中的应用
基于时间序列的小型实验室环控生保系统遥测数据预测方法
基于时间序列数据流预测技术在超市实时客流预测中的应用
基于支持向量机SVM的小型超市日销售额时间序列预测算法
基于动态集成选择算法的社区日垃圾清运量时间序列预测应用
基于时间序列预测模型的社区药店药品库存管理系统应用算法
基于参数可变系统下小型水电站发电量时间序列短期预测方法
基于考虑数据不确定性的化工厂反应釜温度工业时间序列预测
基于加权时间序列的社区银行跨域转账风险智能评估预测系统
基于时间序列的铁路THDS设备健康状态短期预测应用系统
基于模糊时间序列的社区传感器网络温湿度感知数据预测模型
基于商品关系与时间点过程增强的社区超市商品序列推荐系统
基于深度差分神经进化的乡镇电网负荷混沌时间序列预测算法
基于时间序列特性驱动的居民小区供水量预测方法及应用系统
基于混沌时间序列的屋顶光伏板功率未来6小时短期预测算法
基于支持向量机的城市公园小时客流量混沌时间序列预测算法
基于Excel的居民区电力系统负荷预测时间序列法应用方案
基于迁移学习的小型纺织厂聚酯纤维聚合过程温度时间序列预测
基于时间序列分析的高校计算机专业学生期末学业成绩预测模型
基于时间序列的支持向量机在商业综合体负荷预测中的应用算法
基于深度学习的小型机床铣削颤振状态辨识及时间序列预测算法
基于非线性动力系统的校园网络流量时间序列预测基础方法算法
基于时间序列分解-回归分析的居民小区月用电量综合预测方法
基于多变量相重构的发酵罐参数温度、pH值混沌时间序列预测
基于多元时间序列预测的城市交叉口智能交通信号控制系统设计
基于简单进化式模糊神经网络的校园食堂日食材采购量预测系统
基于改进典型相关分析的城市公园游客量混沌时间序列预测算法
基于混合模型嵌套的社区日快递量非线性时间序列预测及其应用
基于组合时间序列分解技术的校园周边路口短时交通流预测算法
基于时间序列分解结合线性回归的校园快递点日收件量预测算法
基于改进典型相关分析的校园食堂就餐人数混沌时间序列预测算法
基于基因表达式编程GEP的校园周边小吃店日收入组合预测算法
基于时间序列与人工蜂群支持向量机的乡村公路滑坡位移预测研究
基于暂态混沌神经网络的乡村电网电压低阶混沌时间序列预测算法
基于模糊时间序列预测的小型连锁企业动态营收系统短期预测算法
基于时间序列预测与地理位置感知的城市商圈停车推荐方法及系统
基于时间序列相似性度量的机场周边社区噪声值短期交互预测系统
基于非线性脉冲神经P系统的社区日垃圾清运量时间序列预测算法
基于时间序列数据驱动的小型压铸机压射系统机理模型及预测算法
基于多元时间序列分析的小型化工厂控制系统执行器故障诊断方法
基于时间序列数据的居民小区冬季供热热负荷预测方法研究与分析
基于两类改进循环神经网络的城市早高峰公交客流量时间序列预测
基于时间序列和Xgboost的小型钢铁厂钢卷仓储吞吐量预测
基于加权时间序列预测模型的小型煤矿瓦斯浓度矿业安全系统应用
基于贯序超限学习机的社区充电站日充电量时间序列在线建模与预测
基于查表法设计的华北地区某县地震最大震级时间序列模糊预测系统
基于滑动窗口二次自回归模型的小区日用电量混沌时间序列预测算法
基于在线LS-SVM算法的乡镇电网电压变参数混沌时间序列预测
基于简化型LSTM神经网络的社区日快递收件量时间序列预测方法
基于BP神经网络-时间序列模型的工业园区中期电力负荷预测算法
基于改进核自适应滤波算法的乡镇供水站日供水量时间序列在线预测
基于NORMALFORM变换的城市主干道车辆轨迹短期预测方法

海浪学长项目示例：
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开题指导建议

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。

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。

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。