2026年人工智能专业本科毕业设计实践题目及指导

2026年人工智能专业本科毕业设计实践题目及指导一、机器学习与数据分析类（共5题，每题20分）1.题目：基于深度学习的城市交通流量预测系统设计与实现背景：针对上海市早晚高峰交通拥堵问题，设计并实现一个基于深度强化学习的交通流量预测系统，为城市交通管理提供决策支持。要求：-收集上海市某区域过去一年的交通流量数据（车流量、天气、节假日等）；-构建LSTM或GRU模型进行短期流量预测；-评估模型性能，并可视化预测结果；-撰写实验报告，分析影响交通流量的关键因素。2.题目：基于异常检测算法的金融欺诈识别系统背景：针对广东省某银行信用卡交易数据，开发异常检测模型以识别潜在的欺诈行为。要求：-清洗并预处理信用卡交易数据（金额、时间、地点等）；-设计并比较IsolationForest、One-ClassSVM等算法的性能；-实现模型部署，输出高风险交易预警；-分析模型在真实场景的局限性。3.题目：基于自然语言处理的医疗问诊智能问答系统背景：为北京市某三甲医院设计一个基于BERT的智能问答系统，辅助患者快速获取症状对应的诊疗信息。要求：-收集并标注医疗问诊语料库；-构建双向注意力模型进行语义匹配；-实现用户交互界面，测试系统准确率；-撰写报告，讨论模型在医疗领域的适用性。4.题目：基于卷积神经网络的农作物病虫害识别系统背景：针对浙江省某地区的农田，开发病虫害图像识别模型，帮助农民早期防治。要求：-收集标注好的农作物病虫害图像数据集；-设计CNN模型（如ResNet或VGG）进行分类；-优化模型轻量化，适用于边缘设备部署；-分析模型在复杂光照条件下的鲁棒性。5.题目：基于协同过滤算法的个性化推荐系统背景：为成都市某电商平台设计协同过滤推荐系统，提升用户购买转化率。要求：-利用用户行为数据（浏览、购买记录）；-实现基于用户的CollaborativeFiltering或基于物品的算法；-评估推荐准确率（如RMSE、Precision）；-撰写报告，分析冷启动问题解决方案。二、计算机视觉与深度学习类（共4题，每题25分）1.题目：基于目标检测的智能仓库货物分拣系统背景：针对深圳某电商仓库，设计基于YOLOv5的目标检测系统，实现货物自动分类。要求：-收集仓库货物图像数据，标注类别；-训练并优化目标检测模型；-设计图像分割算法辅助小物体检测；-撰写报告，分析系统在多光照环境下的稳定性。2.题目：基于语义分割的医学影像病灶定位系统背景：为上海市某医院开发医学CT图像语义分割模型，自动标注肿瘤区域。要求：-使用U-Net或DeepLabv3+模型进行病灶分割；-评估DiceLoss指标；-实现病灶可视化，辅助医生诊断；-分析模型在低分辨率图像中的表现。3.题目：基于生成对抗网络的风格迁移艺术创作系统背景：为杭州市某艺术平台设计GAN风格迁移系统，帮助用户创作独特画作。要求：-收集并预处理艺术画作数据集；-构建条件GAN（cGAN）实现风格迁移；-优化生成图像的细节和多样性；-撰写报告，讨论版权伦理问题。4.题目：基于视频动作识别的安防监控异常行为检测背景：为北京某商业区监控视频开发动作识别系统，检测盗窃、打斗等异常行为。要求：-收集标注好的监控视频数据；-使用3DCNN（如C3D）或Transformer模型进行动作分类；-实现实时检测与告警功能；-分析模型在人群密集场景下的误报率。三、自然语言处理与知识图谱类（共3题，每题30分）1.题目：基于知识图谱的智能问答系统背景：为广州市某企业设计知识图谱问答系统，支持多轮对话推理。要求：-构建企业知识图谱（实体、关系、属性）；-设计SPARQL或RDF查询引擎；-实现自然语言到图谱的解析；-撰写报告，分析推理链路的优化方案。2.题目：基于情感分析的电商平台用户评论系统背景：为京东某品类商品开发情感分析系统，实时监测用户反馈。要求：-收集并预处理用户评论数据；-设计BERT或LSTM情感分类模型；-实现情感倾向可视化（如饼图、词云）；-分析负面评论中的高频关键词。3.题目：基于机器翻译的跨境电商智能客服系统背景：为上海某跨境电商平台开发多语言机器翻译客服系统。要求：-使用Transformer或T5模型进行翻译；-支持中英、中日等多对语言；-优化翻译的流畅度与专业性；-撰写报告，讨论低资源语言的解决方案。四、强化学习与机器人控制类（共2题，每题35分）1.题目：基于强化学习的智能物流机器人路径规划系统背景：为深圳某物流园区设计强化学习机器人路径规划系统，优化配送效率。要求：-构建机器人环境仿真模型（mêtiné）；-使用DQN或A3C算法进行路径规划；-评估任务完成时间与能耗；-撰写报告，分析多机器人协作策略。2.题目：基于模仿学习的工业机械臂抓取任务系统背景：为苏州某工厂设计模仿学习机械臂抓取系统，实现新零件的自动化抓取。要求：-收集人类操作员的抓取数据；-使用D4RL或BehaviorCloning算法训练模型；-在真实机械臂上部署并测试；-分析模型在抓取失败时的改进方案。答案与解析（因篇幅限制，以下仅展示部分题目解析示例，完整答案需根据实际数据模型展开）示例：题目1解析——基于深度学习的城市交通流量预测系统步骤1：数据预处理-清洗缺失值（如用均值填充）；-对时间序列数据进行归一化；-划分训练集（80%）、验证集（10%）、测试集（10%）。步骤2：模型构建-选择LSTM模型，因其在时间序列预测中表现稳定；-设置隐藏层单元数（如64）；-使用Adam优化器，学习率0.001。