计算机专业毕业论文题目决策树

你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 （一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法: 一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。

列固为了减小摩擦的是( )独讨论某一点的隶属度毫无意义。对 错 (1). 小的混酥面坯制品

应用遗传算法和决策树算法在数据挖掘中的比较 贾修一 MG0533024 (南京大学 计算机科学与技术系, 江苏省南京市 210093) A Comparision between the Genetic Algorithms and Decision Tree For Data Mining Abstract: This chapter introduces the application with the genetic algorithms and ID3 for the data mining, choose the better algorithm to classifier the given data sets comparision between the two algorithms. And analyzing the results of the experiment as well as reasons. Key words: genetic algrithms; data ming; decision Tree 摘 要: 对训练数据分别采用遗传算法和决策树算法进行数据挖掘,通过比较两者实验得出的结果,来选择更适合本数据集的算法进行分类,并分析实验结果及原因. 关键词: 遗传算法;数据挖掘;决策树算法 1. 数据的描述 数据属性有139351维,每个属性的取值为0或1,分类标识只有两类:A和I.数据的维数太高,在数据预处理阶段最好做属性的约简,进行降维的处理. (1)数据维数太高,易造成一定的维数灾难,使得分类挖掘时间过长. (2)数据庞大,肯定有些噪音数据. 2.算法的设计 为了提高最后分类的精确度,特设计了两种方法进行比较,从中选出一种精确度高的方法.第一种是根据数据的特点,每个属性只取值0和1,所以进行属性约简的时候采用遗传算法.遗传算法的优点是可以对大规模的数据进行一定的属性约简. 遗传算法描述: (1) 遗传算法的步骤是编码,选择,交叉,变异.通过模仿自然界中的遗传进化原理,来对数据进行处理.而遗传算法的好坏取决于适应度函数的选择,进化的次数,和交叉变异的合理性和概率性等,所以要想设计一个合适的遗传算法必须经过大量的实验. (2) 就训练数据而言,对每一维属性的取值,在类标识一定的条件下,取1和取0的概率之间有个绝对值差α1,α2,该差越大,说明该属性的重要程度越高.同时还要考虑对同一维属性,不论最终类标识是什么,取值都相同的话,则该属性可以被认为是无效的属性,对最后的分类没有影响,所以适应度函数取对每一维属性的α1,α2的熵,熵越大,则属性的重要程度就越低. (3) 编码阶段,就把每一位属性做为一个长度为139351的染色体的一个基因,1表示选择该属性,0表示不选择该属性.随机初始化8个种群,按照适应度函数的定义,从中选取4个适应度函数最小的染色体做为父代. (4) 将选出的父代进行交叉操作,因为是降维操作,所以交叉就是取两个染色体之间隔位进行AND(与)操作,变异就是按照一定的概率,在139351维上随机的100位进行非操作,即:0变为1,1变为0.依次又产生4个后代,结合原来的4个父代组成新的8个初始种群.进化50次. 然后利用贝叶斯方法进行分类.得到的是一个弱的学习器h,然后利用AdaBoost方法进行强化学习分类器. AdaBoost算法描述: (1) 给定训练集(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)m个. (2) yi∈{-1,+1},实例xi∈X的正确标识. (3) for t=1,…,T 2 { 构造{1,…,m}上的分布Dt,找出弱分类器 ht:X->{-1,+1}, 同时在Dt产生很小的错误εt: εt=PrDt[ht(xi)≠yi] } (4)构造 Dt,D1(i)=1/m Dt+1(i)= Dt/Zt*exp(-αt*yi*ht(xi))//(注:yi和ht(xi)只能取值于{-1,+1}) 其中Zt是归一化因子(使Dt+1为分布) αt=1/2*㏑((1-εt)/ εt)>0 (5)输出最终分类器:Hfinal(x)=sign(∑αt*ht(x)). 第二种方法就是直接使用决策树方法(ID3算法)进行分类.求出每一维属性的的信息增益,建立一棵决策树,利用决策树来进行分类. 决策树算法(ID3) (1)创建节点N; (2)if samples都在同一个类C then { 返回N作为叶结点,以类C标识; } (3)if attribut_list为空 then { 返回N作为叶结点,标记为samples中最普通的类; } (4) 选择attribute_list中具有最高信息增益的属性test_attribute;标记节点N为test_attribute; (5) for each test_attribute中的已知值a 由节点N长出一个条件为test_attribute=a的分枝; (6) 设s是samples中test_attribute=a的样本的集合; (7) if s为空 then 加上一个树叶,标记weisamples中最普通的类; else 加上一个由ID3(s,attribute_list-test_attribute)返回的节点; 3. 实验分析 就第一种方法:通过实验,在进化次数上选取50次,使得维数约简到1500维左右时得到的分类效果最好,但由于种群是随机产生的,所以在未进行boosting强化时正确率在60～85%之间,不是很稳定,但是符合弱分类器的要求,即只要正确率超过50%就行,在进行boosting后,正确率能超过80%,但可能是数据进行约简的不好或进行迭代的次数选取不太合适,正确率却没有ID3的高.就本数据集而言,由于最终标识只有2个,所以比较适合使用遗传算法和Adaboost进行训练.正确率不高主要问题应该在: (1)遗传算法的适应度函数没有选好,不同的编码方式对应不同的适应度函数取法,就本例而言,二进制编码方式应该是可以的,就是在对适应度函数取的时候没有一个合适的数据表示,只好利用了熵的概念,但在实际意义上感觉效果并不是很好.属性约简后正确率不高,这应该是最主要的原因. (2)交叉变异的方式或许有问题,但是不是主要问题,只要适应度函数选好,也就是选择操作正确的话,这两步操作对最终结果应该影响不大. (3)进化次数的改进,通过实验,考虑最后的正确率和运行时间,发现在进化50次和约简到1500维时贾修一:应用遗传算法和决策树算法在数据挖掘中的比较3 效果最好.但随着适应度函数的不同,进化次数也不同.从理论上说,进化次数越多,效果也应该越好,最终达到一个最优解,但同时要避免得到局部最优解,就需要对传统的遗传算法进行改进,避免早熟问题.在此就不讨论. (4)利用贝叶斯分类得到的弱学习器,在格式上并不和Adaboost完全适应,所以在应用的时候效果不是很好,这也取决于迭代的次数和训练样集的选取. 就决策树方法,对这么多维的属性在某种意义上说并不合适,但就对本实验给定的训练样例集而言,通过建树,只要6个结点就可以,而且正确率超过90%,所以,根据不同的数据集采用不同的方法得到的正确率是不一样的.所以在某种程度上说,奥卡姆剃刀原理是正确的. 由于时间有限,没有对第一种方法进行一定的改进和进行其他方法的实验,故最终采用ID3算法进行分类,采用前100个数据进行训练,后10个进行测试,错误的只有1个.采用前80个数据进行训练,后30个进行测试的时候只有2个分类错误.正确率自测还是可以的. 4. 总结和感谢 通过本次实验,最大的收获就是采用了两种不同的方法进行了实验比较,虽然自己原先设计的算法没有得到期望中的效果,并最终采用了其他的算法,但是通过实验,我对遗传算法和AdaBoost强化弱学习器方法等有了更深的了解,也明白对不同的数据,是没有一种万能通用的解法的.以后会继续改进自己的算法,争取取得好的效果.最后感谢老师能提供这次实验的数据.

计算机论文题目

随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展，计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域，这些都有利于全球经济的发展，还极大地推动了社会的进步，

1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究

2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究

3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究

4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究

5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究

6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究

7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究

8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究

9、基于内容的图像检索与推荐技术研究

10、物联网技术及其在监管场所中的应用

11、移动图书馆的研发与实现

12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现

13、基于O2O模式的外卖订餐系统

14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析

15、微信公众平台CMS的设计与实现

16、环保部门语义链网络图形化呈现系统

17、BS结构计量信息管理系统设计与研究

18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现

19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究

20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究

21、基于CDMI的云存储框架技术研究

22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进

23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现

24、车站商铺信息管理系统设计与实现

25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现

26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统

27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究

28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进

29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究

30、光纤网络资源的智能化管理方法研究

31、基于差异同步的云存储研究和实践

32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究

33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究

34、中文微博情绪分析技术研究

35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现

36、公交车辆保修信息系统的研究与设计

37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发

38、基于云平台的展馆综合管理系统

39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究

40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature

41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用

42、线性判别式的比较与优化方法研究

43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究

44、基于决策树的数据挖掘技术在电信欠费管理中的应用与研究

45、基于信任关系与主题分析的微博用户推荐技术

46、微博用户兴趣挖掘技术研究

47、面向多源数据的信息抽取方法研究

48、基于本体约束规则与遗传算法的BIM进度计划自动生成研究

49、面向报关行的通关服务软件研究与优化

50、云应用开发框架及云服务推进策略的研究与实践

51、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响

52、空中交通拥挤的识别与预测方法研究

53、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究

54、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究

55、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究

56、机器人认知地图创建关键技术研究

57、Web服务网络分析和社区发现研究

58、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究

59、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究

60、传感器网络关键安全技术研究

61、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究

62、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究

63、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析

64、电信机房综合管控系统设计与实现

65、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究

66、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用

67、一种智能力矩限制器的设计与研究

68、移动IPv6切换技术的研究

69、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究

70、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究

71、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现

72、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究

73、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究

74、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究

75、基于AUV的UWSN定位技术的研究

76、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究

77、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究

78、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现

79、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究

80、PRAM模型应用于同步机制的研究

81、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究

82、云存储系统中副本管理机制的研究

83、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究

84、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究

85、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化

86、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究

87、融入隐私保护的特征选择算法研究

88、济宁一中数字化校园系统的设计与实现

89、移动合作伙伴管理系统的设计与实现

90、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用

91、基于语义的领域信息抽取系统

92、基于MMTD的图像拼接方法研究

93、基于关系的垃圾评论检测方法

94、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用

95、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发

96、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究

97、位置可视化方法及其应用研究

98、DIVA模型中定时和预测功能的研究

99、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究

100、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究

101、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响

102、空中交通拥挤的识别与预测方法研究

103、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究

104、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究

105、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究

106、机器人认知地图创建关键技术研究

107、Web服务网络分析和社区发现研究

108、基于球模型的`三维冠状动脉中心线抽取方法研究

109、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究

110、传感器网络关键安全技术研究

111、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究

112、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究

113、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析

114、电信机房综合管控系统设计与实现

115、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究

116、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用

117、一种智能力矩限制器的设计与研究

118、移动IPv6切换技术的研究

119、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究

120、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究

121、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现

122、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究

123、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究

124、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究

125、基于AUV的UWSN定位技术的研究

126、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究

127、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究

128、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现

129、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究

130、PRAM模型应用于同步机制的研究

131、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究

132、云存储系统中副本管理机制的研究

133、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究

134、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究

135、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化

136、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究

137、融入隐私保护的特征选择算法研究

138、济宁一中数字化校园系统的设计与实现

139、移动合作伙伴管理系统的设计与实现

140、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用

141、基于语义的领域信息抽取系统

142、基于MMTD的图像拼接方法研究

143、基于关系的垃圾评论检测方法

144、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用

145、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发

146、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究

147、位置可视化方法及其应用研究

148、DIVA模型中定时和预测功能的研究

149、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究

150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究