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兄弟，论文要自己用心写。我是过来人，自己写论文只有好处，没有坏处的。
一个程序的核心在于算法。比如说打开一个软件和运行一个软件的速度在计算机硬件性能相同情况下，软件的算法起到了几近决定性作用，所有的计算机软件和硬件的编程都是需要算法的，就算一个hello world程序虽然我们编时候没有用到算法但是在编译他和运行再屏幕显示的时候就是算法了。算法是计算机乃至自然界的核心，如果知道人脑的算法，就可以制造出人工智能的软件。算法太多，也就不全部列举出来了，具体的还有用法，你自己看下书或去网上找下，都应该可以找到的：比如：贪心算法，蚁群算法，遗传算法，进化算法，基于文化的遗传算法，禁忌算法，蒙特卡洛算法，混沌随机算法，序贯数论算法，粒子群算法，模拟退火算法等等。
基于数学形态学的织物经纬密度的研究论文编号:TX027 论文字数:27422,页数:63摘 要织物的经纬密度是衡量织物质量的其中的一项指标之一。目前多采用人工的方法，不可避免的会存在一些主观性，所以本文提出利用数字图像技术（主要是数学形态学理论）来对织物的经纬密度进行研究，实现测量指标的量化和自动化。本文提出了一种利用数学形态学进行织物经纬密度分析的新方法。首先阐述了数学形态学的基本运算，接着提出了基于数学形态学的图像滤波、图像增强、经纬纱图像的提取、二值化和细化的方法。最后通过对提取的经、纬纱细化图像进行进一步的分析和测量，得到织物的经纬密度。通过对结果进行分析后可以得出使用数学形态学算法得到的织物经纬密度和手工识别结果基本相符。且算法分析过程较简单，执行效率较高，具有一定的实用价值。 关键词：数学形态学；图像处理；织物；经纬密度ABSTRACTWarp and weft density of fabric is one of the index to measure the quality of fabric. At present, because of the using of artificial ways, there will be some subjectivity inevitably. Therefore, this paper proposes to research the warp and weft density of fabric and achieve the quantitative measurement of indicators and automation by using digital image technology (mainly the theory of mathematical morphology) .This paper presents a new method for fabric density analysis by using the mathematical morphology. It firstly describes the basic operations of mathematical morphology, and then presents the methods of image filtering based on mathematical morphology, image enhancing, image extracting of warp and weft, binary and thinning. Finally, we could get the warp and weft density of fabric density through further analysis and measurements to warp and weft images. It can be seen from the analysis of the results that the warp and weft density by using the mathematical morphology is basically same as the artificial recognition. And the algorithm analysis process is simple and higher efficient, and it has some application value. Key words：Mathematical morphology; Image Processing ; Fabric ;Warp and weft- density目 录前 言 1第一章 绪 论 经纬纱密度及其测定方法简介 国内外研究现状 本论文的研究目的和意义 课题完成的主要工作 5第二章 数学形态学 数学形态学的定义和分类 数学形态学的基本运算 腐蚀运算和膨胀运算 开运算和闭运算 结构（体）元素 结构体元素的影响 结构元素的选取方法 13第三章算法的设计 图像的滤波 邻域平均法滤波 中值滤波 Wiener滤波 全方位自适应加权组合形态滤波器 图像增强 经、纬纱排列图像的提取 图像的二值化 基于数学形态学的细化算法 细化算法的定义 结构元素 形态学的细化算法 经纬密度的测量 30第四章基于MATLAB在图像中的处理及应用 概述 MATLAB 图像处理工具箱简介 MATLAB中常用的图像处理函数 32第五章实验结果及分析 测试图像 实验结果及分析 35结 论 37参考文献 38附 录 39谢 辞 53以上回答来自:
给你意见，给你参考
不难。基于python的毕业设计题目是带教老师给定的，只要平时认真完成了老师布置的作品，是不难的。题目是指考试或练习时要求应试人作答的问题或指文章或诗篇的标名。
1基于MapReduce的气候数据的分析
2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现
3基于概率图模型的蛋白质功能预测
4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现
5基于hbase搜索引擎的设计与实现
6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
7客户潜在价值评估系统的设计与实现
8基于神经网络的文本分类的设计与实现
9基于Apriori的商品关联关系分析与挖掘
10基于词频统计的中文分词系统的设计与实现
11 K-means算法在微博数据挖掘中的应用
12图像对象检测分析系统的研究和应用
13基于Apriori关联规则的电子商务潜在客户的数据挖掘
14基于Spark的电商用户行为分析系统的设计与实现
15音乐推荐系统的研究与应用
16基于大数据的高校网络舆情监控引导系统的研究与应用
17基于医疗大数据的肿瘤疾病模式分析与研究
18基于支持向量机的空间数据挖掘及其在旅游地理经济中的应用
19基于深度残差网络的糖尿病视网膜病变分类检测研究
20基于大数据分析的门户信息推荐系统
21 Web数据挖掘及其在电子商务中的研究与应用
python可以做很多类型的项目或许你可以参考一下：知乎的回答：
单片机类毕业设计 ·基于单片机的变频恒压供水控制系统的设计·基于单片机的恒压供水系统的设计·基于AT89S51单片机的数字温度计设计·基于单片机的温室大棚测控系统研究·基于单片机的温度测量系统设计·基于单片机温湿度控制系统·基于单片机的自动化点焊控制系统·红外声控报警系统的设计·红外防盗报警器的设计·基于AT89S51单片机的出租车计价器·煤气报警器的设计·单片机交通灯控制系统设计--带仿真的
什么题目的论文。有需要可以联系
位朋友，以51单片机为例。51现在很多都是用仿真器来进行在线调试的，而每个公司的仿真器都会有自带的编程软件，当然，跟keil是差不了多少的。 步骤大体如下： 1.新建，进行程序的编写 2.连上仿真器或烧写器，这一步有可能要对仿真器或烧写器进行设置，具体可看它们的使用说明 3.对程序进行编译，这一步会自动检测你的程序有没错，如果有错，是不能进入下一步的.如果你用的是仿真器，这一步编译成功后就可以直接运行进行在线调试了。 4.如果用的是烧写器，那就进行烧写 各个软件和调试方法会有些不同，但大体就是这样，一些调试工具的说明书也有很详细的说明。
用单片机进行温度的控制及LCD显示系统的设计论文编号:JD909 包括开题报告，任务书。 论文字数:14253,页数:45摘 要 温度测量与控制是工程实践中常见的问题,在工业生产中有着广泛的应用。针对此领域的发展方向，本论文设计了一个基于单片机的智能温度测量系统。本系统以AT89C51单片机为微控制器，采用数字温度传感器DS18B20作为测温元件, 温度传感器DS18B20采集温度信号送给单片机处理，单片机再把处理后的温度数据送到LCD上显示出来。 能够实现快速、准确的测温功能和越限声光报警功能。本论文完成了系统硬件电路的设计，给出了软件流程框图，并编写了相关的软件程序。 关键词：温度测量；传感器 ；单片机；LCD显示 Abstract Temperature measuring and the controlling are very common in the project practice and are widely adopted in the industry production . In view of development direction of this domain, this paper introduces a temperature measuring system which take the AT89C51 single chip microcontroller as an controlling unit and the digital temperature sensor --DS18B20, as temperauture measuring transducer. The collected temperature signals of the digital temperature transducer--DS18B20 are processed by the single chip microcontroller. The processed temperature signals are displayed on the system has achieved prompt and precise temperature measuring and the super warnning function by sound and light .This paper has finished the design of hardware curcuit and compiled related software program.. Key word: Temperature measuring；Sensor；Single Chip Microcontroller ；LCD Display 目 录摘 要 IAbstract II绪 论 11系统的设计方案 32硬件设计 单片机的选用 温度检测电路的设计 键盘模块的设计 液晶显示模块的设计 声光报警电路的设计 163软件设计 程序设计语言和软件开发环境 软件程序设计 184抗干扰设计. 硬件方面的措施 软件抗干扰技术 26结 论 28致 谢 29参考文献 30附录： 源程序 31以上回答来自:
首先要有一定量的数据，可以使用网络端的爬虫，进行数据的爬取，然后调用相关的NLP库、科学计算库，数据挖掘库进行相关的数据爬取。可以用相关可视化工具进行数据的分析操作。
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
查无此人233查无此人233查无此人233
毫不夸张地说，大数据已经成为任何商业交流中不可或缺的一部分。桌面和移动搜索向全世界的营销人员和公司以空前的规模提供着数据，并且随着物联网的到来，大量用以消费的数据还会呈指数级增长。这种消费数据对于想要更好地定位目标客户、弄懂人们怎样使用他们的产品或服务，并且通过收集信息来提高利润的公司来说无疑是个金矿。筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。为什么选择Python?Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼梦工厂。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。用Python进行数据分析之前，你需要从下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要成为一个Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。各种类库当你掌握了Python的基本知识点后，你需要了解它的有关数据科学的类库是怎样工作的以及哪些是你需要的。其中的要点包括NumPy，一个提供高级数学运算功能的基础类库，SciPy，一个专注于工具和算法的可靠类库，Sci-kit-learn，面向机器学习，还有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。除了类库之外，你也有必要知道Python是没有公认的最好的集成开发环境(IDE)的，R语言也一样。所以说，你需要亲手试试不同的IDE再看看哪个更能满足你的要求。开始时建议使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各种各样的IDE一样，Python也提供各种各样的数据可视化库，比如说Pygal，Bokeh和Seaborn。这些数据可视化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一个简单且有效的数值绘图类库。所有的这些库都包括在了Anaconda里面，所以下载了之后，你就可以研究一下看看哪些工具组合更能满足你的需要。用Python进行数据分析时你会犯很多错误，所以得小心一点。一旦你熟悉了安装设置和每种工具后，你会发现Python是目前市面上用于大数据分析的最棒的平台之一。希望能帮到你！
你可是在职的啊！就是最好结合你自己现在的工作做ansys啊！你自己选个在工作上遇到的模型测出所需要的数据，比如速度，载荷，温度等等条件在用ansys分析优化，得出结论啊，这么完美的选题多好啊，你不是机械设计在职吗？选个你自己的模型进行分析啊！当然你选完题目后要和导师讨论，最终确定，不然你选的可能没有达到硕士论文的水准！上面的推荐答案真心牛，我看了都晕，复制粘贴的吧
机械博士，可以辅助
筛网安装在中国几乎是千篇一律的安装方法，严格讲没有技术含量，但我认为，安装方法不仅可以延长筛网的使用寿命，同时还能提高分级效率。当压网方式改变时，可采用ANSYS可以对网进行分析，得到寿命最长的安装方法，通过研究物料与网的碰撞及对网受力变化分析，得到最佳振动参数，为振动筛分分级提高水平奠定理论基础。
查找相关例子，先找个相近的熟悉一下，，，