度的算法研究论文

不管是导师还是读者，评判论文的第一感是先审核题目，选题是撰写论文的奠基工程，在一定程度上决定着论文的优劣。下面我给大家带来2021各方向硕士论文题目写作参考，希望能帮助到大家!

计算机硕士论文题目选题参考

1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断

2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究

3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究

4、基于图像的计算机物体识别研究

5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究

6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现

7、计算机网络信息安全风险评估标准与 方法 研究

8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用

9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究

10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析

11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究

12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究

13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发

14、基于计算机视觉的皮革测配色研究

15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别

16、基于计算机视觉的花卉分级系统研究

17、计算机辅助景观表现研究

18、基于计算机视觉的水面智能监控研究

19、计算机辅助飞机铆钉连接优化设计

20、非相似平台管理计算机的余度管理技术研究

21、基于图像形状特征量的计算机辅助肝硬化检测研究

22、乳腺肿瘤超声剪切波弹性图像的计算机辅助诊断

23、面向老龄用户的计算机界面交互模式研究

24、培养中职计算机网络专业学生综合实践能力的 措施 研究

25、基于动态部分可重构FPGA的计算机组成原理实验平台设计

26、三值光学计算机解码器中并行感光阵列的设计

27、基于中国虹计算机的文件管理系统设计与研究

28、计算机网络虚拟实验教学平台的设计与实现

29、基于计算机视觉的油菜生长过程自动识别研究

30、基于计算机视觉的火焰三维重建算法的研究

31、企业内网计算机终端软件补丁管理系统的研究与设计

32、治安监控中基于计算机视觉的异常行为检测技术研究

33、集成无线体域网穿戴式计算机设计

34、基于计算机视觉的疲劳驾驶检测技术研究

35、基于MRI的肝脏病变计算机辅助诊断

36、基于模糊认知图的计算机在线证据智能分析技术研究

37、基于录像分析的高职计算机微课设计的案例研究

38、动态可重构穿戴计算机软件平台的设计与实现

39、计算机视觉中可变特征目标检测的研究与应用

40、基于计算机视觉的单体猪喘气行为视频特征表达方法研究

41、基于计算机视觉的指针式电表校验的关键技术研究

42、基于计算机视觉的车牌识别系统的算法研究

43、乐山计算机学校学生管理系统设计与实现

44、基于计算机视觉微测量技术研究

45、基于计算机视觉的枸杞分级方法研究

46、基于计算机视觉的外膜厚度测量方法的研究

47、基于计算机视觉的车道偏离预警算法研究

48、节能监管计算机联网多参数计量控制系统

49、点状开发建设项目水土保持方案计算机辅助编制系统研发

50、大学计算机课程实验教学平台的设计与实现

51、肠癌计算机辅助识别算法的研究

52、计算机联锁安全关键软件可靠性设计

53、计算机视觉在织物疵点自动检测中的应用研究

54、数字水印技术在计算机辅助评卷系统中的应用研究

教育 硕士论文题目

1、帮助学生掌握数学解题策略的实验与研究

2、中学数学合情推理教学现状调查和分析

3、中小学数学估算的教与学

4、培养中专生数学应用能力的研究

5、中美高中课程标准下数学探究的比较研究

6、 高中数困生良好数学思维品质培养研究

7、高一学生数学概括能力培养的实验 研究

8、网络环境下高中数学教学模式研究

9、新课标下促进学生数学学习正迁移的研究

10、基于新课程的初中数学自主学习课堂教学的实践与研究

11、中学生对数学公式的记忆特点研究

12、TI-92技术在高中数学新课程算法教学中的应用

13、数学史在中学数学教育中的教学价值

14、在数学教学中，指导学生掌握数学学习策略的实践研究

15、全国高考试题与高中数学竞赛试题相关性研究

16、新课程下初中数学学习过程评价的实验与研究

17、职高《数学》课程探究性学习的实践研究

18、培养数学学习迁移能力的课堂教学策略

19、在高中数学学习中自我监控能力培养策略的研究

20、中专班《数学实验》选修课的研究与实践

21、初中生数学思维过程的研究及数学思维能力的培养

22、培养高中生数学直觉思维能力的途径

23、论现行初中数学课堂练习及单元测验的改革

24、网络环境下“中学数学实验课”教学设计与评价的实践研究

25、高一学生函数概念学习障碍及教学对策

26、师范生数学语言表达能力的实验研究

27、职业中学数学教学中融入数学史教学的实践研究

28、高中数学教学中小组合作学习的实践与研究

29、高中数学新课程《球面上的几何》的教学实验与研究

30、数学发现法教学的课堂实施研究

31、开展初中“ 反思 性数学学习”的研究与实践

32、初中数学新课程下小组合作学习的研究与实验

33、以“教学反思”为载体的小学数学教师培训的研究

34、技校兴趣缺乏型数困生的现状及教学研究

35、中学数学课堂探究式教学模式的理论和实践研究

36、数学交流探究

37、论数学课程的情感与态度目标

38、数学课堂探究性教学的理论与实践研究

39、中学数学教师评价研究

40、五年一贯制师范数学课程设置研究

41、 高二数学 优秀生与学困生的解题策略比较研究

42、建构主义及其观点下的《全日制义务教育数学课程标准》(初中部分)解析

43、新课程标准下弗赖登塔尔数学教学原则在我国小学及初中低年级数学教学中的应用构想

44、在高中数学教学中运用《几何画板》进行数学实验的探索与实践

45、数学历史名题作为研究性学习的开发与实验研究

46、普通高中几何课程体系实施研究

47、中学数学中非语言表征的应用研究

软件工程专业硕士论文题目

1、 城轨线网数据标准与数据库设计研究

2、 基于秘密共享协议的移动数据库研究

3、 云环境下数据库同步服务的研究与实现

4、 列数据库SQL语言编译器的研究与实现

5、 面向复杂负载特征和性能需求的云数据库弹性动态平衡问题研究

6、 数据资源规划中主题数据库划分研究

7、 某某后方仓库综合数据库管理系统设计与实现

8、 SYBASE数据库的索引压缩的设计与实现

9、 分布式数据库中间件DBScale的设计与实现

10、 PostgreSQL数据库中SSD缓存模块的设计与实现

11、 数据库工具DBTool的设计与实现

12、 基于大型数据库的智能搜索与摘要提取技术研究

13、 基于用户行为分析与识别的数据库入侵检测系统的研究

14、 面向内存数据库的快照机制和持久性支持研究

15、 面向海量高并发数据库中间件的研究与应用

16、 CUBRID数据库自动化测试框架的设计与实现

17、 KingbaseES数据库列存储测试的设计与实现

18、 网络数据库服务质量监测系统的设计与实现

19、 外包数据库完整性验证的研究

20、 云南省宗教基础数据库系统的研究与分析

21、 基于SQL Server数据库的银行 保险 数据管理系统的设计和实现

22、 邮政金融电子稽查系统的数据库设计与实现

23、 文档型数据库的存储模型设计和研究

24、 多数据库环境电子商务信息安全技术研究

25、 多数据库环境数据集成与转换技术研究

26、 应用于网络监控系统的数据库设计与实现研究

27、 车辆特征数据库管理系统设计与实现

28、 数据库共享容灾技术应用研究

29、 非关系数据库加密模型的研究

30、 “数据库原理课程”在线评卷系统的设计与实现

31、 基于日志挖掘的数据库入侵检测方法研究

32、 内存数据库在城市垃圾监控系统中的研究与应用

33、 基于B/S结构的数据库加密技术的研究与应用

34、 省级基础水文数据库的设计与实现

35、 多数据库系统数据仓库集成技术应用研究

36、 多数据库环境下数据迁移技术的研究与应用

37、 基于J2EE数据库业务系统代码生成工具的设计与实现

38、 基于智能设备的嵌入式数据库安全性研究

39、 基于药用动物图像数据库的设计与实现

40、 地震预警地质构造条件数据库管理系统的设计与实现

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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.

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