模式识别的本科毕业论文的方向

模式识别与智能系统专业研究方向总共有五大类，分别是模式识别与智能信息处理，计算智能与智能系统，智能信息与控制，智能控制理论、方法及其应用，语音信号处理及应用。这个专业和人工智能、机器学习、数据挖掘、云计算、大数据分析等都有联系。毕业后可从事机器人，视觉识别，图像处理等相关职位。

模式识别与智能信息处理

该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究，运用数学和信息科学的理论与方法，从信息处理的角度，研究模式信息处理的机理、计算理论和算法，使计算机实现类似于人的视觉能力。

研究数字图象和视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建等关键技术，在提出创新理论与算法的基础上，设计、研制和开发实用的高性能模式识别、图象视频处理以及医学图象处理的计算机应用系统。

计算智能与智能系统

本方向致力于生命计算学与人工智能系统的研究。生命计算学是计算智能概念的泛化，包括人工智能中的符号计算学和神经计算学，以及遗传算法、进化计算和DNA计算等；

人工生命系统是智能系统概念的泛化，包括智能信息处理系统、智能控制系统、机器人、细胞自动机等。该方向致力于模拟自然生命系统中信息与控制的规律，特别是生命的自组织、自学习、自适应、自修复、自生长以及自复制的基本特性，以及感知、知觉、认知、判断、推理、思维等智能行为；

以“计算”的形式表现智能，以人工生命系统实现智能，并将其应用于模式识别与图象处理、复杂动态系统建模、仿真与控制等领域。

智能信息与控制

控制论是“研究信息与控制一般规律的科学”，“信息与控制”是控制论的核心。在控制论思想中，“信息与控制”是生物系统和人工系统共有的特性，模拟生物智能，是控制论的基本思想。

“信息”、“控制”、“智能”、“生命”四个基本的概念，构成了控制论科学的全部基础。“智能信息与控制”是研究自然生命与人工系统中信息与控制一般规律的科学。

“智能信息与控制”方向以人工智能、控制论、系统论和信息论为理论基础，以计算机技术、电子技术和通讯技术为技术手段，以复杂演化系统为对象，类比自然生命与复杂演化系统中信息与控制的一般规律，研究面向复杂演化系统的智能控制原理和方法，并将这些规律、原理和方法应用于复杂系统的建模、仿真与控制。

智能控制理论、方法及其应用

该方向致力于具有多种复杂性和多级或分散信息结构的大规模控制系统研究。运用人工智能、计算智能（包括模糊逻辑、神经网络和进化计算）等理论与方法，结合现代控制理论（如鲁棒控制、自适应控制、变结构控制等），研究智能递阶、分散控制或优化调度系统。

主要包括：基于模式分类、计算智能和知识工程方法的大规模复杂系统的综合集成建模；基于计算机视觉的生产过程质量监测与优化控制；基于知识和模拟进化方法的多分辨率建模及模型的聚合/解聚和平滑一致性转换技术；智能控制系统的结构性质（如稳定性、能控（能观）性、自主性等）的研究；智能系统的整体优化方法及自组织保优机制的研究；

基于Agent技术的开放复杂巨系统的智能优化控制与决策；网络环境下的智能自动化理论与技术；基于现场总线技术的计算机控制与管理；离散事件和混杂系统的优化控制方法；在多种复杂性（如不确定性、非线性、参数时变、时滞等）融合条件下的非良定对象的知识基模型集成与智能优化控制策略和实现方法。

语音信号处理及应用

语音信号处理是当今信息科学研究领域中的一个重要分支，它是将数字信号处理与语音学相结合，解决现代通信领域中人与人之间、人与机器之间的信息交换问题。

语音信号处理学科在世界范围内取得了飞速发展，无论是在基础研究领域还是在各个特定的应用领域都出现了许多新算法和高性能的系统，取得了大量突破性的进展。

在硬件方面，随着计算机技术及DSP芯片的迅速更新换代，为各种日益复杂的语音处理算法的实时实现提供了可能性。在21世纪，这个研究领域的发展速度将更快，它与高速信息处理、传输和交换诸方面的关系将更加密切。

本方向主要研究语音信号数字处理的新理论、新方法及其应用，如语音编码，语音识别，语音合成，语音增强和语音编码等，满足通信与信息技术应用领域对语音处理技术的需求。

扩展资料

模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。

参考资料：百度百科-模式识别与智能系统

1、研究方向首先要与本专业相关，是该专业下的某一领域。

2、其次选择自己较为感兴趣的方面，兴趣是最好的老师，当然也不能忘了考虑本身的实力，尽量选择在自身能力范围内，毕竟这个研究方向最后会导致论文结果的好坏，所以超出能力范围太多，就无法实现，无法得到结果。同时这个方向也要结合实际，结合当下的研究热点。最后综合考查。

一是你自己的研究兴趣点在哪里，就在哪里去寻找这方面的问题。

二是前人研究成果的深度和不足，目前尚无法解决的某方面的问题，就是我们下一步研究的方向。

三是发现别人研究成果中的错误，就是可以着手证误的研究方向。关于基础性研究方向还是实用性研究方向必须要根据需要、条件、和可能产生的效益来决定。一般来说基础性研究难度较大，成果转化为效益较难，可能涉及更好的研究条件。

确定论文的研究方向：

既是一个技术性问题又是一个学术性问题。如果是大学本科的毕业论文，论文只是对几年大学学习的一个总结和评估，要求不会太高，以通过毕业为第一要素，当然你也可以研究比较深的课题，这在时间和精力上有限制，知识储备还不足。

如果在某一小点上有所创新，有所发现就很不错了。要说真正有质量的论文还是在研究生期间所从事研究的内容。

这时除了自己化时间精力去深思以外，导师的指导是至关重要的，而此时的论文研究方向从一开始就由导师为你量身打造了，就确定了研究方向，你自己的自由度反而不大，只要遁着导师的思路早出成果就行了。

数学专业毕业论文选题方向如下：

1、并行组合数学模型方式研究及初步应用。

2、数学规划在非系统风险投资组合中的应用。

3、金融经济学中的组合数学问题。

4、竞赛数学中的组合恒等式。

5、概率方法在组合数学中的应用。

6、组合数学中的代数方法。

7、组合电器局部放电超高频信号数学模型构建和模式识别研究。

8、概率方法在组合数学中的某些应用。

9、组合投资数学模型发展的研究。

10、高炉炉温组合预报和十字测温数学建模。

11、基于数学形态学-小波分析组合算法的牵引网故障判定方法。

12、证券组合投资的灰色优化数学模型的研究。

13、一些算子在组合数学中的应用。

14、概率方法在组合数学及混合超图染色理论中的应用。

15、竞赛数学中的组合恒等式。

毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。

数学专业毕业论文选题方向

1动态规划及其应用问题。

2计算方法中关于误差的分析。

3微分中值定理的应用。

4模糊聚类分析在学生素质评定中的应用。

5关于古典概型的几点思考。

6浅谈数形结合在数学解题中的应用。

7高校毕业生就业竞争力分析。

8最大模原理及其推广和应用。

9 最大公因式求解算法。

10行列式的计算。