機(jī)器畢業(yè)設(shè)計(jì)論文(畢業(yè)設(shè)計(jì)機(jī)器人方面)

本文將推薦5個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)畢業(yè)項(xiàng)目/demo下載，適合計(jì)算機(jī)專業(yè)的本科生。如果你想在你的畢業(yè)設(shè)計(jì)中做出一些創(chuàng)新，這篇文章將非常適合你。

1.【畢業(yè)設(shè)計(jì)】基于知識(shí)圖譜和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)歷推薦系統(tǒng)

技術(shù)棧前端使用echarts.js，后端基于PythonDjangao；特征處理階段，基于知識(shí)圖譜處理技能相關(guān)特征，使用neo4j進(jìn)行圖構(gòu)建；系統(tǒng)流程是先進(jìn)行二分類篩選，然后對(duì)分類為正的樣本進(jìn)行排序；二類分類模型基于DNN，并在Keras上進(jìn)行訓(xùn)練。在線分類時(shí)，直接調(diào)用已經(jīng)訓(xùn)練好的h5格式保存的模型文件；排序函數(shù)以隨機(jī)森林的特征重要性作為基本排序指標(biāo)；系統(tǒng)演示如下：

2.【Demo】基于數(shù)據(jù)分析的智能美食推薦APP（含菜品識(shí)別）

基本技能：

登錄并注冊(cè)。輸入基本信息（身高、體重、性別、年齡）和附加信息（工作、平均每周運(yùn)動(dòng)時(shí)間、睡眠時(shí)間、病史）。對(duì)于沒(méi)有填寫附加信息的用戶：選擇減肥、增肌、塑形、保持形象。（自身信息與目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比，根據(jù)以上選擇而變化）每日量（手環(huán)、手機(jī)計(jì)步器）、近幾天曲線推薦菜譜：兩個(gè)標(biāo)簽，一個(gè)定制菜譜，一個(gè)隨機(jī)智能推送單菜推薦菜品組合，推薦一周的食譜（根據(jù)你每天添加的一些信息動(dòng)態(tài)變化），如果填寫附加信息，建議藥膳（一周藥膳，正常星期二，星期三藥膳.）（注意，你可能不想減肥）什么的）百度api-動(dòng)態(tài)輸入每頓飯的信息（防抖處理，這里吹牛算法，猜猜吃了多少卡路里）在烹飪過(guò)程中添加了美食幫手的所有功能，并針對(duì)特殊人群添加詳細(xì)的成分信息熱量等?；烊胪扑]，推送有利于健康的方法（黃瓜法）的信息。針對(duì)特殊患者群體每日相關(guān)事物攝入量的限定范圍。顯示OCR體檢單信息。分析照片中菜肴的數(shù)量。吃多少菜，包含多少?？防?.【畢業(yè)設(shè)計(jì)】利用pytorch訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)車輛模型識(shí)別

利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建殘差網(wǎng)絡(luò)，利用CompsCars數(shù)據(jù)集訓(xùn)練車型識(shí)別模型。將訓(xùn)練好的模型移植到Android端，實(shí)現(xiàn)手機(jī)掃描識(shí)別車型的功能。該項(xiàng)目涉及技術(shù)點(diǎn)較多，要求開(kāi)發(fā)人員具備一定的技術(shù)能力。比如：python語(yǔ)言的使用、深度學(xué)習(xí)框架pytorch的使用、爬蟲(chóng)腳本的了解、Java語(yǔ)言的使用、Android平臺(tái)架構(gòu)的了解等等。雖然是跨語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，但是要求并不高。只要達(dá)到入門級(jí)，就可以了解這個(gè)項(xiàng)目，并嘗試一些定制化的改造。至此，框架已經(jīng)搭建完畢。您只需要修改數(shù)據(jù)源并重新訓(xùn)練模型即可實(shí)現(xiàn)新的應(yīng)用程序。

4.【Demo】基于深度學(xué)習(xí)的表情情感模型系統(tǒng)

本系統(tǒng)是通過(guò)tensorflow實(shí)現(xiàn)的表情識(shí)別模型，支持以下表情的識(shí)別（數(shù)據(jù)集為fer2013）

angerdisgustfearhappysadsurpriseneutral下載地址：https://www.ligongku.com/resource/1406請(qǐng)復(fù)制鏈接到瀏覽器下載，建議在PC上下載。

5、基于深度學(xué)習(xí)的圖像驗(yàn)證碼解決方案

基于深度學(xué)習(xí)的圖像驗(yàn)證碼解決方案-該項(xiàng)目可以快速消除字符粘連、重疊/透視變形/模糊/噪聲等各種干擾情況。足以解決市面上最復(fù)雜的驗(yàn)證碼場(chǎng)景。目前也用于其他OCR場(chǎng)景。該項(xiàng)目基于TensorFlow1.14開(kāi)發(fā)，旨在幫助中小企業(yè)或個(gè)人用戶快速構(gòu)建圖像分類模型并投入生產(chǎn)環(huán)境，降低技術(shù)應(yīng)用門檻。

正文結(jié)束

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