机器毕业设计论文(毕业设计机器人方面)

本文将推荐5个机器学习毕业项目/demo下载，适合计算机专业的本科生。如果你想在你的毕业设计中做出一些创新，这篇文章将非常适合你。

1.【毕业设计】基于知识图谱和人工神经网络的简历推荐系统

技术栈前端使用echarts.js，后端基于PythonDjangao；特征处理阶段，基于知识图谱处理技能相关特征，使用neo4j进行图构建；系统流程是先进行二分类筛选，然后对分类为正的样本进行排序；二类分类模型基于DNN，并在Keras上进行训练。在线分类时，直接调用已经训练好的h5格式保存的模型文件；排序函数以随机森林的特征重要性作为基本排序指标；系统演示如下：

2.【Demo】基于数据分析的智能美食推荐APP（含菜品识别）

基本技能：

登录并注册。输入基本信息（身高、体重、性别、年龄）和附加信息（工作、平均每周运动时间、睡眠时间、病史）。对于没有填写附加信息的用户：选择减肥、增肌、塑形、保持形象。（自身信息与目标标准对比，根据以上选择而变化）每日量（手环、手机计步器）、近几天曲线推荐菜谱：两个标签，一个定制菜谱，一个随机智能推送单菜推荐菜品组合，推荐一周的食谱（根据你每天添加的一些信息动态变化），如果填写附加信息，建议药膳（一周药膳，正常星期二，星期三药膳.）（注意，你可能不想减肥）什么的）百度api-动态输入每顿饭的信息（防抖处理，这里吹牛算法，猜猜吃了多少卡路里）在烹饪过程中添加了美食帮手的所有功能，并针对特殊人群添加详细的成分信息热量等。混入推荐，推送有利于健康的方法（黄瓜法）的信息。针对特殊患者群体每日相关事物摄入量的限定范围。显示OCR体检单信息。分析照片中菜肴的数量。吃多少菜，包含多少。卡路里3.【毕业设计】利用pytorch训练深度学习网络模型，实现车辆模型识别

利用深度学习技术构建残差网络，利用CompsCars数据集训练车型识别模型。将训练好的模型移植到Android端，实现手机扫描识别车型的功能。该项目涉及技术点较多，要求开发人员具备一定的技术能力。比如：python语言的使用、深度学习框架pytorch的使用、爬虫脚本的了解、Java语言的使用、Android平台架构的了解等等。虽然是跨语言开发，但是要求并不高。只要达到入门级，就可以了解这个项目，并尝试一些定制化的改造。至此，框架已经搭建完毕。您只需要修改数据源并重新训练模型即可实现新的应用程序。

4.【Demo】基于深度学习的表情情感模型系统

本系统是通过tensorflow实现的表情识别模型，支持以下表情的识别（数据集为fer2013）

angerdisgustfearhappysadsurpriseneutral下载地址：https://www.ligongku.com/resource/1406请复制链接到浏览器下载，建议在PC上下载。

5、基于深度学习的图像验证码解决方案

基于深度学习的图像验证码解决方案-该项目可以快速消除字符粘连、重叠/透视变形/模糊/噪声等各种干扰情况。足以解决市面上最复杂的验证码场景。目前也用于其他OCR场景。该项目基于TensorFlow1.14开发，旨在帮助中小企业或个人用户快速构建图像分类模型并投入生产环境，降低技术应用门槛。

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