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关于毕业论文选题，一般学校是会分配题目到院里，再由院里分给各个导师，导师再分给学生：也有直接院里的题目分给导师再到学生。这样的弊端会有些耽误时间，特别出现有些不负责任的导师就会很烦恼。当然自主选题也是可以的。有想法的学生有可能在很久之前就已经想好题目，早早进行筹备中了。但是大部分学生还是要由导师分配题目。下面是一些音乐类的毕业论文题目，一起来看看。1. 浅析黄自艺术歌曲的音乐特征与演唱表达2. 试论多媒体在声乐教学中的运用3. 释析巴罗克(古典/浪漫)时期声乐作品的风格特征4. 试论声乐教育的评价体系5. 怎样运用歌声传达情感6. 如何运用科学的方法演唱通俗歌曲7. 歌唱艺术中的情感体验与表现8. 论学校声乐人才培养方案如何适应社会要求9. 中国古代声乐没血发展初探10. 童声训练的原则与方法11. 声乐教学中应注意名族问题12. 歌唱心理调控在人声训练中的作用13. 民族声乐歌唱方法探析14. 美誉与音乐教育15. 试论童声合唱的训练方法16. 音乐新课标下的课堂教学方法研究17. 中小学音乐教育与合唱活动18. 基础教育新课程改革形势下的高师音乐教育论19. 从普通高校学生音乐素质教育现状所引发的思考20. 音乐素质的培养对幼儿身心发展的作用21. 二十世纪中国学校音乐教育发展研究22. 合唱在中小学素质教育中的作用23. 论音乐教师钢琴即兴伴奏能力的培养24. 论中学音乐课堂教学方法的多样性25. 析理查.斯特劳斯交响诗《唐.吉坷德》中的引子的主题内涵26. 论赵元任声乐作品的民族性鱼延长表达以上就是关于音乐类毕业论文选题的相关内容，希望对大家有所帮助，想要了解更多内容，欢迎关注本平台!
如果同学想让自己的论文题目变得更加新颖，可以试着将两个主题结合在一起。例如：
1、人的身心不断受到诸多外部因素的影响，声音就是其中之一。如果你想让自己的论文与生物学或心理学有关，可以从以下方面来探索音乐：
2、从人类文明的早期开始，音乐文化就是其发展不可替代的一个方面。如果你对音乐史或其与社会的相互关系感兴趣，可以研究：
3、技术对音乐创作、发展和传播的贡献。如果技术是你感兴趣的领域，可以选择下列主题：
选题是音乐学 毕业 论文的基础环节，在一定程度上决定着音乐毕业论文的质量。下面是我带来的关于音乐学毕业论文题目的内容，欢迎阅读参考!音乐学毕业论文题目(一) 1. 浅谈初中 音乐欣赏 教育 中审美能力的培养 2. 音乐教育与素质教育的关系研究 3. 浅谈音乐教育中的欣赏教学 4. 浅谈音乐教育中创造能力的培养 5. 如何开发学生在音乐实践活动中创新能力 6. 浅议音乐教学中的课堂语言美 7. 让民族音乐之花在学生心中开放 8. 音乐表演中的美学原则 9. 音乐创作中的灵感与审美 10. 深化中小学音乐教育改革之我见 11. 中小学音乐课的意境教育探索 12. 浅谈少儿钢琴教学 13. 谈音乐记忆能力的训练与培养 14. 唐代燕乐繁荣之原因 15. 早期音乐教育与 儿童 思维发展 16. 论美育中的音乐教育 17. 我国戏曲音乐的发展 18. 如何搞活音乐课堂提高教学质量 19. 论音乐与情感 20. 试论歌曲演唱的二度创作 音乐学毕业论文题目(二) 1. 谈乐曲的节奏美 2. 浅谈合唱训练 3. 谈合唱指挥的教学原则 4. 论怎样提高中学音乐教师的钢琴即兴能力 5. 如何提高学生的钢琴演奏的表现力 6. 舞蹈教育与素质教育 7. 试论舞蹈中人体动作的造型性 8. 谈声乐教学中的呼吸训练 9. 论呼吸在歌唱发声的运用 10. 声乐学习理论与实践的结合 11. 浅谈美声唱法 12. 浅谈声乐作品的二度创作 13. 论歌唱中的咬字吐字 14. 多媒体技术与音乐教学 15. 西洋唱法与民族唱法 16. 歌唱与情感 17. 声乐教学中真假声结合的混合声训练 18. 谈普通学校音乐教育学的研究范围 19. 音乐教育学的研究对象及研究 方法 20. 心理学与儿童音乐教育 21. 音乐才能的形成、结构、测试 22. 美声唱法的学派与风格 23. 歌唱的呼吸与发声 音乐学毕业论文题目(三) 1. 歌唱的共鸣与语言 2. 论儿童发展与音乐学习 3. 儿童音乐趣味的培养 4. 儿童歌唱技能的培养 5. 儿童表演技能与音乐运动觉能力的培养 6. 歌唱心理状态的重要性 7. 浅谈合唱指挥对歌词主题思想的研究 8. 歌词声韵的研究 9. 歌词形式特点的研究 10. 科学的发声状态在歌唱中的作用 11. 关于声乐作品的艺术表现 12. 真声位置在歌唱中的运用 13. 歌唱的吐字与发声 14. 哈欠状态在歌唱中的运用 15. 混合声在歌唱中的运用 16. 歌唱语言中字音之间的衔接 17. 歌唱中气息的控制与功能的发挥 18. 母音在歌唱练习中的运用 19. 混合共鸣在不同声区中的运用 20. 生活语言与歌唱语言 21. 歌唱语言的艺术特征 22. 歌唱的艺术表现对声乐作品的再创作 23. 歌唱的艺术中声与情的关系 24. 儿童的早期音乐创作能力的开发 25. 儿童音感训练的时践与方法 26. 儿童的绝对音感的训练方法 27. 歌唱与声音控制 猜你喜欢： 1. 音乐学毕业论文 2. 音乐学毕业论文范文 3. 音乐学毕业论文获奖范文 4. 音乐系毕业论文参考 5. 本科音乐专业毕业论文选题
寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
数据挖掘得概念，关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程
深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
数据挖掘得概念，关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程
学术堂整理了十五个好写的投资学毕业论文题目供大家进行参考：1、论在WTO框架内建立国际投资多边协议2、我国海外投资法律制度的完善3、论离岸公司在我国涉外投资中的法律规制4、证券投资基金的风险分析5、我国国际直接投资的区域分布研究6、民间投资的影响因素分析及对策7、山东省政府投资项目管理模式研究8、完善政府投资监管的法律思考9、我国证券投资基金投资策略的财务学研究10、我国投资效率与机制研究11、风险投资初期阶段投资风险评价12、美国房地产投资信托基金的设立法律研究13、20世纪90年代以来双边投资协定评价及发展趋势研究14、境外风险资本在中国的投资策略研究15、我国发展风险投资业的思考
“管家婆”消费管理系统的设计与实现 面向创新创业型小微企业的人力资源管理平台设计与实现 “爱心岛”——校园二手物品循环利用与分享平台开发 “亲宝宝看图识字”——基于安卓的兴趣型幼儿智力训练APP 基于Unity3D游戏引擎的Pandora游戏设计与开发 黑石顶生物多样性APP设计与实现 基于php的中山大学生物博物馆的设计与实现 基于Hadoop的公共自行车数据分布式存储和计算 纽约公共自行车数据可视分析 基于公共自行车数据的城市居民职住地分析 基于ansible的实训云容器的构建与管理 基于vue的少儿编程网的前端设计与实现 基于vue的敏捷学习网的前端设计与实现 基于hyperledge的众筹应用的设计与实现
确定题目要看选题要求
很多 建议上小木虫查查
数据挖掘相关的权威期刊和会议-----------------------------------------------[Journals] Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) Mining and Knowledge and Information & Knowledge Engineering[Conferences] Conference on Management of Data (ACM) Conference on Very Large Data Bases (Morgan Kaufmann/ACM) International Conference on Data Engineering (IEEE Computer Society) Knowledge Discovery and Data Mining (ACM) World Wide Web Conferences (W3C) International Conference on Information and Knowledge Management (ACM) Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (Springer-Verlag LNAI)个性化推荐建议去john riedl的主页逛逛，Grouplen的leader个性化推荐的书最出名的是 handbook 这是个性化推荐的"教科书" 国内貌似就有一本项亮的《推荐系统实践》
听说“Hans Journal of Data Mining”不错！不知道是不是真的！
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。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。
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.