决策树算法有很多种，比喻有ID3（利用信息增益来选择决策变量），（利用信息增益率来选择决策变量），CART，chain以及quest等，不同的决策树适用情况也不一样，有机会可以多多交流。。
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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 （一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法: 一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。
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现在论文审核比较严格了。你最好改下管理信息系统论文管理信息系统简介管理信息系统是一个由人和计算机等组成的能够提供信息以支持一个组织机构内部的作业、管理、分析和决策职能的系统。管理信息系统利用计算机的硬件和软件，手工规程、分析、计划、控制和决策用的模型，以及数据库对信息进行收集、传输、加工、保存、维护和使用。因此管理信息系统是一个信息处理系统。管理信息系统作为各项业务、技术、工作自动化及高水平管理的方法和模式,正在得到越来越广泛的应用。早期的管理信息系统通常是以各单位为主体,独自进行开发和应用。从技术上看,大体是以局域网或客户/服务器模式组成应用系统平台,在操作系统和数据库管理系统的平台上开发应用软件系统。但是,由于技术的发展和进步以及应用、管理和数据共享的需要等诸多原因,把分散开发且分布在各个地域的独立的管理信息系统互相连接起来,实现系统硬件、系统软件、应用软件及数据的共享,已经成为越来越迫切的任务。管理信息系统研究的意义当今社会是一个信息社会，信息已成为继劳动力、土地、资本之后的又一大资源。谁控制的信息越多，谁利用信息资源的效率越高，谁就会在各方面的竞争中占有一席之地，谁就会有更多的优势。贸易管理信息系统是一个贸易公司不可缺少的部分,它的内容对于公司的决策者和管理者来说都至关重要,所以贸易管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。但目前还有一些小型企业使用传统人工的方式管理，这种管理方式存在着许多缺点,如:效率低、保密性差,另外时间一长,将产生大量的文件和数据,这对于查找、更新和维护都带来了不少的困难。随着科学技术的不断提高，计算机科学日渐成熟，其强大的功能已为人们深刻认识，它已进入人类社会的各个领域并发挥着越来越重要的作用，计算机业飞速发展，技术淘汰指标高得惊人，价格下降以及软件应用的快速扩展引发了以信息处理计算机化为标志的“微机革命”。 微型计算机的出现和普及，为信息处理提供了物美价廉的手段，对于推动我国管理信息处理现代化起到了重要作用。使用计算机对贸易信息进行管理,具有手工管理所无法比拟的优点。例如:检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等。这些优点能够极大地提高贸易信息管理的效率,也是企业的科学化、正规化管理及与世界接轨的重要条件。国外现状计算机的发明应用，被视为人类的第三次重大的科学技术革命，是一次飞跃。过去的革命最高成就就是“用机器制造机器”，是手的延长，而计算机的出现却能做到“用机器控制机器”，是脑的延伸。计算机是提高生产效率的主要工具及途径在西方国家，计算机系统的发展有以下四个阶段：第一阶段（1953--1960）电子数据处理阶段（EDP）。 此阶段以单项数据处理为主，如财务管理、物资管理、工资管理等。第二阶段（1961--1970）管理信息系统阶段（MIS）。在这期间，由于高速度的处理机、高速度大容量的存储器与器件有了突破性进展，使得计算机应用系统从单项应用的EDP发展到多功能、多层次、综合性的应用阶段，使得MIS日渐成熟，具有了控制、预测、辅助和决策的功能。第三阶段（1970--1980）决策支持系统阶段（DSS）。在此阶段解决的主要是面向高层管理，大范围的决策问题以及非结构化信息的处理。第四阶段（1980--）职能管理系统阶段（IMS），这个阶段强调的是综合管理功能，多维服务模式，人机协调的、智能化的、集成化的计算机辅助管理功能等。据统计，目前，美国在财务会计上占有90%以上的工作由计算机完成；物资管理中80-100%的信息处理由计算机完成；计划管理是90%左右；在计算机应用发展较快的国家中，计算机应用于经济管理的占80%以上；用于科技计算的占8%以上，用于生产过程控制的占12%以上；由此可以看出，经济管理是计算机应用的主要领域。国内现状由于种种原因，我国的信息资源建设水平远远落后于信息基础设施的建设的水平。长期以来，我国信息资源的开发管理未能与信息资源的增长同步进行。我国有丰富的原始信息资源，但在此基础上再生的二次信息系统和数据库产业的规模和市场占有率、使用率相当低，大量的有价值的信息未能进一步加工成商品使其增值。我国的计算机应用要比西方国家落后十几年，管理信息系统的开发应用是从1973年开始的，83年以后才开始了大量的实际的开发和研究工作。因此，信息资源的开发和利用已被确立为国民经济信息的核心内容，信息数字化，传输的网络化是缩小发展中国家与发达国家差距的捷径，值世界信息化浪潮正以不可阻挡之势席卷全球时，我国要迎头赶上，就必须利用现有的信息基础设施，重点开发和推广应用于各类科技经济等数据库和网络资源服务系统，以便取得巨大的社会效益和经济效益。现在中国企业已进入“新管理时代”。经过20年的改革开放，中国企业发展的宏观环境和管理模式都发生了根本性的改变。企业管理在经历了计划经济时期的“生产管理”时代，计划经济与市场经济相结合时期的“混合管理”时代后，从九十年代末进入全面市场经济时期的“新管理”时代。新管理时的中国企业管理是面向市场、基于现代企业制度，是中国模式、价值化、系统化、电脑化、国际化和普遍化管理的时代。 新管理时代的中国企业管理以建立竞争优势，提高企业竞争力为核心。要提高企业的竞争力就必须整合企业经营，全面强化企业管理，形成企业持久发展的“内功”。越来越多的质优企业舍得在管理系统上投资的举动，足以说明这一趋势。在市场竞争日益激烈，用户需求不断趋向多样化，企业间关联程度越来越密切的今天，要求企业行动必须快捷、灵敏，在管理的思想观念、方式方法上不断创新。人力已经很难完全达到要求，必须借助当代信息科技的最新成果，优化和加强企业的运营和管理。管理信息系统的应用是一种趋势，必将在不久的将来发挥出巨大的作用，推动生产力的继续发展！
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Pi-motion是以OpenCV为主要核心，搭配硬件控制、语音技术、视觉识别处理、网络编程，用丰富的实例教程教会你如何从 零开始搭建 Raspberry Pi机器视觉编程环境，帮助你短时间走上人工智能的开发之路！
Pi-motion对于树莓派CPU运算速度要求非常高，在3B+时代CPU占用率经常达到200+。
好消息是： 树莓派4代的发布，很好的解决了这个问题!其CPU运算速度3倍的提升，让Pl-motion终于可以游刃有余。
Pi-motion视觉云台搭载了专为树莓派设计的AI扩展板，可直接插入树莓派，不在需要繁琐的接线，还能外接扬声器、电机、舵机等零件。
Pi-motion树莓派Al视觉云台提供安卓/ios两种系统的手机遥控，可在手机上完成人脸识别、颜色追踪、语音播报、表情识别等AI功能。
1、Pi-motion-“控制”
控制界面拥有多种功能，可以通过控制舵机来旋转摄像头，还支持“人脸识别”功能，识别画面中的人脸，甚至你还可以点击“添加表情”为画面中的人脸添加表情包，此外拍照存储、云台鸣笛等小功能应有尽有。
2、Pi-motion-“颜色识别”
Pi-motion视觉云台可以捕捉视频画面中的物体颜色，通过计算机识别并判断，在屏幕中呈现出识别到的颜色！
3、Pi-motion-“颜色追踪”
Pi-motion视觉云台可以实现颜色追踪，通过选择固定颜色，视觉云台会移动追踪视频范围内相同的颜色！
4、Pi-motion-“语音播报”
在手机里输入想要播报的语音内容，点击“播报”，就可以听到树莓派AI视觉平台播报出相应的内容！
5、Pi-motion-“二维码识别”
通过摄像头扫描二维码，二维码当中的内容会反馈到手机APP,视觉云台会通过扬声器播报二维码反馈内容！
6、Pi-motion-“人像侦测邮箱报警”
Pi-motion视觉云台通过实时监测视频中的画面，当有陌生人出现时,会自动截取当前陌生人视频画面，将画面传输到设定好的邮箱当中！
python更好。
opencv内置支持的主要语言为python和c++，如果你用户不是特别大）（比如10000次以上的人脸识别每秒），一般python就绰绰有余了。当然如果是安卓客户端的话，还是c++或java方便点，如果是后台或者树莓派之类的，python就更方便。
这里有个python的例子。
opencv 已经内置了人脸识别功能。
可以很轻松的完成相关毕业设计。
使用OpenCV提供的预先训练的深度学习面部检测器模型，可快速，准确的进行人脸识别。
Python优点：
学习难易：Python与C++对比是一门易于学习的语言所以很适合作为第一门语言来学习编程。
可视化调试：Matplotlib进行结果可视化这方法，与C++的窗体调试比起来那是好了很多啊。
我帮你寻找了一个下午的毕业论文设计与实现，我也知道太多假的了，现在我网盘给你了 记得采纳哦1-CRM客户关系管理系统-ssh2-户籍管理系统-jsp3-Java聊天室的设计与实现-swing4-进销存管理系统的设计与实现-springboot5-超市积分管理系统-jsp6-基于JSP的网上购书系统-ssh7-基于SSH的婴幼儿产品销售系统的开发与设计8-基于WEB的网上购物系统的设计与实现-ssh源码9-网上手机销售系统-jsp10-Java网上体育商城的设计与实现-ssh11-基于JSP+Servlet开发高校社团管理系统12-Java在线考试系统-ssh13-java开发电影订票网站系统-ssh14-JavaWeb校园二手平台项目+论文-ssh15-百货中心供应链管理系统+论文-ssh16-固定资产管理系统+论文-ssh17-网络考试系统的设计与实现+论文-jsp18-基于JSP+Servlet开发简单的新闻发布系统19-基于JSP+Servlet开发在线租车系统20-基于JSP+Servlet开发火车票网上订票系统21-基于JSP+Servlet开发简单的医院预约挂号系统22-基于SSM开发在线考试系统23-基于Struts2开发公司职工管理系统+说明书+任务书+方案书24-基于S2SH开发彩票购买系统的设计与实现毕业设计+论文25-基于Struts2+Hibernate开发小区物业管理系统26-基于S2SH开发学生考勤管理系统+报告27-基于S2SH开发车辆租赁管理系统的设计与实现+论文28- 基于S2SH开发银行个人业务管理系统29-基于JavaSwing开发简单的银行管理系统30-基于JavaSwing开发银行信用卡管理系统31-基于JSP+Servlet开发简单的家居购物商城系统32-基于JSP+Servlet开发手机销售购物商城系统33-基于JSP+Servlet开发物流管理系统34-基于JSP机票预定系统35-基于S2SH开发病房管理系统的设计与实现36-基于S2SH开发就业招聘管理系统37-基于S2SH开发图书管理系统（新本版）+论文38-基于S2SH开发学生公寓（宿舍）管理系统39-基于SSM开发大学食堂采购管理系统40-基于SSM开发学生信息管理系统41-基于SSM开发在线家教预约系统42-基于SSM开发自行车在线租赁管理系统43-基于Struts2+Hibernate开发社区蔬菜、食品交易平台+论文44-基于Struts2开发快递收发系统45-基于Struts2开发校园二手购物商城46-基于Struts2开发学生信息管理系统47-基于Struts2开发学生宿舍管理系统48-基于JSP+Servlet+bootstrap开发电影院购票系统49-基于JSP+Servlet开发学生成绩管理系统+实验报告50-基于JSP+Servlet开发超市日常管理系统51-基于JSP+Servlet开发开放实验室预约系统+论文52-基于JSP+Servlet开发网上服装销售购物商城系统+论文+PPT+任务书+检查表53-基于JSP+Servlet开发旅游（景点宾馆）系统54-基于JSP+Servlet开发图书管理系统+PPT+讲解视频55-基于JSP+Servlet开发学生选课系统+论文56-基于JSP开发云餐厅自助点餐系统（前台+后台） 讲解视频57-基于JSP+Servlet开发药品管理系统58-基于JSP+Servlet开发快递管理系统+UML图59-基于JSP+Servlet开发小型酒店管理系统的设计与实现60-基于JSP+Servlet开发在线聊天系统+论文+PPT61-基于JSP+Servlet开发教师工资管理系统62-基于JSP+Servlet开发汽车配件销售管理系统的设计与实现+论文63-基于SSM开发仓库库存管理系统64-基于SSM开发学生请假管理系统65-基于S2SH开发彩票购买系统的设计与实现毕业设计+论文66-基于SSM开发餐饮业点餐系统67-基于SSM开发学生信息管理系统68-基于SSM开发校园外卖零食购物商城系统69-基于S2SH开发医院挂号预约系统70-基于S2SH开发企业人事管理系统（新本版）71-基于S2SH开发学生公寓（宿舍）管理系统72-基于S2SH开发网上书店购物商城系统
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决策树特征重要性在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各种因素，有利于作出正确的决策。
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, 和生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
关于决策树算法，我打算分两篇来讲，一篇讲思想原理，另一篇直接撸码来分析算法。本篇为原理篇。 通过阅读这篇文章，你可以学到： 1、决策树的本质 2、决策树的构造过程 3、决策树的优化方向
决策树根据使用目的分为：分类树和回归树，其本质上是一样的。本文只讲分类树。
决策树，根据名字来解释就是，使用树型结构来模拟决策。 用图形表示就是下面这样。
其中椭圆形代表：特征或属性。长方形代表：类别结果。 面对一堆数据（含有特征和类别），决策树就是根据这些特征（椭圆形）来给数据归类（长方形） 例如，信用贷款问题，我根据《神奇动物在哪里》的剧情给银行造了个决策树模型，如下图：
然而，决定是否贷款可以根据很多特征，然麻鸡银行选择了：（1）是否房产价值>100w；（2）是否有其他值钱的抵押物；（3）月收入>10k；（4）是否结婚；这四个特征，来决定是否给予贷款。 先不管是否合理，但可以肯定的是，决策树做了特征选择工作，即选择出类别区分度高的特征。
由此可见， 决策树其实是一种特征选择方法。 （特征选择有多种，决策树属于嵌入型特征选择，以后或许会讲到，先给个图）即选择区分度高的特征子集。
那么， 从特征选择角度来看决策树，决策树就是嵌入型特征选择技术
同时，决策树也是机器学习中经典分类器算法，通过决策路径，最终能确定实例属于哪一类别。 那么， 从分类器角度来看决策树，决策树就是树型结构的分类模型
从人工智能知识表示法角度来看，决策树类似于if-then的产生式表示法。 那么， 从知识表示角度来看决策树，决策树就是if-then规则的集合
由上面的例子可知，麻鸡银行通过决策树模型来决定给哪些人贷款，这样决定贷款的流程就是固定的，而不由人的主观情感来决定。 那么， 从使用者角度来看决策树，决策树就是规范流程的方法
最后我们再来看看决策树的本质是什么已经不重要了。 决策树好像是一种思想，而通过应用在分类任务中从而成就了“决策树算法”。
下面内容还是继续讲解用于分类的“决策树算法”。
前面讲了决策树是一种 特征选择技术 。
既然决策树就是一种特征选择的方法，那么经典决策树算法其实就是使用了不同的特征选择方案。 如： （1）ID3：使用信息增益作为特征选择 （2）：使用信息增益率作为特征选择 （3）CART：使用GINI系数作为特征选择 具体选择的方法网上一大把，在这里我提供几个链接，不细讲。
但，不仅仅如此。 决策树作为嵌入型特征选择技术结合了特征选择和分类算法，根据特征选择如何生成分类模型也是决策树的一部分。 其生成过程基本如下：
根据这三个步骤，可以确定决策树由：（1）特征选择；（2）生成方法；（3）剪枝，组成。 决策树中学习算法与特征选择的关系如下图所示：
原始特征集合T：就是包含收集到的原始数据所有的特征，例如：麻瓜银行收集到与是否具有偿还能力的所有特征，如：是否结婚、是否拥有100w的房产、是否拥有汽车、是否有小孩、月收入是否>10k等等。 中间的虚线框就是特征选择过程，例如：ID3使用信息增益、使用信息增益率、CART使用GINI系数。 其中评价指标（如：信息增益）就是对特征的要求，特征需要满足这种条件（一般是某个阈值），才能被选择，而这一选择过程嵌入在学习算法中，最终被选择的特征子集也归到学习算法中去。 这就是抽象的决策树生成过程，不论哪种算法都是将这一抽象过程的具体化。 其具体算法我将留在下一篇文章来讲解。
而决策树的剪枝，其实用得不是很多，因为很多情况下随机森林能解决决策树带来的过拟合问题，因此在这里也不讲了。
决策树的优化主要也是围绕决策树生成过程的三个步骤来进行优化的。 树型结构，可想而知，算法效率决定于树的深度，优化这方面主要从特征选择方向上优化。 提高分类性能是最重要的优化目标，其主要也是特征选择。 面对过拟合问题，一般使用剪枝来优化，如：李国和基于决策树生成及剪枝的数据集优化及其应用。 同时，决策树有很多不足，如：多值偏向、计算效率低下、对数据空缺较为敏感等，这方面的优化也有很多，大部分也是特征选择方向，如：陈沛玲使用粗糙集进行特征降维。 由此，决策树的优化方向大多都是特征选择方向，像ID3、、CART都是基于特征选择进行优化。
参考文献 统计学习方法-李航 特征选择方法综述-李郅琴 决策树分类算法优化研究_陈沛玲 基于决策树生成及剪枝的数据集优化及其应用-李国和
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.
ubuntu设计的人脸识别系统移植到树莓派上的方法步骤：1、下载ubuntu操作系统镜像。下载完成，将得到一个后缀为.xz的压缩包，将其解压后会得到一个格式为img的文件。2、获取镜像写入工具。3、写入系统镜像，将准备好的MicroSD卡插入读卡器后接入电脑，打开Win32DiskImager，选择下载好的ubuntu系统镜像，点击写入按钮后，可能会弹出警告窗口，点击Yes即可。开始执行镜像写入操作，完成后将弹出以下对话框，点击OK完成系统镜像写入操作。4、安装ubuntu，取下MicroSD卡，将其插入树莓派的对应插槽中，完成后，接好外设树莓派上电。
工科生一般有一个毕业设计，做一个项目，同时需要写一个论文也就是毕业论文讲述设计工作中做了什么，为什么做，得到了什么结论等理论性的东西。文史哲以及经济等和理科生一般都是需要写一个论文，阐述清楚以及涉猎的学科研究方向中的理论，突破，收获等。大致这样吧
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