写毕业论文选题需要以下几个步骤：
1. 确定研究领域：首先需要确定你想要研究的领域，例如金融、市场营销、教育等。
2. 收集信息：收集相关领域的信息和前沿研究成果，以了解该领域目前存在的问题和需要解决的难题。
3. 确定选题范围：在了解该领域的基础上，结合自己的兴趣爱好和能力，确定自己想要研究的具体话题，并逐渐缩小选题范围。
4. 提出研究问题：在确定具体研究范围后，提出一个明确的研究问题，该问题应该是当前研究领域中还未解决的难题或者需要深入探讨的议题。
5. 立论立意：在确定研究问题后，需要对该问题进行思考和分析，提出独特的看法和观点，并明确自己的立论立意。
6. 撰写论文提纲：撰写论文提纲是写毕业论文选题的重要一步，它可以帮助你更好地组织研究思路和内容结构。在撰写论文提纲时，需要明确研究的主要内容、研究方法、数据来源等。
7. 确定研究方法：在确定论文选题和研究问题后，需要根据具体情况确定研究方法，例如文献综述、案例分析、问卷调查、实验研究等。
8. 收集数据：在确定研究方法后，需要进行数据收集和处理，以支持和验证自己的研究结论。数据来源可以是文献、统计数据、实地调查等。
9. 分析结果：在收集到足够的数据后，需要对其进行分析和解读。在分析结果时，需要结合前人研究成果和自己的实际情况，提出合理的结论和建议。
10. 撰写论文：在完成以上步骤后，需要根据论文格式和要求撰写论文，包括摘要、目录、引言、研究方法、结果分析、结论、参考文献等部分。在写作过程中，需要注意语言表达、逻辑严谨、文字流畅等要素。
11. 审稿修改：在完成初稿后，需要多次审稿和修改，以保证论文质量和内容准确性。可以请导师或专业人士进行审稿，以获取有益的指导意见。
总之，毕业论文选题是开展研究工作的基础和关键，需要认真思考和筛选，同时要注意实用性和创新性。在撰写论文过程中，需要遵循学术规范和论文格式要求，注重数据分析和方法运用，以取得优秀的研究成果和学术成就。
毕业论文的课题方向的确定通常需要经过以下步骤：1. 选择研究领域：首先，研究生需要选择自己感兴趣的研究领域，例如：金融、管理、市场营销等。在选择研究领域时，可以考虑自己的专业知识和职业发展方向等因素。2. 查阅文献：在确定研究领域后，研究生需要查阅相关的学术文献、报告和新闻报道等，了解该领域的研究现状、热点问题和未来发展方向等，以便确定具体的研究方向和课题。3. 确定研究问题：在了解研究领域的基础上，研究生需要确定具体的研究问题，即要研究的核心问题或假设。研究问题应该具有一定的研究价值和实际意义，并且能够与自己所学专业的相关领域联系起来。4. 确定研究方法：在确定研究问题后，研究生需要确定具体的研究方法和技术，例如：文献综述、实证研究、案例研究等。研究方法应该能够有效地回答研究问题，并且符合学术规范和要求。5. 寻找指导老师：在确定研究方向和课题后，研究生需要寻找合适的指导老师。指导老师通常会根据自己的经验和专业知识，为研究生提供指导和支持。总之，确定毕业论文的课题方向需要考虑多个因素，研究生应该根据自己的兴趣、专业知识和职业发展方向等因素来确定具体的研究方向和课题，同时还需要根据导师的指导和建议来进行选择和调整。
怎么写毕业论文选题？大家注意你只要符合以下三个点，你就可以做到一个好的选题。第一，伏历可行，选题的可行性。首先要求研究问题的清晰和明确，其次要求研究问题的适中，如果一篇论文的选题太大了，那么这篇论文就很容易显得太过宽泛，你的可操作性也是非常低的。比如同学们要做一篇关于品牌的相关研究，那么品牌这个词是非常广泛的，所以你要把这个品牌要进一步得去细分它，去细化你的研究对象，不能直接去讲品牌的某某某，一定要去细分，比如我细分下一个领域，我细分到了文创品牌，那么文创品牌它还是包含了很多内容，还是很大，那么我们继续细化，比如可以细化到手工作品，细化到手工制品，这是一个思路。第二，创新，这里所讲的创新并不仅仅指的是你题目的创新，你也可以是理论上的创新，研究方法上的创新等等，你要完成一篇好的论文，至少要有一点创新才可以，因为在写论文的时候，绪论里面往往要有创新点这一点，开题报告的时候也要把创新点点名，所以说这个时候一定是题目、理论、方法等这几个内容上三选一就可以了，至少有一点。第三，研究价值，研究价值也是与你的上面的创新是相关的，你的研究能不能有好的结果，能不能实际的应用，能不能给学术界的相关领域有一定的补充，能够体现这些东西才是一个好的论文，这样的选题才能够继续下去。那么我们怎么确定自己的选题是不是创新，是不是可行，是不是有研究价值呢？这里大家可以通过大量的资料检索，查阅相关的文献研究去确定，如果说相关的文献很多了，或者是有很多类似的，那么这个时候一定要及时的去转换思路。接下来大家有一些资料检索的难点，也给大家讲一下怎么样去检索资料，大家要完成一篇符合毕业标准的论文，做好一个研究，你必须得先前人的研究作为铺垫，也就是在训练里面文献综述你得写。只有做好铺垫，大家在撰写论文的时候才能够提出自己的理论与设计。做好资料检索的第一步，同学们首先要学会如何高效得查找文件，千万别把大量的时间去浪费在去找一些无意义的东西上，你要记得你的目标时时刻刻就是为了先完成这篇论文。检索论文的第一步是要找到适合自己的网站，比如基芦察础新人阶段，用中国知网维普万方百度学术都是可以的。完毕！
填写论文研究方向的原则：
一、应与兴趣相合一个人在日常生活里，没有兴趣的事，不会去做，如勉强去做，也会做不好。写论文的情形跟做事一样，能符合自己的兴趣才有可能写好。
二、应考虑自己的能力在就读大学的这段期间内，是否有能力作某个论题的研究，也应好好考虑。论题如涉及太多外文文献，就要考虑自己的能力是否能胜任。
三、范围应大小适中一般讨论论文写作的书，都强调论题不宜太大，或论题要小，笔者以为研究方向的大小应有其伸缩性，Gocheck论文检测系统认为，研究方向大小的选择，应以研究时间的长短、数据的多寡作为考虑的首要因素。
四、资料是否容易取得一篇论文的好坏，除写作者的能力外，另一部分的因素是资料是否充足。当我们在选择研究方向时，就应把资料是否容易取得，列为重要的考虑因素。
五、应能推陈出新一般论文写作规范，都强调论题要新，意思是前人可能没有研究过，或研究的水平不高。
扩展资料
研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。
第一、研究课题的基础工作——搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。
首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。
其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。
调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。
第二、研究课题的重点工作——研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。
第三、研究课题的核心工作――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。
同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。
第四、研究课题的关键工作――执笔撰写。下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。
第五、研究课题的保障工作――修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。
逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，测试验证我们这个求解的模型的好坏。
Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率。
区别：
Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。
正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型。
这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。
问题一：逻辑回归和SVM的区别是什么？各适用于解决什么问题 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项,如l1,l2等等.所以在很多实验中,两种算法的结果是很接近的. 但是逻辑回归相对来说模型更简单,好理解,实现起来,特别是大规模线性分类时比较方便.而SVM的理解和优化相对来说复杂一些.但是SVM的理论基础更加牢固,有一套结构化风险最小化的理论基础,虽然一般使用的人不太会去关注.还有很重要的一点,SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算 svm 更多的属于非参数模型,而logistic regression 是参数模型,本质不同.其区别就可以参考参数模型和非参模型的区别就好了. logic 能做的 svm能做,但可能在准确率上有问题,svm能做的logic有的做不了 问题二：逻辑回归适用于什么样的分类问题 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑 问题三：哪些问题可以使用logistic回归分析 Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。 问题四：逻辑回归 和 朴素贝叶斯 两者间的区别 区别如下： logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。 解决这个问题的方法一般是建立一个属性模型，对于不相互独立的属性，把他们单独处理。例如中文文本分类识别的时候，我们可以建立一个字典来处理一些词组。如果发现特定的问题中存在特殊的模式属性，那么就单独处理。 问题五：机器学习中的逻辑回归到底是回归还是分类 逻辑回归：y=sigmoid(w'x) 线性回归：y=w'x 也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数，sigmoid(x)=1/(1+exp(-x))，其实就是对x进行归一化操作，使得sigmoid(x)位于0~1逻辑回归通常用于二分类模型，目标函数是二类交叉熵，y的值表示属于第1类的概率，用户可以自己设置一个分类阈值。 线性回归用来拟合数据，目标函数是平法和误差 问题六：逻辑回归，如何处理多元共线性问题 将所有回归中要用到的变量依次作为因变量、其他变量作为自变量进行回归分析，可以得到各个变量的膨胀系数VIF以及容忍度tolerance，如果容忍度越接近0，则共线性问题越严重，而VIF是越大共线性越严重，通常VIF小于5可以认为共线性不严重，宽泛一点的标准小于10即可。 问题七：机器学习之逻辑回归算法的一些疑问 第一， 参数为theta, 观察到x向量，判断为y标签的概率。 第二， h(x)为sigmoid function, 用来将 (-inf,inf)映射至(0,1]作为概率分布 第三 , 虽然不知道你在说什么，但是y是标签，所以在这里只有二值，1或-1 问题八：多重线性回归，logistic回归，cox回归各自解决什么问题 影响因素研究的 问题九：逻辑回归和神经网络之间有什么关系 神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。 1．遗传算法在网络学习中的应用 在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用 (1)学习规则的优化 用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。 (2)网络权系数的优化 用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。 2．遗传算法在网络设计中的应用 用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种： (1)直接编码法 这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。 (2)参数化编码法 参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。 (3)繁衍生长法 这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。这种方法与自然界生物地生长进化相一致。 3．遗传算法在网络分析中的应用 遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。 遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。 问题十：逻辑回归模型的回归因子怎么得到 线性回归，是统计学领域的方法，用的时候需要关注假设条件是否满足、模型拟合是否达标，参数是否显著，自变量之间是否存在多重共线性等等问题因为统计学是一个过程导向的，需要每一步都要满足相应的数学逻辑。 下面讲讲我对线性回归的体会（只讲体会，原理的内容就不多说了，因为不难，而且网上相应资料很多！～）： 1、linear regression 是最原始的回归，用来做数值类型的回归（有点绕，是为了区别“分类”），比如你可以利用它构建模型，输入你现在的体重、每天卡路里的摄入量、每天运动量等，预测你一个月的体重会是多少，从模型的summary中，查看模型对数据解释了多少，哪些自变量在影响你体重变化中更重要（事先对变量做了standardize），还可以看出在其它自变量不变的适合，其中一个自变量每变化1%，你的体重会变化多少（事先对自变量没做standardize）。 当问题是线性，或者偏向线性，假设条件又都满足（很难），又做好了数据预处理（工作量可能很大）时，线性回归算法的表现是挺不错的，而且在对模型很容易解释！但是，当问题不是线性问题时，普通线性回归算法就表现不太好了。 2、曲线回归，我更喜欢称之为“多项式回归”，是为了让弥补普通线性回归不擅长处理非线性问题而设计的，它给自变量加上一些适合当前问题的非线性特征（比如指数等等），让模型可以更好地拟合当前非线性问题。虽然有一些方法来帮助判断如何选择非线性特征，可以保证模型更优秀。但动手实践过的人，都知道，那有点纸上谈兵了，效果不好，而且有些非线性很难简单地表示出来！！ 3、logistic regression，我感觉它应该属于机器学习领域的方法了（当你不去纠结那些繁琐的假设条件时），它主要是用来分析当因变量是分类变量的情况，且由于本身带有一丝的非线性特征，所以在处理非线性问题时，模型表现的也挺好（要用好它，需要做好数据预处理工作，把数据打磨得十分“漂亮”）。企业十分喜欢用它来做数据挖掘，原因是算法本身表现良好，而且对模型的输出结果容易解释（领导们都听得懂），不像其它高端的机器学习算法，比如Multiboost、SVM等，虽然很善于处理非线性问题，对数据质量的要求也相对较低，但它们总是在黑盒子里工作，外行人根本看不懂它是怎么运行的，它的输出结果应该怎么解释！（好吧，其实内行人也很难看懂！- - ）
我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家有兴趣的一定要好好阅读哟。 首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识，逻辑回归的英文就是Logistic Regression。一般来说，逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法，具体有L0， L1，L2，etc等等，当然我们没有必要像在用朴素贝叶斯那样担心我的特征是否相关。这种算法与决策树、SVM相比，我们还会得到一个不错的概率解释，当然，我们还可以轻松地利用新数据来更新模型，比如说使用在线梯度下降算法-online gradient descent。如果我们需要一个概率架构，比如说，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间，或者我们希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，我们可以使用这个这个算法。 那么逻辑回归算法的优点是什么呢？其实逻辑回归的优点具体体现在5点，第一就是实现简单，广泛的应用于工业问题上。第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。第五就是计算代价不高，易于理解和实现。当然，逻辑回归的缺点也是十分明显的，同样，具体体现在五点，第一就是当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。第二就是容易欠拟合，一般准确度不太高。第三就是不能很好地处理大量多类特征或变量。第四个缺点就是只能处理两分类问题，且必须线性可分。第五个缺点就是对于非线性特征，需要进行转换。 那么逻辑回归应用领域都有哪些呢？逻辑回归的应用领域还是比较广泛的，比如说逻辑回归可以用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等、逻辑回归的扩展softmax可以应用于多分类领域，如手写字识别等。当然，在信用评估也有逻辑回归的使用，同时逻辑回归可以测量市场营销的成功度。当然，也可以预测某个产品的收益。最后一个功能比较有意思，那就是可以预定特定的某天是否会发生地震。 我们在这篇文章中给大家介绍了关于机器学习中逻辑回归算法的相关知识，从中我们具体为大家介绍了逻辑回归算法的优缺点以及应用领域。相信大家能够通过这篇文章能够更好的理解逻辑回归算法。
我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家有兴趣的一定要好好阅读哟。 首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识，逻辑回归的英文就是Logistic Regression。一般来说，逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法，具体有L0， L1，L2，etc等等，当然我们没有必要像在用朴素贝叶斯那样担心我的特征是否相关。这种算法与决策树、SVM相比，我们还会得到一个不错的概率解释，当然，我们还可以轻松地利用新数据来更新模型，比如说使用在线梯度下降算法-online gradient descent。如果我们需要一个概率架构，比如说，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间，或者我们希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，我们可以使用这个这个算法。 那么逻辑回归算法的优点是什么呢？其实逻辑回归的优点具体体现在5点，第一就是实现简单，广泛的应用于工业问题上。第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。第五就是计算代价不高，易于理解和实现。当然，逻辑回归的缺点也是十分明显的，同样，具体体现在五点，第一就是当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。第二就是容易欠拟合，一般准确度不太高。第三就是不能很好地处理大量多类特征或变量。第四个缺点就是只能处理两分类问题，且必须线性可分。第五个缺点就是对于非线性特征，需要进行转换。 那么逻辑回归应用领域都有哪些呢？逻辑回归的应用领域还是比较广泛的，比如说逻辑回归可以用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等、逻辑回归的扩展softmax可以应用于多分类领域，如手写字识别等。当然，在信用评估也有逻辑回归的使用，同时逻辑回归可以测量市场营销的成功度。当然，也可以预测某个产品的收益。最后一个功能比较有意思，那就是可以预定特定的某天是否会发生地震。 我们在这篇文章中给大家介绍了关于机器学习中逻辑回归算法的相关知识，从中我们具体为大家介绍了逻辑回归算法的优缺点以及应用领域。相信大家能够通过这篇文章能够更好的理解逻辑回归算法。
是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y > 0最后的分类是1，y < 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：它的函数图像如下：可以看到，sigmoid函数在x=0处取值，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) > 表示类别1，否则表示类别0.到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。损失函数下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) > 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令这样就得到了它的损失函数：如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。硬核推导损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：代码实战梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。最后得到的结果如下：随机梯度下降版本可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。相关资源：【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...文章知识点与官方知识档案匹配算法技能树首页概览33030 人正在系统学习中打开CSDN，阅读体验更佳VGG论文笔记及代码_麻花地的博客_vgg论文VGG论文笔记及代码 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学视觉组(VGG)官方网站: Abstract 在这项工作中,我们研究了在大规模图像识别环境中卷积网络深度对其......MNIST研究》论文和Python代码_通信与逆向那些事的博客_机器...1、逻辑回归算法 逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非回归方法,在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器(MaxEnt)、对数线性分类器等。 使用中的LogisticRegression方法来训练...两个重要极限的推导两个重要极限 （1） limθ→0sinθθ=1 （θ为弧度） \underset{\theta \rightarrow 0}{\lim}\frac{\sin \theta}{\theta}=1\ \ \text{（}\theta \text{为弧度）} θ→0limθsinθ=1 （θ为弧度） （2） limx→∞(1+1x)x=e \underset{x\rightarrow \infty}{\lim}\left( 1+\frac{1}{x} \ri继续访问两个重要极限及其推导过程一、 证明：由上图可知， 即 二、 证明：首先证明此极限存在 构造数列 而对于n+1 ...继续访问...是多项式回归】Jeff Dean等论文发现逻辑回归和深度学习一样好_qq...其中,基线 aEWS(augmented Early Warning Score)是一个有 28 个因子的逻辑回归模型,在论文作者对预测患者死亡率的传统方法 EWS 进行的扩展。而 Full feature simple baseline 则是 Uri Shalit 说的标准化逻辑回归。 注意到基线模型(红...数学模型——Logistic回归模型(含Matlab代码)_苏三有春的博客...Logistic回归模型是一种非常常见的统计回归模型,在处理大量数据,揭示各自变量如何作用于因变量(描述X与Y之间的关系)时有着十分重要的作用。笔者在写Logit回归模型前参加了一次市场调研比赛,在这次比赛中学到了很多东西,同时发现,许多优秀获...《神经网络设计》第二章中传递函数import math #硬极限函数 def hardlim(data): if data < 0: a = 0 else: a = 1 print("fun:hardlim,result:%f"%a) #对称硬极限函数 def hardlims(data): if data < 0: a = -1 e继续访问两个重要极限定理推导两个重要极限定理： limx→0sinxx=1(1) \lim_{x \rightarrow 0} \frac{\sin x}{x} = 1 \tag{1} x→0limxsinx=1(1) 和 limx→∞(1+1x)x=e(2) \lim_{x \rightarrow \infty} (1 + \frac{1}{x})^x = e \tag{2} x→∞lim(1+x1)x=e(2) 引理(夹逼定理) 定义一： 如果数列 {Xn}\lbrace X_n \rbrace{Xn}，{Yn}继续访问【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码数据).docx资源推荐 资源评论 鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)参数python 5星 · 资源好评率100% 程序 2.有数据集,可直接运行 matlab批量读取excel表格数据...机器学习--逻辑回归_科技论文精讲的博客机器学习-逻辑回归分析(Python) 02-24 回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为连续变量的问题;分类问题:输出变量为有限个离散变量的问题。因此分类及回归分别为研究这两类问题...常见函数极限limx→0sinx=1\lim_{x\to 0}\frac{\sin}{x}=1x→0limxsin=1 limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x\to \infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→∞lim(1+x1)x=e limα→0(1+α)1α=e\lim_{\alpha\to 0}(1+\alpha)^\frac{1}{\alpha}=eα→0lim(...继续访问逻辑回归原理及代码实现公式自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid函数中这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务预测函数其中，分类任务整合解释对于二分类任务（0，1），整合后y取0只保留，y取1只保留似然函数对数似然此时应用梯度上升求最大值，引入转换为梯度下降任务求导过程参数更新多分类的softmax。............继续访问python手写数字识别论文_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问...本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,...逻辑回归问题整理_暮雨林钟的博客逻辑回归问题整理 之前只是简单的接触过逻辑回归,今天针对于最近看论文的疑惑做一个整理; 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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。
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可以看看别人或者往年的C语言大作业用的什么选题，挑一两道就是了
【python毕业设计】Django框架实现学生信息管理系统
自学的python基础
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改改乱七八糟的东西
做出来了个简单的....毕业设计
将所在学院的信息以csv格式上传数据库然后前后端调用
实现了学生信息管理系统
改写了Django框架中的admin
用的xadmin 优化了页面
计算机网络技术专业毕业论文题目
你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!
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105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究
106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究
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110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现
111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现
112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究
113. 集群负载均衡关键技术研究
114. 云环境下作业调度算法研究与实现
115. 移动互联网终端界面设计研究
116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究
117. pc集群作业调度算法研究
118. 内容中心网络网内缓存策略研究
119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
搜索引擎已成为人们在浩瀚的网络世界中获取信息必不可少的工具，利用何种策略有效访问网络资源成为专业搜索引擎中网络爬虫研究的主要问题。网络爬虫，是一种按照一定规律。自动获取互联网信息的程序或者脚本。根据用户需求定向抓取相关网页并分析。网络爬虫也叫网络蜘蛛，它是一个按照一定的规则自动提取网页程序，其会自动的通过网络抓取互联网上的网页，这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然，更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来，可以成为搜索引擎。
1. 智能压力传感器系统设计 2. 智能定时器 3. 液位控制系统设计 4. 液晶控制模块的制作 5. 嵌入式激光打标机运动控制卡软件系统设计 6. 嵌入式激光打标机运动控制卡硬件系统设计 7. 基于单片机控制的数字气压计的设计与实现 8. 基于MSC1211的温度智能温度传感器 9. 机器视觉系统 10. 防盗与恒温系统的设计与制作 11. 防盗报警器 12. AT89S52单片机实验系统的开发与应用 13. 在单片机系统中实现SCR（可控硅）过零控制 14. 微电阻测量系统 15. 基于单片机的电子式转速里程表的设计 16. 基于GSM短信模块的家庭防盗报警系统 17. 公交车汉字显示系统 18. 基于单片机的智能火灾报警系统 19. WIN32环境下对PC机通用串行口通信的研究及实现 20. FIR数字滤波器的MATLAB设计与实现方法研究 21. 无刷直流电机数字控制系统的研究与设计 22. 直线电机方式的地铁模拟地铁系统制作 23. 稳压电源的设计与制作 24. 线性直流稳压电源的设计 25. 基于CPLD的步进电机控制器 26. 全自动汽车模型的设计制作 27. 单片机数字电压表的设计 28. 数字电压表的设计 29. 计算机比值控制系统研究与设计 30. 模拟量转换成为数字量的红外传输系统 31. 液位控制系统研究与设计 32. 基于89C2051 IC卡读/写器的设计 33. 基于单片机的居室安全报警系统设计 34. 模拟量转换成为数字量红外数据发射与接收系统 35. 有源功率因数校正及有源滤波技术的研究 36. 全自动立体停车场模拟系统的制作 37. 基于I2C总线气体检测系统的设计 38. 模拟量处理为数字量红外语音传输接收系统的设计 39. 精密VF转换器与MCS-51单片机的接口技术 40. 电话远程监控系统的研究与制作 41. 基于UCC3802的开关电源设计 42. 串级控制系统设计 43. 分立式生活环境表的研究与制作(多功能电子万年历) 44. 高效智能汽车调节器 45. 变速恒频风力发电控制系统的设计 46. 全自动汽车模型的制作 47. 信号源的设计与制作 48. 智能红外遥控暖风机设计 49. 基于单片控制的交流调速设计 50. 基于单片机的多点无线温度监控系统 51. 蔬菜公司恒温库微机监控系统 52. 数字触发提升机控制系统 53. 农业大棚温湿度自动检测 54. 无人监守点滴自动监控系统的设计 55. 积分式数字电压表设计 56. 智能豆浆机的设计 57. 采用单片机技术的脉冲频率测量设计 58. 基于DSP的FIR滤波器设计 59. 基于单片机实现汽车报警电路的设计 60. 多功能数字钟设计与制作 61. 超声波倒车雷达系统硬件设计 62. 基于AT89C51单片机的步进电机控制系统 63. 模拟电梯的制作 64. 基于单片机程控精密直流稳压电源的设计 65. 转速、电流双闭环直流调速系统设计 66. 噪音检测报警系统的设计与研究 67. 转速闭环（V-M）直流调速系统设计 68. 基于单片机的多功能函数信号发生器设计 69. 基于单片机的超声波液位测量系统的设计 70. 仓储用多点温湿度测量系统 71. 基于单片机的频率计设计 72. 基于DIMM嵌入式模块在智能设备开发中的应用 73. 基于DS18B20的多点温度巡回检测系统的设计 74. 计数及数码显示电路的设计制作 75. 矿井提升机装置的设计 76. 中频电源的设计 77. 数字PWM直流调速系统的设计 78. 开关电源的设计 79. 基于ARM的嵌入式温度控制系统的设计 80. 锅炉控制系统的研究与设计 81. 智能机器人的研究与设计 ——\u001F自动循轨和语音控制的实现 82. 基于CPLD的出租车计价器设计——软件设计 83. 声纳式高度计系统设计和研究 84. 集约型无绳多元心脉传感器研究与设计 85. CJ20-63交流接触器的工艺与工装 86. 六路抢答器设计 87. V-M双闭环不可逆直流调速系统设计 88. 机床润滑系统的设计 89. 塑壳式低压断路器设计 90. 直流接触器设计 91. SMT工艺流程及各流程分析介绍 92. 大棚温湿度自动控制系统 93. 基于单片机的短信收发系统设计 ――硬件设计 94. 三层电梯的单片机控制电路 95. 交通灯89C51控制电路设计 96. 基于D类放大器的可调开关电源的设计 97. 直流电动机的脉冲调速 98. 红外快速检测人体温度装置的设计与研制 99. 基于8051单片机的数字钟 100. 48V25A直流高频开关电源设计 101. 动力电池充电系统设计 102. 多电量采集系统的设计与实现 103. PWM及单片机在按摩机中的应用 104. IC卡预付费煤气表的设计 105. 基于单片机的电子音乐门铃的设计 106. 基于单片机的温湿度测量系统设计 107. 基于单片机的简易GPS定位信息显示系统设计 108. 基于单片机的简单数字采集系统设计 109. 大型抢答器设计 110. 新型出租车计价器控制电路的设计 111. 500kV麻黄线电磁环境影响计算分析 112. 单片机太阳能热水器测控仪的设计 113. LED点阵显示屏-软件设计 114. 双容液位串级控制系统的设计与研究 115. 三电平Buck直流变换器主电路的研究 116. 基于PROTEUS软件的实验板仿真 117. 基于16位单片机的串口数据采集 118. 电机学课程CAI课件开发 119. 单片机教学实验板——软件设计 120. PN结（二极管）温度传感器性能的实验研究 121. 微电脑时间控制器的软件设计 122. 基于单片机AT89S52的超声波测距仪的研制 123. 硼在TLP扩散连接中的作用机理研究 124. 多功能智能化温度测量仪设计 125. 电网系统对接地电阻的智能测量 126. 基于数字采样法的工频电参数测量系统的设计 127. 动平衡检测系统的设计 128. 非正弦条件下电参测量的研究 129. 频率测量新原理的研究 130. 基于LABVIEW的人体心率变异分析测量 131. 学校多功能厅音响系统的设计与实现 132. 利用数字电路实现电子密码锁 133. 矩形微带天线的设计 134. 简易逻辑仪的分析 135. 无线表决系统的设计 136. 110kV变电站及其配电系统的设计 137. 10KV变电所及低压配电系统设计 138. 35KV变电所及低压配电系统设计 139. 6KV配电系统及车间变电所设计 140. 交流接触器自动化生产流水线设计 141. 63A三极交流接触器设计 142. 100A交流接触器设计 143. CJ20—40交流接触器工艺及工装设计 144. JSS型数字式时间继电器设计 145. 半导体脱扣器的设计 146. 12A交流接触器设计 147. CJ20-100交流接触器装配线设计 148. 真空断路器的设计 149. 总线式智能PID控制仪 150. 自动售报机的设计 151. 小型户用风力发电机控制器设计 152. 断路器的设计 153. 基于MATLAB的水轮发电机调速系统仿真 154. 数控缠绕机树脂含量自控系统的设计 155. 软胶囊的单片机温度控制（硬件设计） 156. 空调温度控制单元的设计 157. 基于人工神经网络对谐波鉴幅 158. 基于单片机的鱼用投饵机自动控制系统的设计 159. 基于MATLAB的调压调速控制系统的仿真研究 160. 锅炉汽包水位控制系统 161. 基于单片机的无刷直流电机控制系统设计 162. 煤矿供电系统的保护设计——硬件电路的设计 163. 煤矿供电系统的保护设计——软件设计 164. 大容量电机的温度保护——软件设计 165. 大容量电机的温度保护 ——硬件电路的设计 166. 模块化机器人控制器设计 167. 电子式热分配表的设计开发 168. 中央冷却水温控制系统 169. 基于单片机的玻璃管加热控制系统设计 170. 基于AT89C51单片机的号音自动播放器设计 171. 基于单片机的普通铣床数控化设计 172. 基于AT89C51单片机的电源切换控制器的设计 173. 基于51单片机的液晶显示器设计 174. 手机电池性能检测 175. 自动门控制系统设计 176. 汽车侧滑测量系统的设计 177. 超声波测距仪的设计及其在倒车技术上的应用 178. 篮球比赛计时器设计 179. 基于单片机控制的红外防盗报警器的设计 180. 智能多路数据采集系统设计 181. 继电器保护毕业设计 182. 电力系统电压频率紧急控制装置研究 183. 用单片机控制的多功能门铃 184. 全氢煤气罩式炉的温度控制系统的研究与改造 185. 基于ATmega16单片机的高炉透气性监测仪表的设计 186. 基于MSP430的智能网络热量表 187. 火电厂石灰石湿法烟气脱硫的控制 188. 家用豆浆机全自动控制装置 189. 新型起倒靶控制系统的设计与实现 190. 软开关技术在变频器中的应用 191. 中频感应加热电源的设计 192. 智能小区无线防盗系统的设计 193. 智能脉搏记录仪系统 194. 直流开关稳压电源设计 195. 用单片机实现电话远程控制家用电器 196. 无线话筒制作 197. 温度检测与控制系统 198. 数字钟的设计 199. 汽车尾灯电路设计 200. 篮球比赛计时器的硬件设计 201. 公交车报站系统的设计 202. 频率合成器设计 203. 基于RS485总线的远程双向数据通信系统的设计 204. 宾馆客房环境检测系统 205. 智能充电器的设计与制作 206. 基于单片机的电阻炉温度控制系统设计 207. 单片机控制的PWM直流电机调速系统的设计 208. 遗传PID控制算法的研究 209. 模糊PID控制器的研究及应用 210. 楼宇自动化系统的设计与调试 211. 基于AT89C51单片机控制的双闭环直流调速系统设计212. 基于89C52的多通道采集卡的设计 213. 单片机自动找币机械手控制系统设计 214. 单片机控制PWM直流可逆调速系统设计 215. 单片机电阻炉温度控制系统设计 216. 步进电机实现的多轴运动控制系统 217. IC卡读写系统的单片机实现 218. 基于单片机的户式中央空调器温度测控系统设计 219. 基于单片机的乳粉包装称重控制系统设计 220. 18B20多路温度采集接口模块 221. 基于单片机防盗报警系统的设计 222. 基于MAX134与单片机的数字万用表设计 223. 数字式锁相环频率合成器的设计 224. 集中式干式变压器生产工艺控制器 225. 小型数字频率计的设计 226. 可编程稳压电源 227. 数字式超声波水位控制器的设计 228. 基于单片机的室温控制系统设计 229. 基于单片机的车载数字仪表的设计 230. 单片机的水温控制系统 231. 数字式人体脉搏仪的设计 232. I2C总线数据传输应用研究（硬件部分） 233. STV7697在显示驱动电路系统中的应用（软件设计）234. LED字符显示驱动电路（软件部分） 235. 智能恒压充电器设计 236. 基于单片机的定量物料自动配比系统 237. 现代发动机自诊断系统探讨 238. 基于单片机的液位检测 239. 基于单片机的水位控制系统设计 240. FFT在TMS320C54XDSP处理器上的实现 241. 基于模拟乘法器的音频数字功率设计 242. 正弦稳态电路功率的分析 243. 基于Multisim三相电路的仿真分析 244. 他励直流电动机串电阻分级启动虚拟实验 245. 并励直流电动机串电阻三级虚拟实验 246. 基于80C196MC交流调速实验系统软件的设计与开发 247. 基于VDMOS调速实验系统主电路模板的设计与开发 248. 基于Matlab的双闭环PWM直流调速虚拟实验系统 249. 基于IGBT-IPM的调速实验系统驱动模板的设计与开发 250. 基于87C196MC交流调速系统主电路软件的设计与开发 251. HEF4752为核心的交流调速系统控制电路模板的设计与开发 252. 基于87C196MC交流调速实验系统软件的设计与开发 253. 87C196MC单片机最小系统单路模板的设计与开发 254. MOSFET管型设计开关型稳压电源 255. 电子密码锁控制电路设计 256. 基于单片机的数字式温度计设计 257. 智能仪表用开关电源的设计 258. 遥控窗帘电路的设计 259. 双闭环直流晶闸管调速系统设计 260. 三路输出180W开关电源的设计 261. 多点温度数据采集系统的设计 262. 列车测速报警系统 263. PIC单片机在空调中的应用 264. 基于单片机的温度采集系统设计 265. 基于单片机89C52的啤酒发酵温控系统 266. 基于MCS-51单片机温控系统设计的电阻炉 267. 基于单片机的步进电机控制系统 268. 新颖低压万能断路器 269. 万年历可编程电子钟控电铃 270. 数字化波形发生器的设计 271. 高压脉冲开关电源 272. 基于MCS-96单片机的双向加力式电子天平 273. 语音控制小汽车控制系统设计 274. 智能型客车超载检测系统的设计 275. 热轧带钢卷取温度反馈控制器的设计 276. 直流机组电动机设计 277. 龙门刨床驱动系统的设计 278. 基于单片机的大棚温、湿度的检测系统 279. 微波自动门 280. 基于DS18B20温度传感器的数字温度计设计 281. 节能型电冰箱研究 282. 交流异步电动机变频调速设计 283. 基于单片机控制的PWM调速系统 284. 基于单片机的数字温度计的电路设计 285. 基于Atmel89系列芯片串行编程器设计 286. 基于单片机的实时时钟 287. 基于MCS-51通用开发平台设计 288. 基于MP3格式的单片机音乐播放系统 289. 基于单片机的IC卡智能水表控制系统设计 290. 基于MATLAB的FIR数字滤波器设计 291. 单片机水温控制系统 292. 110kV区域降压变电所电气系统的设计 293. ATMEIL AT89系列通用单片机编程器的设计 294. 基于单片机的金属探测器设计 295. 双闭环三相异步电动机串级调速系统 296. 基于单片机技术的自动停车器的设计 297. 单片机电器遥控器的设计 298. 自动剪板机单片机控制系统设计 299. 蓄电池性能测试仪设计 300. 电气控制线路的设计原则 301. 无线比例电机转速遥控器的设计 302. 简易数字电子称设计 303. 红外线立体声耳机设计 304. 单片机与PC串行通信设计 305. 100路数字抢答器设计 306. D类功率放大器设计 307. 铅酸蓄电池自动充电器 308. 数字温度测控仪的设计 309. 下棋定时钟设计 310. 温度测控仪设计 311. 数字频率计 312. 数字集成功率放大器整体电路设计 313. 数字电容表的设计 314. 数字冲击电流计设计 315. 数字超声波倒车测距仪设计 316. 路灯控制器 317. 扩音机的设计 318. 交直流自动量程数字电压表 319. 交通灯控制系统设计 320. 简易调频对讲机的设计 321. 峰值功率计的设计 322. 多路温度采集系统设计 323. 多点数字温度巡测仪设计 324. 电机遥控系统设计 325. 由TDA2030A构成的BTL功率放大器的设计 326. 超声波测距器设计 327. 4-15V直流电源设计 328. 家用对讲机的设计 329. 流速及转速电路的设计 330. 基于单片机的家电远程控制系统设计 331. 万年历的设计 332. 单片机与计算机USB接口通信 333. LCD数字式温度湿度测量计 334. 逆变电源设计 335. 基于单片机的电火箱调温器 336. 表面贴片技术SMT的广泛应用及前景 337. 中型电弧炉单片机控制系统设计 338. 中频淬火电气控制系统设计 339. 新型洗浴器设计 340. 新型电磁开水炉设计 341. 基于电流型逆变器的中频冶炼电气设计 342. 6KW电磁采暖炉电气设计 343. 64点温度监测与控制系统 344. 电力市场竞价软件设计 345. DS18B20温度检测控制 346. 步进电动机驱动器设计 347. 多通道数据采集记录系统 348. 单片机控制直流电动机调速系统 349. IGBT逆变电源的研究与设计 350. 软开关直流逆变电源研究与设计 351. 单片机电量测量与分析系统 352. 温湿度智能测控系统 353. 现场总线控制系统设计 354. 加热炉自动控制系统 355. 电容法构成的液位检测及控制装置 356. 基于CD4017电平显示器 357. 无线智能报警系统 358. 可编程的LED（16×64）点阵显示屏 359. 多路智力抢答器设计 360. 8×8LED点阵设计 361. 电子风压表设计 362. 智能定时闹钟设计 363. 数字音乐盒设计 364. 数字温度计设计 365. 数字定时闹钟设计 366. 数字电压表设计 367. 计算器模拟系统设计 368. 定时闹钟设计 369. 电子万年历设计 370. 电子闹钟设计 371. 单片机病房呼叫系统设计 372. 家庭智能紧急呼救系统的设计 373. 自动车库门的设计 374. 异步电动机功率因数控制系统的研究 375. 普通模拟示波器加装多功能智能装置的设计 376. 步进电机运行控制器的设计 377. 80C196MC控制的交流变频调速系统设计 378. 汽车防盗系统 379. 简易远程心电监护系统 380. 智能型充电器的电源和显示的设计 381. 电气设备的选择与校验 382. 论供电系统中短路电流及其计算 383. 论工厂的电气照明 384. 论无线通信技术热点及发展趋势 385. 浅论10KV供电系统的继电保护的设计方案 386. 试论供电系统中的导体和电器的选择 387. 大棚仓库温湿度自动控制系统 388. 自行车车速报警系统 389. 智能饮水机控制系统 390. 基于单片机的数字电压表设计 391. 多用定时器的电路设计与制作 392. 智能编码电控锁设计 393. 串联稳压电源的设计 394. 红外恒温控制器的设计与制作 395. 自行车里程,速度计的设计 396. 等精度频率计的设计 397. 浮点数运算FPGA实现 398. 人体健康监测系统设计 399. 基于单片机的音乐喷泉控制系统设计 400. 基于LabVIEW的虚拟频谱分析仪的研究与设计 401. 感应式门铃的设计与制作 402. 电子秤设计与制作 403. 电动车三段式充电器 404. SB140肖特基二极管制造与检测 405. SMT技术 406. 基于单片机的温度测量系统的设计 407. 龙门刨床的可逆直流调速系统的设计 408. 公交车站自动报站器的设计 409. 单片机波形记录器的设计 410. 音频信号分析仪 411. 基于单片机的机械通风控制器设计