国家开放大学《计算机科学与技术》毕业设计题目与摘要

国家开放大学《计算机科学与技术》毕业设计题目与摘要示例

题目一：基于深度学习的校园图书管理系统优化

摘要
随着数字化校园建设推进，传统图书管理模式存在效率低、信息更新滞后等问题。本研究针对国家开放大学图书管理需求，设计并实现了一种基于深度学习的智能图书管理系统。系统采用卷积神经网络（CNN）对图书封面图像进行分类，结合B/S架构实现图书信息自动化录入、借阅状态智能预测及读者行为分析。实验结果表明，该系统将图书检索效率提升40%，借阅流程响应时间缩短至2秒内，同时通过读者行为数据挖掘，为图书馆资源采购提供决策支持。系统已部署于校园内网，支持1000+并发用户，验证了深度学习技术在传统管理领域的应用价值。

题目二：面向工业物联网的边缘计算节点优化设计

摘要
针对工业物联网（IIoT）中边缘计算节点资源受限与实时性要求高的矛盾，本研究提出一种基于轻量化神经网络的边缘计算优化方案。设计采用MobileNetV3架构对设备振动信号进行特征提取，结合联邦学习框架实现多节点协同训练，避免数据隐私泄露。硬件实现采用STM32H743VI微控制器，通过内存池管理与DMA加速技术，将单节点推理延迟降低至15ms以内。实验测试表明，该方案在工业设备故障预测任务中准确率达92.3%，较传统方法提升18%，且能耗降低30%。系统已通过国家开放大学实训平台验证，为IIoT边缘设备智能化提供低成本解决方案。

题目三：基于区块链的电子学历认证系统

摘要
针对学历证书造假与验证效率低的问题，本研究设计了一种基于联盟链的电子学历认证系统。采用Hyperledger Fabric框架构建分布式账本，通过智能合约实现学历信息加密存储与验证流程自动化。系统引入零知识证明技术，允许验证方在不获取原始数据的情况下验证学历真实性。实验表明，单次验证延迟低于0.5秒，跨机构验证效率提升90%。系统已接入国家开放大学学籍数据库，支持学历证书的不可篡改存储与即时核验，为教育信息化安全提供技术保障。

题目四：基于强化学习的智能交通信号控制优化

摘要
针对城市拥堵问题，本研究提出一种基于深度Q网络（DQN）的交通信号自适应控制算法。算法通过路口摄像头实时采集车流数据，构建多维度状态空间，并采用经验回放机制优化信号灯时序。仿真实验表明，在高峰时段拥堵指数降低28%，平均通行时间缩短19%。系统硬件实现采用NVIDIA Jetson TX2边缘计算设备，支持4路视频流实时处理。该方案已部署于国家开放大学合作社区，验证了强化学习在交通控制领域的实际应用价值。

题目五：跨平台医疗影像辅助诊断系统

摘要
针对基层医疗机构影像诊断能力不足的问题，本研究设计了一种基于Qt框架的跨平台医疗影像辅助诊断系统。系统集成U-Net分割模型与ResNet分类模型，支持CT/MRI影像的肺结节检测与分类。通过ONNX Runtime实现模型跨平台部署，在Windows/Linux/Android设备上推理延迟均低于0.8秒。临床测试显示，系统对早期肺癌检测灵敏度达91.5%，特异度89.2%。系统已通过国家开放大学远程医疗平台试点，为基层医生提供实时诊断支持，降低漏诊率。

设计要点说明

1. 技术前沿性：题目均结合深度学习、区块链、边缘计算等热点技术，体现计算机科学与技术领域的前沿性。
2. 工程实践性：系统设计明确硬件平台（如STM32、Jetson TX2）、软件框架（如Qt、Hyperledger Fabric）及性能指标（如延迟、准确率），符合工程实践要求。
3. 问题导向性：针对图书管理、工业物联网、医疗影像等领域的实际痛点提出解决方案，体现应用价值。
4. 数据支撑性：通过实验数据（如效率提升比例、准确率）验证方案有效性，增强论文说服力。

以上题目与摘要示例可供国家开放大学学生参考，实际选题需结合个人兴趣、导师指导及资源条件，确保技术可行性与创新性。