优化算法设计与实现

研究并实现遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、模拟退火（SA）等优化算法，并应用于实际问题中，如路径规划、参数优化等。

分类与聚类算法

设计并实现K-means、DBSCAN等聚类算法，以及支持向量机（SVM）、决策树等分类算法，并应用于图像识别、文本分类等领域。

深度学习与机器学习

研究深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用，循环神经网络（RNN）在自然语言处理中的应用，或者设计并实现机器学习模型，如随机森林、支持向量机等，用于预测和分类任务。

图像处理算法

研究图像处理算法，如边缘检测、图像分割、图像增强等，并实现相关算法，如人物头像的卡通化、人脸表情分类等。

数据挖掘与分析

研究数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析等，并应用于大数据场景下的数据存储、数据管理和数据处理等问题。

网络安全算法

研究网络协议的安全性分析与改进，网络攻防技术，安全策略与风险评估等，并探讨其在物联网、云计算等新兴领域中的应用与挑战。

算法在特定领域的应用

结合具体应用场景，研究和实现算法，如基于Hive的外卖数据分析系统、基于随机森林算法的糖尿病预测研究等。

算法与系统实现

设计并实现一个完整的系统，如基于Spring Boot的在线图书租赁系统、基于Java的非遗文化网站设计等，并在系统中集成优化算法或机器学习模型。

建议在选择毕业设计题目时，结合自己的兴趣和实际应用背景，选择具有挑战性和实际意义的题目。同时，确保题目能够体现自己在计算机科学和算法方面的知识和技能。