内容：
(1).研究对象
选择北京市南京市各级各类幼儿园各四所，分别为公办幼儿园，民办幼儿园，街道幼儿园，合资幼儿园。调查对象主要为幼儿园的英语教师和参与英语教育的部分幼儿的家长及幼儿三个群体。
(2）.研究方法
本研究采取观察法，问卷调查法，访谈法等方法进行研究。首先将深入到幼儿园教学实践中，对班级英语教学进行观察，分析幼儿园英语教学现状。然后针对一些问题对家长教师进行问卷，从而分析得出现阶段存在的问题。
调查过程中，每到一所幼儿园，先向园长讲清楚本研究的目的，在取得园长支持的基础上再和教师联系取得她们的同意，以便得到幼儿园积极配合进而收集到真实的信息:在英语活动观察以及访谈对象的选择上尽量兼顾各种情况，从而使调查结果具有较好的代表性和较高的效度。
1 问卷法。本文中所调查的对象包括家长和教师，调查家长的主要目的是了解先阶段家长对开展幼儿英语教学的认识以及配合程度。调查教师的目的关键是了解当前幼儿教师对幼儿英语教的认识，教授的内容以及教学方法有哪些，自身存在着哪些问题。
2 观察法。观察教师典型的教学活动设计中幼儿及教师的表现，从中发现问题的根源
3 访谈法 对幼儿，教师，家长进行一些有针对性的访谈，以此来深入了解现状
参考文献综述：
一 问题的提出
八十年代后，随着我国改革开放，我国与世界的联系越来越紧密，作为与世界交流的工具，英语的重要性受到了人们的关注，掀起了学习英语的热潮，因此紧密关联的幼儿英语教育也引起了人们的普遍关注，教育机构与幼儿家长开始把大量精力投入到幼儿英语中，国家教育部于20xx年颁布了《英语课程标准》，将英语正式纳入小学必修课程，一些发达省份要求有条件的小学从一年级起开设英语课程，所有这一切都把英语学习推向了高潮，也使英语学习呈现出低龄化的趋势。幼儿园阶段作为儿童语言发展的关键期和英语教育的最基础阶段，随着近年来不断掀起的英语学习热潮，在幼儿园开设英语课程，得到了社会广泛的关注、认同和有识之士的赞同、积极支持。尤其当国家教委基础教育课程教材研究中心明确提出，“在幼儿园进行两种语言教育”以后，幼儿学习英语已成为大势所趋。在这样的社会背景下，我国幼儿园英语教学以多种方式在众多的幼儿园开设，并且在争论声中获得了很大的发展。
学术界对幼儿园英语教学褒贬不一，众多学者持有不同意见，但是却一直受到幼儿园和家长的欢迎，主要是因为现在社会对于英语人才的大量需求，以及社会对于幼儿园实施英语教学的盲目追捧等.再纵观实行英语教学的这些年，不难发现耗时耗力却难以取得理想的效果，许多幼儿园的英语教学，非但没能给幼儿带来语言学习上的快乐，反而加重了幼儿的学习负担。
由此看来，我国的英语教学还处于初始阶段，许多方面尚不成熟。在这种尚未成熟的教学语境下，学前儿童的英语教学面临强大的
挑战。如果不及时发现教学中存在的间题以及由这些问题带来的不利影响，那么重视学前儿童英语教学就只能流于空谈。正如赵寄石老师(1994)所说对幼儿英语热“不能简单地表示同意或不同意，更不容置身事外不置可否，而应通过认真思考、积极地探索实践来做出回答”。“目前问题的焦点是:幼儿园要不要组织幼儿学外语，谈论幼儿学外语会不会引起错误导向’。“我们感到有责任探索一种适合幼儿特点和幼儿园条件的英语教材教法体系，并且把它作为幼儿园整体课程的一个有机组成部分来研究。一方面，回答学什么，怎样学的问题;另一方面，探索英语能力的发展与幼儿其他方面发展的关系。其目的正是想通过共同研究，使已经存在的幼儿英语教育步入正确轨道”。
示波器硬件系统主要由ADC、FPGA和DSP以及它们周边的一系列器件构成。FPGA是数据采集系统的核心，它的可编程功能和灵活性使其能够满足系统具体功能设计。在DSP的控制下，FPGA实现了采集，触发，接口等功能。而DSP强大的数据理功能决定了其数据处理系统核心的地位。
DSP通过对FPGA的控制来采集数据并从FPGA获得数据的.过程称为数据采集，但采集来的数据并不能直接送去显示，而将采得的数据转化为可以被用户接收的数据的过程称为数据处理。
示波器的时基范围为5ns/Div至50s/Div，按1，2，5的步进递增。Div为屏幕上的一格，包含了25个像素，也就是25个数据才能够显示一格的波形。这样，根据时基档位，我们可以得出各时基下的相对采样率，
内插算法有线性插值、正弦插值、立方插值等。在DSO示波器中普遍采用的有线性插值和正弦插值。
线性插值：插值时在相邻两个采样点之间用直线连接，这种方法就是线性插值。只要各采样点之间距离得很近，用这种方法就能获得足够好的重建波形。线性插值就是按照等差数列的方式，在两个采样点之间进行等距离插值。两个采样点 m0，m1 之间插入 k 个点的数学模型如下：
y1=m0+1/(k+1)*(m1-m0) …… yk=m0+k/(k+1)*(m1-m0)
由此可得到第 i 个点的线性插值公式：
yi=m0+i/(k+1)*(m1-m0) (i的取值范围1~k)
正弦插值：如果对原信号采样时满足奈奎斯特抽样定理，即抽样频率 f（或 Ωs）大于等于两倍信号谱的最高频率 f（或 Ω），则可由抽样信号不失真的重建原信号 x(t)。
使用正弦插值时，即使是在每两个采样点之间插入25 个点的情况下，我们采用4 个采样点进行计算也能得到比效理想的波形恢复效果。因而出于运算速度，代码长度和波形恢复效果上的综合考虑，在设计中，我们使用正弦插值运算时都是采用4 个采样点进行运算。最终实现时采用的正弦插值公式如式
设计DSP采用的软件开发平台为Visual DSP++，能够支持ADI公司生产的SHARC、TigerSHARC和Blackfin系列处理器，编程语言有汇编语言，C/C++，并有优化编译功能。除了汇编器和链接器，其还带有调试环境IDDE。
除了常规的调试手段，Visual DSP++还能调出存储区的图像，这对于图像显示的调试大有帮助。此外，Visual DSP++也能调出数据区的数据并自动生成波形，调试时就能更直观地观察数据区的变化。
Visual DSP++还有source control功能，也就是源程序管理功能，可以实现多机协同工作。其方法是以一台计算机为服务器，将所有源代码存于服务器上，其他计算机通过source control功能与服务器连接，其他机器对源代码的修改都可以保存于服务器上，这样就可以实现多人协同开发一个工程，加快软件开发进度。
时间飞逝，大学的学习生活很快就要过去，在过去的学习生活中，收获了很多了，而这些成绩的取得是和一直关心帮助我的人分不开的。
毕业论文暂告收尾，这也意味着我在武汉工程大学邮电与信息工程学院的四年的学习生活既将结束。回首既往，自己一生最宝贵的时光能于这样的校园之中，能在众多学富五车、才华横溢的老师们的熏陶下度过，实是荣幸之极。在这四年的时间里，我在学习上和思想上都受益非浅。这除了自身努力外，与各位老师、同学和朋友的关心、支持和鼓励是分不开的。 此，我特别要感谢我的导师刘惠英老师。从论文的选题、文献的采集、框架的设计、结构的布局到最终的论文定稿，从内容到格式，从标题到标点，她都费尽心血。没有刘老师的辛勤栽培、孜孜教诲，就没有我论文的顺利完成。同时我还要感谢在我学习期间给我极大关心和支持的各位老师以及关心我的同学和朋友。
后衷心感谢在百忙之中抽出时间参加答辩的各位专家、教授，谢谢你们！
本科毕业论文是高校人才培养的重要组成部分，1981年我国实行学位制度， 规定：凡申请学位者都要提交学位论文。毕业论文可以整合学生在本科阶段所学的专业知识，提升综合素质。从1999年制定科教兴国的战略方针后，我国高等教育向大众化迈进，进行了一定规模的扩招。然而，近些年高校本科毕业论文质量总体上呈下降的趋势，有些高校毕业论文工作趋于形式化，毕业论文的抄袭、做假等问题越来越泛滥。为了切实提高教育质量，强化高校毕业论文工作， 20xx年教育部下发《关于加强普通高等学校毕业论文(设计) 工作的通知》及《关于进一步加强高等学校本科教学工作的若干意见》，强调指出高等学校必须切实加强毕业论文(设计)等实践教学环节， 保障各环节的时间和效果，不得降低要求;大学生毕业论文(设计) 要严格管理， 确保质量。北京城市学院一直以来对本科毕业论文工作非常重视。为了全面确保并提高本科毕业论文质量，找到适合应用型本科人才培养方案的毕业论文的形式，我校中药学专业对毕业论文实际工作开展研究和实践，取得了良好的结果，并为其他应用型本科专业的毕业论文工作提供一定的参考。
1 我校中药学专业本科毕业论文的现状
我校中药学专业的定位我校中药学专业是应用型
本科专业，培养掌握中药学基础知识、基本知识、基本技能，熟悉中医学、药学等知识和能力，能在中药流通、使用、生产、检验领域从事中药调剂、合理用药、中药制药、质量检验等符合中医药产业发展需要的应用型人才，可从事如下工作：药店、医院、保健品店等的调剂、合理用药及养生保健等工作;中药相关企业的经营、管理、质量检验、质量控制、临床监察、生产、研发、信息网络等工作;中药及天然药物相关实验室技术工作。
我校中药学专业毕业论文工作概况
根据专业定位及人才培养方案，中药学专业培养应用型中药学本科人才，而非研究性相关人才。本专业采取3+1培养模式，即：利用3学年进行公共基础、专业基础及专业课程的学习;利用1学年进行毕业实习及岗位实习，使学生在岗位实习中进行中药相关岗位实训并完成毕业论文。在毕业论文工作中，力求围绕毕业论文的核心目的，以实际岗位工作为核心，在毕业论文中解决实际问题。
2 我校中药学专业毕业论文的实践及成果分析
我校中药学专业本科毕业论文工作目前已完成20xx届、20xx届及20xx届，在毕业论文工作中，根据实习单位特点及具体实习工作内容，以培养方案为核心，不断地对毕业论文工作的过程、形式及管理等方面进行实践，提高毕业论文质量。
选题阶段灵活，双指导教师选派，旨在解决实际问题
由于我校中药学专业大多数学生进入不同实习单位或不同岗位，原则上要求一人一题，与岗位相结合并考虑实用性[1]，要求学生进入实习单位后，结合实习单位具体情况、实习具体内容及自我兴趣自拟选题。选题务必紧扣培养目标，可利用一种或几种研究方法综合研究，且有可实施及可操作性。首先在实习单位指定指导老师，因为学生在完成毕业论文期间一直在岗位实习，实习单位老师可随时指导学生;同时，学校会配备1名校内负责教师协助指导，跟校外实习单位的老师沟通，高质量地全过程管理学生的毕业论文。对于实习单位没有相关指导老师的，结合选题的同时，在学生、教师双向选择基础上，选派校内老师作为毕业论文指导教师，并实行负责人制。
3 毕业论文选题类型的多样化
鼓励支持科研型毕业论文形式
学生实习单位是科研院所或医药公司的，在实习过程中参与中药研发等项目，毕业论文与科学研究相关，这与大多数高校中药学专业毕业论文一致。在此期间，学生可以对药物研发有深刻认识，运用所学的理论知识，培养良好的科研思维和解决问题能力。有部分毕业论文题目为此类论文。
增加实验大报告类型的论文形式
实习单位是某医药公司或药厂的质检部门，在实习中主要接触质量检验工作，依据药典或相关规范操作，无需进行科研设计，不能完全等同科研项目，将该类型设定为实验大报告的实验型毕业论文，要求学生将实习工作及实验过程的每一个环节掌握。有部分毕业论文题目为此类论文。
增加调研型毕业论文的形式调研型论文的增加基于以下几点：
①众多高校中药学相关专业的本科毕业论文大多是实验型论文，这是沿用多年的医药学院校本科毕业论文的模式。然而，我校中药学专业的学生在毕业实习中不能接触相关实验或科研项目。
②我国高校中药学相关专业的毕业论文遇到诸多问题，也都在进行改革。中山大学药学系学生做过调研型毕业论文，其他中药学专业做调研型论文的资料很有限。
③从我国高校现状来看，除实验性很强的专业外，有很多专业的毕业论文倾向于社会调查深入剖析某专题的实质。且我校经济管理等其他专业的毕业论文采用调研型论文。基于上述，我校中药学专业毕业论文增加调研型论文，不仅非常切合毕业生的实习岗位，也符合就业现实情况。该调研型论文要求与中药学领域相关，解决单位的实际问题，这对毕业生开展后续工作及工作晋升都有现实意义。通过中药学相关领域的调研，完成毕业论文，能够对学生基础、专业知识及应用能力全面考查，使学生所学知识与岗位实际需要相结合，培养分析解决实际问题及知识应用能力，使学生能得到综合训练，达到毕业论文教学目的。调研型毕业论文题目。
增加处方分析
类型的论文形式学生实习的具体工作是医药药房的中药调剂工作，可以对处方的规范性及合理性进行分析，有些可参与医院开展的处方点评工作，将该类型设定为处方分析型毕业论文。这样不仅可以很好地结合实习单位的`具体问题，也可利用所学的中药学相关的知识，综合分析、解决问题，也为后续中药调剂工作做铺垫。有部分毕业论文题目为此类论文。
增加实习总结类型的论文形式
实习单位是医药公司或药厂的车间，学生实习中参与药物生产过程;有的实习单位是药店，学生实习中进行药品销售、中药饮片调剂、中药煎药或库房管理等工作，可以根据具体实习内容撰写实习总结类型毕业论文，不仅可以使学生对中药学相关岗位工作内容有全面、深入地了解，也可运用所学的理论知识分析实践操作中的每一环节，解决实际遇到的问题，从而达到毕业论文综合训练的目的。有部分毕业论文题目为此类论文。
4 合理安排毕业论文时间避免就业的冲突
近年来就业压力越来越大，毕业论文与就业的时间和精力难以平衡，有的学生将更多的精力投入到工作或找工作中，难以保证毕业论文任务。北京中医药大学中药学专业对此状况进行相关改革：调整本科毕业论文的时间，在时间上给予保证，其毕业论文时间已经由原来的大四下学期调整到大四的两个学期，实践证明这对提高毕业论文的质量具有一定的成效。我校中药学专业为缓解此问题，在3+1的人才培养模式的前提下，将毕业论文的启动时间提前，学生在8月中旬进入实习单位，基本在9月初左右确定选题，在实习的前半过程中基本完成毕业论文的相关研究工作，后续的实习工作中只进行论文的撰写及补充等工作。这样的时间安排可在一定程度上缓冲就业与毕业论文的矛盾。
5 毕业论文的模拟训练的必要性
在论文工作开始前，开设相关课程或必要培训，使学生掌握需要具备的知识和能力。广东药学院药科学院在实习前进行毕业论文系统辅导，让学生明确实习目的及论文要求， 并要求实习单位强化对论文的质量监控。北京中医药大学中药学专业[4]在毕业论文工作前期进行课程设计和集体指导，开设系列论文选题指导和论文写作等专题讲座，辅导一些共性问题，从源头上改善毕业论文质量。广西中医学院应利用寒、暑假期，充分利用实验室资源，组织学生进行论文相关的技能训练。在我校中药学专业毕业论文工作中，利用毕业论文开始前的中药课题设计为毕业论文工作打基础。课程中开展毕业论文写作讲座，并对毕业论文进行初步模拟;同时，在平时教学中重视培养学生的科研意识和撰写科研论文能力，毕业论文开始前加强对学生毕业论文的正确态度的引导，通过适当培训、练习及模拟设计等措施，逐步使学生掌握完成毕业论文的有关能力，从而确保并促进论文整体水平的提高。
6 加强毕业论文过程管理严格保证毕业论文质量
毕业论文工作需要在各个环节严格把关，精心组织和指导是毕业论文顺利完成的保障;需要规范毕业论文过程管理，健全各项规章制度，明确权责。在论文管理过程中，需要找到较好的全程管理方法，PBL教育理念贯穿于选题、文献搜集、课题设计及结果分析、论文撰写等各环节中，从而确保毕业论文质量。在我校中药学专业毕业论文工作中，制作《中药学专业本科毕业论文指导手册》给学生和论文指导老师，使指导老师和学生均能够明确论文要求;在实际操作中严格控制，全程确保论文质量;及时了解在论文过程中遇到的问题，对于共性的困难问题，统一解决并予以明确;对于有些学生对论文的态度及做法错误，及时告知、纠正。在论文的开题、中期、答辩等环节严格把关，对于质量较差的学生，要求其进行二次审查。同时要求学生在每2周向指导老师汇报进展，以便更好地指导与管理。
7 结语
毕业论文是专业培养方案中的人才培养方案的重要环节，我校中药学专业的毕业论文又具有特殊的实际背景和要求，通过中药学专业毕业论文工作，对于加强中药学应用型人才的培养非常重要，在论文中结合具体实习内容，强化中药学基础知识，强化中药研究的思维及意识，坚定从事中医药事业的信心。同时在毕业论文工作中，强化学生主观能动性，提高发现及解决问题的能力，提高应用型中药学专业的毕业论文质量，这也将促进我校中药学专业培养出更多优秀的应用型中药学专业人才。
学生姓名
专业：计算机科学与技术
班级学号
题目：防火墙技术在网络安全中的应用
答辩申请：
本文在比较广泛的搜索、整理并系统的归纳出网络安全及网络安全技术之一的防火墙技术的大量材料，在此基础上对防火墙技术在网络安全中应用的理论展开了严谨的科学分析和理论探索。
本文主要研究发现：
首先通过高发的网络安全事件得出网络受到的安全威胁并不随网络技术的发展而消亡；
其次，通过分析近年来网络技术的发展得出一些主流的网络安全技术，并分析出防火墙技术在其中扮演着重要的角色；接着，通过分析防火墙技术得出主流技术是如何工作并保护网络安全；
最后，得出主流防火墙技术依然是包过滤防火墙的延伸，其存在一定的缺陷并提出了新一代防火墙技术的展望。
本人保证：所提交的内容全部为个人工作成果。
经过长时间的准备，所有的论文资料已经准备齐全，在经过第一稿的初步，第二稿的进步，第三稿已经完成毕业论文的要求内容。
现向答辩组提交的内容有：
1、学位毕业论文任务书
2、论文(设计)开题报告
3、论文第一稿及指导教师意见书
4、论文第二稿及指导教师意见书论文
5、论文终稿
6、论文查重比对表
7、毕业论文(设计)答辩申请表
8、毕业论文(设计)指导教师评阅表
9、毕业论文(设计)评阅人评阅表
10、学士论文答辩记录
11、毕业论文(设计)评审表。
通过知道老师的悉心指导，我在写这篇论文的过程中认真学习了网络安全及防火墙的知识，我已经具备参加答辩的能力，现向答辩组提出正式申请，望批准！
学生(签字)：张XX
20XX年5月9日
０引言
随着我国信息化建设进程的不断推进，许多高校都已经建立起各类基于业务的数据库用于日常管理，作为应用广泛的新兴学科，数据挖掘技术在高校教育信息化中的应用前景较好，为高校的管理、建设、服务过程的绝学提供了全新而科学的分析途径。在新形势下，高校学生思政管理工作面临着巨大挑战，所以适时不断调整思想工作的途径，加强先进经验的交流，可以有效的提高高校思政工作的效果，对此，本文借助数据挖掘技术进行尝试，通过聚类结果分析，所挖掘到的信息对学生工作具有一定的参考价值。
１数据挖掘技术在思想政治教育中的实际应用
２数据挖掘技术在思政教育工作中具体方案实施
２．１确定数据挖掘对象收集并整理某大学２０１７年“辅导员工作考核量化表”，整理其中关于辅导员教育管理的１２０张考核量化表，尝试解答高校思政教育中存在的问题，经过对有价值数据的挖掘，得出结论为教学管理带来有效的指导价值。２．２数据采集从学校学生工作处，搜集２０１７年度“辅导员工作考核量化表”。２．３数据预处理“辅导员工作考核量化表”要求辅导员在“坚持标准，奖惩分明，客观公正的对待每一位学生。”“认真做好勤工助学活动。”“正确分析学生的思想动态”等几个指标项目中，根据辅导员的实际工作表现，划分为“优秀、良好、合格、较差、差”五等类型等级。最终获得比较完整的考核记录工作考核量化表１１７张。２．４数据转换在工作考核量化表中考核等级的`项目共１５项，如何将数据合成到一个聚类分析的模式中非常关键，按照“管理态度”“管理能力”“管理方法”“管理效果”四方面属性来对工作考核量化表中的数据进行重新组合：其中“管理态度”＝（坚持标准＋与同学之间感情融洽＋言谈得体＋办事客观）／４“管理能力”＝（准确掌握贫困生情况＋准确掌握特殊群体＋严格教育与查出违纪学生＋胜任工作＋组织学生做好评优工作）／５“管理方法”＝（每周３次以上探入班级宿舍＋积极参加检查学生早操＋学生奖学金发放到位＋有准备的与学生谈话＋检查宿舍卫生）／５“管理效果”＝（积极参加团活班会＋课下了解学生思想状况＋评论与建议）／３通过以上处理，可以将工作考核量化表关系到的十五个考评等级统一演化到四个属性中。然后针对１１７份数据样本信息的４个属性采取聚类挖掘的方法进行研究。通过样本预处理得到数据样本.２．５数据聚类挖掘数据的聚类挖掘采用划分方法中的经典算法Ｋ均值以及Ｋ中心点算法，其中Ｋ代表类别个数（Ｋ＝３），主要挖掘思路为：将ｎ个对象划分为Ｋ个簇，使同一簇中的对象具有较高的相似度，Ｋ均值算法主要是使用簇中对象的平均值作为参考值。Ｋ均值算法的复杂度可以通过进一步计算得出Ｏ（ｎｋｔ），ｎ代表簇的数量，ｔ代表反复迭代的次数，在一般情况下，ｋ与ｔ都会远小于ｎ。针对所要分析的数据样本，四类属性都是通过数据转换而得到的，所要的数据都是算术平均值，所以产生孤立点的可能性非常小，最终选用Ｋ均值的算法来运用于本研究的数据聚类中。一般情况下，Ｋ均值算法当局部取得最优解时会终止，所以一定要对数据样本进行改进，考察数据样本信息的综合比例分布情况，采取进一步措施对Ｋ均值算法进行改进得到三个等级样本，３数据挖掘算法流程３．１算法实现的流程算法实现流程。在Ｋ均值算法中，函数ＬｏａｄＰａｔｔｅｒｎｓ的作用主要是将数据信息装载到程序中，目的是为了从数据库文件中读取相关信息，并且将文件中的数据转换成样本数组。函数ＲｕｎＫ－Ｍｅａｎｓ（）的作用是算法的主程序，将所有对象同簇中心距离进行对比，然后将对象划分到最近的簇中。函数Ｓｈｏｗ－Ｃｅｎｔｅｒｓ（）代表算法所描述的聚类中心。函数ＳｈｏｗＣｌｕｓｔｅｒｓ（）表示样本的标识符号［４］。３．２主控程序ＲｕｎＫＭｅａｎｓ（）的调用从而找到最短距离的簇，然后运用ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅＳａｍ－ｐｌｅｓ（）将所有对象划分到最近的簇当中，算出所有簇中对象的平均值，作为新的质心，如果所有新的质心不发生改变，则聚类结束。
3聚类结果分析
本文运用Ｋ均值算法对１２０个数据通过数据转换得到的样本数据进行分析，对管理态度、管理能力、管理方法、管理效果４个属性进行数据挖掘聚类，设置初始ｋ值为３，最终挖掘到的结果.根据以上结果，每个簇所包括的数据样本最后的比例分布范围如下：簇１（较好）共计３６个样本，删除定义样本，剩余３５个数据样本，占３５／１１７＝３０％。簇２（中等）共计７４个样本，删除一个标准样本，剩余７３个数据样本，占７３／１１７＝６２％。簇３（较差）共计１０个样本，删除一个标准样本，剩余９个数据样本，占９／１１７＝８％“管理态度”＝０．７７＊３０％＋０．６１＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６３４“管理能力”＝０．７７＊３０％＋０．５７＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６０９２“管理方法”＝０．７４＊３０％＋０．５４＊６２％＋０．２８＊８％＝０．５７９２“管理效果”＝０．７９＊３０％＋０．５６＊６２％＋０．３０＊８％＝０．６０８２从总体得分由高到低排序为：管理态度、管理能力、管理效果、管理方法。总体上证明该校的思政管理水平属于中等偏上的。
４总结
参考文献
［１］刘强珺，丁养斌．基于数据挖掘技术的高校思政教育管理研究［Ｊ］．电子测试，２０１５（１）：１０１－１０３．
［２］范宸西，韩松洋．思想政治教育在高校内涵式发展中的重新定位［Ｊ］．_珠海市委党校珠海市行政学院学报，２０１５（４）：５０－５４．
［３］吴小龙，张丽丽．大数据视角下高校思想政治理论教育创新［Ｊ］．江西理工大学学报，２０１７（８）：２０－２３．
［４］李平荣．大数据时代的数据挖掘技术与应用［Ｊ］．重庆三峡学院学报，２０１４（５）：１５９．
［５］舒正渝．浅谈数据挖掘技术及其应用［Ｊ］．中国西部科技，２０１０（２）：１４８－１５０．
题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨
摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展, 数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术, 能借助相关算法搜索相关信息, 在节省人力资本的同时, 提高数据检索的实际效率, 基于此, 被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术, 并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程, 以供参考。
关键词：档案信息管理系统; 计算机; 数据挖掘技术; 1 数据挖掘技术概述
数据挖掘技术就是指在大量随机数据中提取隐含信息, 并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术, 则需要将其划分在商业数据处理技术中, 整合商业数据提取和转化机制, 并且建构更加系统化的分析模型和处理机制, 从根本上优化商业决策。借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库, 满足集成性、时变性以及非易失性等需求, 整和数据处理和冗余参数, 确保技术框架结构的完整性。
目前, 数据挖掘技术常用的工具, 如SAS企业的Enterprise Miner、IBM企业的Intellient Miner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。企业在实际工作过程中, 往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理, 并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等, 借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2 档案信息管理系统计算机数据仓库的建立
客户需求单元
为了充分发挥档案信息管理系统的优势, 要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。在数据库体系建立中, 要适应迭代式处理特征, 并且从用户需求出发整合数据模型, 保证其建立过程能按照整体规划有序进行, 且能按照目标和分析框架参数完成操作。首先, 要确立基础性的数据仓库对象, 由于是档案信息管理, 因此, 要集中划分档案数据分析的主题, 并且有效录入档案信息, 确保满足档案的数据分析需求。其次, 要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理, 从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1) 确定数据仓库的基础性用户, 其中, 主要包括档案工作人员和使用人员, 结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2) 档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3) 确定档案的基础性分类主题, 一般而言, 要将文书档案归档情况、卷数等基础性信息作为分类依据。
数据库设计单元
在设计过程中, 要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构, 并且有效整合组成事实表的主键项目, 建立框架结构。
第一, 建立事实表。事实表是数据模型的核心单元, 主要是记录相关业务和统计数据的表, 能整合数据仓库中的信息单元, 并且提升多维空间处理效果, 确保数据储存过程切实有效。 (1) 档案管理中文书档案目录卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档年份, 字段类型Int, 字段为Gdyear_key;文书归档类型, 字段类型Int, 字段为Ajtm_key;文书归档单位, 字段类型Int, 字段为Gddw_key;文书档案生成年份, 字段类型Int, 字段为Ajscsj_key, 以及文书档案包括的文件数目。 (2) 档案管理中文书档案卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档利用日期, 字段类型Int, 字段为Date_key;文书归档利用单位, 字段类型Int, 字段为Dw_key;文书归档利用类别, 字段类型Int, 字段为Dalb_key;文书归档利用年份, 字段类型Int, 字段为Dayear_key等[1]。
第二, 建立维度表, 在实际数据仓库建立和运维工作中, 提高数据管理效果和水平, 确保建立循环和反馈的系统框架体系, 并且处理增长过程和完善过程, 有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先, 要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表, 主要包括档案年度维表、利用方式维表等。其次, 要建构数据库星型模型体系。最后, 要集中判定数据库工具, 保证数据库平台在客户管理工作方面具备一定的优势, 集中制订商务智能解决方案, 保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果, 真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是, 在全面整合和分析处理数据的过程中, 要分离文书档案中的数据, 相关操作如下:
from dag gd temp//删除临时表中的数据
Ch count=dag ( wswj) //将文书目录中数据导出到数据窗口
Dag 1.() //将数据窗口中的数据保存到临时表
相关技术人员要对数据进行有效处理, 以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行, 从根本上维护数据处理效果。
多维数据模型建立单元
在档案多维数据模型建立的过程中, 相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案, 整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等, 保证具体单元能发挥其实际作用, 并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。
第一, 档案事实表中的数据稳定, 事实表是加载和处理档案数据的基本模块, 按照档案目录数据表和档案利用情况表分析和判定其类别和归档时间, 从而提高数据独立分析水平。一方面, 能追加有效的数据, 保证数据仓库信息的基本质量, 也能追加时间判定标准, 能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间, 从根本上提高实际效率。另一方面, 能删除数据, 实现数据更新, 检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据, 维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。
第二, 档案维表的安全性。在维表管理工作中, 档案参数和数据的安全稳定性十分关键, 由于其不会随着时间的推移出现变化, 因此, 要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小, 尽管结构发生变化的概率不大, 但仍会对代表的对象产生影响, 这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变, 需要借助新维生成的方式进行处理, 从而保证不同维表能有效连接, 整合正确数据的同时, 也能对事实表外键进行分析[2]。
3 档案信息管理系统计算机数据仓库的实现
描述需求
随着互联网技术和数据库技术不断进步, 要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制, 加快数据库管控体系的更新, 确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求, 尤其是在档案资源重组和预测项目中, 只有从根本上落实数据挖掘体系, 才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外, 在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上, 要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。
关联计算
在实际档案分析工作开展过程中, 关联算法描述十分关键, 能对某些行为特征进行统筹整合, 从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时, 要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如, 档案数据库中有A和B两个基础项集合, 支持度为P (A∪B) , 则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大, 则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大, 则说明两者的关联度较高。另外, 在分析置信度时, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的情况下, B的出现概率则是整体参数关系的关键, 若是置信度的数值达到100%, 则直接证明A和B能同一时间出现。
神经网络算法
除了要对档案的实际内容进行数据分析和数据库建构, 也要对其利用情况进行判定, 目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法, 其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是, 在分类技术结构中, 要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构, 能建立完整的信息处理单元, 并且能够整合非线_换结构, 确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。
实现多元化应用
在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术, 能对档案分类管理予以分析, 保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中, 能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面, 计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中, 要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理, 确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如, 档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息, 并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等, 从而建构完整的数据分析机制, 有效向其推送或者是提供便捷化查询服务, 保证档案管理数字化水平的提高。另一方面, 在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术, 主要是对数据信息进行分析, 结合基本结果建立概念模型, 保证模型以及测试样本之间的比较参数符合标准, 从而真正建立更加系统化的分类框架体系。
4 结语
总而言之, 在档案管理工作中应用数据挖掘技术, 能在准确判定用户需求的同时, 维护数据处理效果, 并且减少档案数字化的成本, 为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且, 数据库的建立, 也能节省经费和设备维护成本, 真正实现数字化全面发展的目标, 促进档案信息管理工作的长效进步。
参考文献
[1]曾雪峰.计算机数据挖掘技术开发及其在档案信息管理中的运用研究[J].科技创新与应用, 20xx (9) :285.
[2]王晓燕.数据挖掘技术在档案信息管理中的应用[J].兰台世界, 20xx (23) :25-26.
[3]韩吉义.基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台的构筑[J].山西档案, 20xx (6) :61-63.
[4]哈立原.基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台构建[J].山西档案, 20xx (5) :105-107.
数据挖掘论文四： 题目：机器学习算法在数据挖掘中的应用
摘要：随着科学技术的快速发展, 各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法, 其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用, 我们利用庞大的移动终端数据网络, 加强了基于GSM网络的户外终端定位, 从而提出了3个阶段的定位算法, 有效提高了定位的精准度和速度。
关键词：学习算法; GSM网络; 定位; 数据;
移动终端定位技术由来已久, 其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前, 移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域, 由于移动终端定位技术可以提供精准的位置服务信息, 所以其在市场上还是有较大的需求的, 这也为移动终端定位技术的优化和发展, 提供了推动力。随着通信网络普及, 移动终端定位技术的发展也得到了一些帮助, 使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时, 传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位, 目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改进, 取得了不错的效果, 但也遇到了许多问题, 例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求, 还有想要利用较低的设备成本, 实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究, 希望能够帮助其更快速的定位、更精准的定位, 满足市场的需要。
1 数据挖掘概述
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下, 数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起, 通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析, 然后进行相关性判断, 由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技, 通过大量的样本收集、学习和训练, 可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论, 虽然能够应用的领域和目标各不相同, 但是这些算法都可以被独立使用运算, 当然也可以相互帮助, 综合应用, 可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域, 人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析, 所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作, 由此来满足不同的数据需求。综合来看, 人工神经网络的建模, 它的精准度比较高, 综合表述能力优秀, 而且在应用的过程中, 不需要依赖专家的辅助力量, 虽然仍有缺陷, 比如在训练数据的时候耗时较多, 知识的理解能力还没有达到智能化的标准, 但是, 相对于其他方式而言, 人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2 以机器学习算法为基础的GSM网络定位
定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础, 把定位的位置栅格化, 面积较小的栅格位置就是独立的一种类别, 在定位的位置内, 我们收集数目庞大的终端测量数据, 然后利用计算机对测量报告进行分析处理, 测量栅格的距离度量和精准度, 然后对移动终端栅格进行预估判断, 最终利用机器学习进行分析求解。
采集数据和预处理
本次研究, 我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内, 我们测量了四个不同时间段内的数据, 为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性, 我们把其中的三批数据作为训练数据, 最后一组数据作为定位数据, 然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据, 就要在不同的时间内进行测量, 按照测量出的数据信息的经纬度和平均值, 再进行换算, 最终, 得到真实的数据量, 提升定位的速度以及有效程度。
以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位, 其复杂性也是比较大的, 一旦区域面积增加, 那么模型和分类也相应增加, 而且更加复杂, 所以, 利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程, 会随着定位区域面积的增大, 而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位, 则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格, 如果想要定位数据集内的相关信息, 就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算, 而如果是想要获得边长一千米的大栅格, 就要对边长是一千米的栅格精心计算。
以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后, 要确定一个边长为两千米的正方形, 由于第一级支持向量机定位的区域是四百米, 定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息, 相对于一级向量机的定位而言, 二级向量机在定位计算的时候难度是较低的, 更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小, 定位的精准度将越来越高, 而由于增加分类的问题数量是上升的, 所以, 定位的复杂度也是相对增加的。
以K-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积, 在二次输出之后, 确定其经纬度, 然后依赖经纬度来确定边长面积, 这些都是进行区域定位的基础性工作, 紧接着就是定位模型的训练。以K-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据, 对于这些信息数据, 要以大小为选择依据进行筛选和合并, 这样就能够减少计算的重复性。当然了, 选择的区域面积越大, 其定位的速度和精准性也就越低。
3 结语
近年来, 随着我国科学技术的不断发展和进步, 数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究, 我们证明了, 在数据挖掘的过程中, 应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科, 它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度, 可以被广泛的应用于各行各业。所以, 对于机器学习算法, 相关人员要加以重视, 不断的进行改良以及改善, 切实的发挥其有利的方面, 将其广泛应用于智能定位的各个领域, 帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献
[1]陈小燕, CHENXiaoyan.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].现代电子技术, 20xx, ; (20) :11-14.
[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[D].北京邮电大学, 20xx.
[3]莫雪峰.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].科教文汇, 20xx (07) :175-178.
数据挖掘论文五： 题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步, 通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率, 并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题, 并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程; 数据挖掘; 解决措施;
在软件开发过程中, 为了能够获得更加准确的数据资源, 软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代, 人工获取数据信息的难度极大。当前, 软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 体现在以下三个方面:
(1) 在软件工程中, 对有效数据的挖掘和处理;
(2) 挖掘数据算法的选择问题;
(3) 软件的开发者该如何选择数据。
1 在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中, 软件工程数据挖掘是其中之一, 其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段, 数据的预处理;第二阶段, 数据的挖掘;第三阶段, 对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差异, 其主要体现在以下三个方面:
软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种, 一种是软件报告, 另外一种是软件的`版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的, 但是两者之间又有一定的联系, 这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来, 最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲, 它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例, 软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息, 同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准, 而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中, 研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息, 所以数据的表示方法也相对多样化, 数据之间难以进行对比, 所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出, 软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2 软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息, 在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下, 编程需要的数据信息可以分为三个方面:
(1) 软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;
(2) 软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则, 比如继承关系等。
(3) 软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中, 通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现, 但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题, 比如:帮助文档的准确性较低, 同时不够完整, 可利用的重用信息不多等。
对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中, 最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法, 并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码, 同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序, 该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似, 最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:
(1) 软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;
(2) 软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息, 然后对反馈的结果进行评估, 创建新型的代码库。
(3) 未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序, 便于查询, 极大地缩减工作人员的任务量, 提升其工作效率。
对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟, 通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的, 并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:
(1) 软件的研发人员能够规定动态规则的顺序, 主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2) 实现对相关数据的保存, 可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3) 能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3 结束语
在软件工程的数据挖掘过程中, 数据挖掘的概念才逐步被定义, 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量, 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲, 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲, 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现, 该技术虽然已经获得一定的效果, 但是还有更多未被挖掘的空间, 还需要进一步的研究和发现。
参考文献
[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[J].电子技术与软件工程, 20xx (18) :64.
[2]吴彦博.软件工程中数据挖掘技术的运用探索[J].数字通信世界, 20xx (09) :187.
[3]周雨辰.数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J].电脑迷, 20xx (08) :27-28.
[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[J].中国新通信, 20xx, 19 (13) :119.
一、毕业论文开题报告
开题报告是指开题者对科研课题的一种文字说明材料。这是一种新的应用文写作文体，这种文体报告体裁是随着现代科学研究活动计划性的增强和科研选题程序化管理的需要应运而生的。开题报告一般为表格式，它要把报告的每一项内容转换成相应的栏目，这样做，既便于开题报告按目填写，避免遗漏，又便于评审者一目了然，把握要点。
开题报告包括综述、关键技术、可行性分析和时间安排等四个方面。
开题报告作为毕业论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
由于开题报告是用文字体现的论文总构想，因而篇幅不必过大，但要把计划研究的课题、如何研究、理论适用等主要问题。
开题报告的总述部分应首先提出选题，并简明扼要的说明这个选题的目的及相关课题的研究情况、理论及研究方法。
开题报告是由选题者把自己所选的课题的内容，向有关专家及技术人员陈述。然后由他们对科研课题进行评议，再由科研管理部门综合评审的意见，确定是否批准这一选题。开题报告的内容可以大概包括：课题名称、承担单位、课题负责人、起止年限、报名提纲。
报名提纲包括：
1、课题的目的、意义、国内外研究概况及有关文献资料的主要观点与结论
2、研究对象、内容、各项有关指标、主要研究方法包括是否已丑时行试验性的研究
3、大致的进度安排
4、准备工作的情况和目前已具备的条件
5、目前需要添加的有关设备
6、经费概算
7、预期研究结果
8、承担单位和主要协作单位及人员的分工等
同行评议，着重是从选题的依据、意义及技术可行性上做出判断。即从科学技术本身为决策提供必要的依据。
二、怎么撰写毕业论文开题报告
开题报告的基本内容和顺序：论文的目的与意义：国内外研究概况：毕业论文拟研究解决的主要问题：论文拟撰写的主要内容提纲：论文计划进度及其它 其中的核心内容是“论文拟研究解决的主要问题”。在撰写时可以先写这一部分，以此为基础撰写其他部分
三、由于开题报告是用文字体现的论文总构想，因而篇幅不必过大，但要把计划研究的课题如何研究及理论适用等主要问题说清楚，应包含两个部分：总述和提纲
四、毕业论文
毕业论文是高等学校应届毕业总结性的独立作业，是学生运用在校学习的基本知识和基础理论，去分析及解决一两个实际问题的实践锻炼的种过，也是学生在校学习期间学习成果的综合性总结，是整个教学活动中不可缺少的重要环节。撰写毕业依序地于培养学生初步的科学研究能力，提高其综合运用所学知识分析问题、解决问题能力有着重要意义。
