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原文链接：总览在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。有时线性假设只是一个很差的近似值。有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来 解决 。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。本文本专注于线性模型的扩展多项式回归 这是对数据提供非线性拟合的简单方法。阶跃函数 将变量的范围划分为 K个 不同的区域，以生成定性变量。这具有拟合分段常数函数的效果。回归样条 比多项式和阶跃函数更灵活，并且实际上是两者的扩展。 局部样条曲线 类似于回归样条曲线，但是允许区域重叠，并且可以平滑地重叠。平滑样条曲线 也类似于回归样条曲线，但是它们最小化平滑度惩罚的残差平方和准则 。广义加性模型 允许扩展上述方法以处理多个预测变量。多项式回归这是扩展线性模型的最传统方法。随着我们增加 多项式的项，多项式回归使我们能够生成非线性的曲线，同时仍使用最小二乘法估计系数。请点击输入图片描述逐步回归它经常用于生物统计学和流行病学中。请点击输入图片描述回归样条回归样条是 扩展多项式和逐步回归技术的许多基本函数之一 。事实上。多项式和逐步回归函数只是基 函数的特定情况 。这是分段三次拟合的示例（左上图）。请点击输入图片描述为了解决此问题，更好的解决方案是采用约束，使拟合曲线必须连续。选择结的位置和数量一种选择是在我们认为变化最快的地方放置更多的结，而在更稳定的地方放置更少的结。但是在实践中，通常以统一的方式放置结。要清楚的是，在这种情况下，实际上有5个结，包括边界结。请点击输入图片描述那么我们应该使用多少个结？一个简单的选择是尝试许多个结，然后看哪个会产生最好的曲线。但是，更客观的方法是使用交叉验证。与多项式回归相比，样条曲线可以显示出更稳定的效果。平滑样条线我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。让我们回想一下，我们的目标是找到一些非常适合观察到的数据的函数，即最大限度地减少RSS。但是，如果对我们的函数没有任何限制，我们可以通过选择精确内插所有数据的函数来使RSS设为零。选择平滑参数Lambda同样，我们求助于交叉验证。事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。局部回归局部回归涉及仅使用附近的训练观测值来计算目标点x 0 处的拟合度 。可以通过各种方式执行局部回归，尤其是在涉及拟合p 线性回归模型的多变量方案中尤为明显 ，因此某些变量可以全局拟合，而某些局部拟合。请点击输入图片描述广义加性模型GAM模型提供了一个通用框架，可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型，同时保持可加性。具有平滑样条的GAM并不是那么简单，因为不能使用最小二乘。取而代之的 是使用一种称为反向拟合的方法 。GAM的优缺点优点GAM允许将非线性函数拟合到每个预测变量，以便我们可以自动对标准线性回归会遗漏的非线性关系进行建模。我们不需要对每个变量分别尝试许多不同的转换。非线性拟合可以潜在地对因变量Y做出更准确的预测 。因为模型是可加的，所以我们仍然可以检查每个预测变量对Y的影响， 同时保持其他变量不变。缺点主要局限性在于该模型仅限于累加模型，因此可能会错过重要的交互作用。范例多项式回归和阶跃函数library(ISLR)attach(Wage)我们可以轻松地使用来拟合多项式函数，然后指定多项式的变量和次数。该函数返回正交多项式的矩阵，这意味着每列是变量的变量的线性组合 age， age^2， age^3，和 age^4。如果要直接获取变量，可以指定 raw=TRUE，但这不会影响预测结果。它可用于检查所需的系数估计。fit = lm(wage~poly(age, 4), data=Wage)kable(coef(summary(fit)))请点击输入图片描述现在让我们创建一个ages 我们要预测的向量。最后，我们将要绘制数据和拟合的4次多项式。ageLims <- range(age)id <- seq(from=ageLims[1], to=ageLims[2])pred <- predict(fit, newdata = list(age = id),se=TRUE)plot(age,wage,xlim=ageLims ,cex=5,col="darkgrey")lines(id,pred$fit,lwd=2,col="blue")matlines(id,bands,lwd=2,col="blue",lty=3)在这个简单的示例中，我们可以使用ANOVA检验 。请点击输入图片描述## Analysis of Variance Table## ## Model 1: wage ~ age## Model 2: wage ~ poly(age, 2)## Model 3: wage ~ poly(age, 3)## Model 4: wage ~ poly(age, 4)## Model 5: wage ~ poly(age, 5)## RDf RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) ## 1 2998 5022216 ## 2 2997 4793430 1 228786 59 <2e-16 ***## 3 2996 4777674 1 15756 89 0017 ** ## 4 2995 4771604 1 6070 81 0510 ## 5 2994 4770322 1 1283 80 3697 ## ---## S codes: 0 '***' 001 '**' 01 '*' 05 '' 1 ' ' 1我们看到，_M_1 与二次模型 相比，p值 _M_2 实质上为零，这表明线性拟合是不够的。 因此，我们可以得出结论，二次方或三次模型可能更适合于此数据，并且偏向于简单模型。我们也可以使用交叉验证来选择多项式次数。请点击输入图片描述在这里，我们实际上看到的最小交叉验证误差是针对4次多项式的，但是选择3次或2次模型并不会造成太大损失。接下来，我们考虑预测个人是否每年收入超过25万。但是，概率的置信区间是不合理的，因为我们最终得到了一些负概率。为了生成置信区间，更有意义的是转换对 数 预测。绘制：plot(age,I(wage>250),xlim=ageLims ,type="n",ylim=c(0,2))lines(id,pfit,lwd=2, col="blue")matlines(id,bands,lwd=1,col="blue",lty=3)请点击输入图片描述逐步回归函数在这里，我们需要拆分数据。 table(cut(age, 4))#### (9,5] (5,49] (49,5] (5,1]## 750 1399 779 72fit <- lm(wage~cut(age, 4), data=Wage)coef(summary(fit))## Estimate S Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) 158 476 790 000e+00## cut(age, 4)(5,49] 053 829 148 982e-38## cut(age, 4)(49,5] 665 068 443 041e-29## cut(age, 4)(5,1] 641 987 532 256e-01splines 样条函数在这里，我们将使用三次样条。请点击输入图片描述由于我们使用的是三个结的三次样条，因此生成的样条具有六个基函数。 ## [1] 3000 6dim(bs(age, df=6))## [1] 3000 6## 25% 50% 75% ## 75 00 00拟合样条曲线。 请点击输入图片描述我们也可以拟合平滑样条。在这里，我们拟合具有16个自由度的样条曲线，然后通过交叉验证选择样条曲线，从而产生8个自由度。fit2$df## [1] 795lines(fit, col='red', lwd=2)lines(fit2, col='blue', lwd=1)legend('topright', legend=c('16 DF', '8 DF'),col=c('red','blue'), lty=1, lwd=2, cex=8)请点击输入图片描述局部回归执行局部回归。 请点击输入图片描述GAMs现在，我们使用GAM通过年份，年龄和受教育程度的样条来预测工资。由于这只是具有多个基本函数的线性回归模型，因此我们仅使用 lm() 函数。为了拟合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。绘制这两个模型请点击输入图片描述请点击输入图片描述year 是线性的。我们可以创建一个新模型，然后使用ANOVA检验 。## Analysis of Variance Table## ## Model 1: wage ~ ns(age, 5) + education## Model 2: wage ~ year + s(age, 5) + education## Model 3: wage ~ s(year, 4) + s(age, 5) + education## RDf RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) ## 1 2990 3712881 ## 2 2989 3693842 1 19040 4 9e-05 ***## 3 2986 3689770 3 4071 1 35 ## ---## S codes: 0 '***' 001 '**' 01 '*' 05 '' 1 ' ' 1似乎添加线性year 成分要比不添加线性 成分的GAM好得多。 ## ## Deviance Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max ## -43 -70 -33 17 48 ## ## (Dispersion Parameter for gaussian family taken to be 1236)## ## Null Deviance: 5222086 on 2999 degrees of freedom## Residual Deviance: 3689770 on 2986 degrees of freedom## AIC: 29888 ## ## Number of Local Scoring Iterations: 2 ## ## Anova for Parametric Effects## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## s(year, 4) 1 27162 27162 22 9e-06 ***## s(age, 5) 1 195338 195338 158 < 2e-16 ***## education 4 1069726 267432 216 < 2e-16 ***## Residuals 2986 3689770 1236 ## ---## S codes: 0 '***' 001 '**' 01 '*' 05 '' 1 ' ' 1## ## Anova for Nonparametric Effects## Npar Df Npar F Pr(F) ## (Intercept) ## s(year, 4) 3 1 35 ## s(age, 5) 4 4 <2e-16 ***## education ## ---## S codes: 0 '***' 001 '**' 01 '*' 05 '' 1 ' ' 1在具有非线性关系的模型中， 我们可以再次确认year 对模型没有贡献。接下来，我们 将局部回归拟合GAM 。请点击输入图片描述在调用GAM之前，我们还可以使用局部回归来创建交互项。我们可以 绘制结果曲面图 。请点击输入图片描述请点击输入图片描述参考文献 R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现atlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）R语言泊松Poisson回归模型分析案例R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现在R语言中实现Logistic逻辑回归python用线性回归预测股票价格R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
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1 多元统计分析的历史2 多元统计分析的用途3 多元统计分析的内容4 软件及其在统计分析中的应用1 强大的统计分析软件2 完整的数值计算软件3 免费的数据分析软件思考练习题 1 如何收集和整理多元分析资料2 数据的数学表达3 数据矩阵及R语言表示4 数据的R语言表示——数据框5 多元数据的R语言调用6 多元数据的简单R语言分析思考练习题 1 简述2 均值条图及R使用3 箱尾图及R使用4 星相图及R使用5 脸谱图及R使用6 调和曲线图及R使用7 其他多元分析图思考练习题 1 变量间的关系分析1 简单相关分析的R计算2 一元线性回归分析的R计算2 多元线性回归分析1 多元线性回归模型的建立2 多元线性回归模型的检验3 多元线性相关分析1 矩阵相关分析2 复相关分析4 回归变量的选择方法1 变量选择准则2 逐步回归分析思考练习题 1 数据的分类与模型选择1 变量的取值类型2 模型选择方式2 广义线性模型1 广义线性模型概述2 Logistic模型3 对数线性模型3 非线性回归模型1 一元非线性回归模型及其应用2 多元非线性回归模型概述3 多元非线性回归模型的计算思考练习题 1 判别分析的概念2 线性判别分析3 距离判别法1 两总体距离判别2 多总体距离判别4 Bayes判别法1 Bayes判别准则2 正态总体的Bayes判别思考练习题 1 聚类分析的概念和类型2 聚类统计量3 系统聚类法1 系统聚类法的基本思想2 系统聚类法的计算公式3 系统聚类法的基本步骤4 kmeans聚类法1 kmeans聚类的概念2 kmeans聚类的原理与计算5 聚类分析的一些问题思考练习题 1 主成分分析的直观解释2 主成分分析的性质3 主成分分析的步骤4 应用主成分分析的注意事项思考练习题 1 因子分析的思想2 因子分析模型3 因子载荷的估计及解释1 主因子估计法2 极大似然估计法3 因子载荷的统计意义4 因子旋转方法5 因子得分计算6 因子分析的步骤7 实际中如何进行因子分析思考练习题 1 对应分析的提出2 对应分析的基本原理3 对应分析的计算步骤4 对应分析应注意的几个问题思考练习题 1 引言2 典型相关分析的基本架构3 典型相关分析的基本原理4 典型相关系数的显著性检验5 典型相关系数及变量的计算思考练习题 1 MDS的基本理论和方法2 MDS的古典解3 非度量方法4 多维标度法的计算过程思考练习题 1 综合评价的基本概念2 综合评价中指标体系的构建1 选择并构建综合评价指标体系2 确定观测指标的量纲方法3 综合评价指标的合成方法4 确定评价指标的权数3 综合评价方法及其应用1 综合评分法2 层次分析法思考练习题 1 关于R语言1 什么是R语言2 为什么要用R语言3 R语言进行统计分析的优势和缺点2 关于Rstat软件1 Rstat简介2 Rstat使用简介 【案例1】基于R语言的统计计算框架【案例2】多元数据的基本统计分析【案例3】广东省各地区城市现代化水平的直观分析【案例4】财政收入的多因素分析案例分析题【案例5】年龄和性别对服务产品观点的差异分析案例分析题【案例6】企业财务状况的判别分析案例分析题【案例7】我国区域经济的综合评价案例分析题【案例8】广东省各地区电信业发展情况综合分析案例分析题【案例9】因子分析在上市公司经营业绩评价中的应用案例分析题【案例10】对应分析在市场细分和产品定位中的应用案例分析题【案例11】农村居民收入和支出的典型相关分析案例分析题【案例12】国内各地区工资水平分析案例分析题附录A R使用界面和命令附录B R语言包及其函数附录C 自编R语言包及函数参考文献……
毕业论文参考文献规范格式 一、参考文献的类型 参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下： M——专著 C——论文集 N——报纸文章 J——期刊文章 D——学位论文 R——报告 对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。 对于英文参考文献，还应注意以下两点： ①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是： 姓，名字的首字母 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, MR，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F & IG； ②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature，English Weekly。 二、参考文献的格式及举例 期刊类 【格式】[序号]作者篇名[J]刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码 【举例】 [1] 王海粟浅议会计信息披露模式[J]财政研究，2004,21(1)：56- [2] 夏鲁惠高等学校毕业论文教学情况调研报告[J]高等理科教育，2004(1):46- [3] Heider, ER& DCO The structure of color space in naming and memory of two languages [J] Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 – 专著类 【格式】[序号]作者书名[M]出版地：出版社，出版年份：起止页码 【举例】[4] 葛家澍，林志军现代西方财务会计理论[M]厦门：厦门大学出版社，2001： [5] Gill, R Mastering English Literature [M] London: Macmillan, 1985: 42- 报纸类 【格式】[序号]作者篇名[N]报纸名，出版日期（版次） 【举例】 [6] 李大伦经济全球化的重要性[N] 光明日报，1998-12-27(3) [7] French, W Between Silences: A Voice from China[N] Atlantic Weekly, 1987-8-15(33) 论文集 【格式】[序号]作者篇名[C]出版地：出版者，出版年份：起始页码 【举例】 [8] 伍蠡甫西方文论选[C] 上海：上海译文出版社，1979：12- [9] Spivak,G “Can the Subaltern Speak?”[A] In CNelson & L Grossberg() Victory in Limbo: Imigism [C] Urbana: University of Illinois Press, 1988, 271- [10] Almarza, GG Student foreign language teacher’s knowledge growth [A] In DFreeman and JCRichards () Teacher Learning in Language Teaching [C] New York: Cambridge University P 50- 学位论文 【格式】[序号]作者篇名[D]出版地：保存者，出版年份：起始页码 【举例】 [11] 张筑生微分半动力系统的不变集[D]北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1- 研究报告 【格式】[序号]作者篇名[R]出版地：出版者，出版年份：起始页码 【举例】 [12] 冯西桥核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R]北京：清华大学核能技术设计研究院, 1997：9- 条例 【格式】[序号]颁布单位条例名称发布日期 【举例】[15] 中华人民共和国科学技术委员会科学技术期刊管理办法[Z]1991—06—05 译著 【格式】[序号]原著作者 书名[M]译者，译出版地：出版社，出版年份：起止页码 三、注释 注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。注释前面用圈码①、②、③等标识。 四、参考文献 参考文献与文中注（王小龙，2005）对应。标号在标点符号内。多个都需要标注出来，而不是1-6等等 ，并列写出来。
学术堂提供了参考文献格式并举例说明：(1)期刊[序号] 主要作者文献题名[J]刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码例如: [1] 袁庆龙，候文义Ni-P 合金镀层组织形貌及显微硬度研究[J]太原理工大学学报，2001，32(1)：51-(2)专著[序号] 著者书名[M]出版地：出版者，出版年：起止页码例如：[2] 刘国钧，王连成图书馆史研究[M]北京：高等教育出版社，1979：15-18，(3)论文集[序号] 著者文献题名[C]编者论文集名出版地：出版者，出版年：起止页码例如：[3] 孙品一高校学报编辑工作现代化特征[C]中国高等学校自然科学学报研究会科技编辑学论文集(2)北京：北京师范大学出版社，1998：10-(4)学位论文[序号] 作者题名[D]保存地：保存单位，年份如：[4] 张和生地质力学系统理论[D]太原：太原理工大学，(5)报告[序号] 作者文献题名[R]报告地：报告会主办单位，年份例如：[5] 冯西桥核反应堆压力容器的LBB 分析[R]北京：清华大学核能技术设计研究院，(6)专利文献[序号] 专利所有者专利题名[P]专利国别：专利号，发布日期例如：[6] 姜锡洲一种温热外敷药制备方案[P]中国专利：881056078，1983-08-(7)国际、国家标准[序号] 标准代号，标准名称[S]出版地：出版者，出版年例如：[7] GB/T 16159—1996，汉语拼音正词法基本规则[S]北京：中国标准出版社，(8)报纸文章[序号] 作者文献题名[N]报纸名，出版日期(版次)例如：[8] 谢希德创造学习的思路[N]人民日报，1998-12-25(10)(9)电子文献[序号] 作者电子文献题名[文献类型/载体类型]电子文献的出版或可获得地址，发表或更新的期/引用日期(任选)例如：[9] 王明亮中国学术期刊标准化数据库系统工程的[EB/OL]参考文献著录格式1 、期刊作者题名〔J〕刊名，出版年，卷(期)∶起止页码2、 专著作者书名〔M〕版本(第一版不著录)出版地∶出版者，出版年∶起止页码3、 论文集作者题名〔C〕编者论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码4 、学位论文作者题名〔D〕保存地点保存单位年份5 、专利文献题名〔P〕国别专利文献种类专利号出版日期6、 标准编号标准名称〔S〕7、 报纸作者题名〔N〕报纸名出版日期(版次)8 、报告作者题名〔R〕保存地点年份9 、电子文献作者题名〔电子文献及载体类型标识〕文献出处，日期参考文献的类型根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母标识：M——专著(含古籍中的史、志论著)C——论文集N——报纸文章J——期刊文章D——学位论文R——研究报告S——标准P——专利A——专著、论文集中的析出文献Z——其他未说明的文献类型电子文献类型以双字母作为标识：DB——数据库CP——计算机程序EB——电子公告非纸张型载体电子文献，在参考文献标识中同时标明其载体类型：DB/OL——联机网上的数据库DB/MT——磁带数据库M/CD——光盘图书CP/DK——磁盘软件J/OL——网上期刊EB/OL——网上电子公告
arrStr[i]=SvalueOf(arrChar[i]);}for (String i: arrStr ){if (atches(E1)){countH++;}if (atches(E2)){countE++;}
许多R 的高级图形自身就含有坐标轴，此外你可以用低级图形函数axis（） 设置你自己的坐标轴。坐标轴主要包括三个部分：轴线（axis line）（线条格式由图形参数lty控制），刻度（tick mark）（划分轴线上的刻度） 和刻度标记（tick label）（标记刻度上的单位）。这些部分可以通过下面的图形参数设置。lab＝c（5， 7， 12） 前两个参数分别是x 和y 轴期望的刻度间隔数目。第三个参数刻度标记的字符长度（包括小数点）。这个参数设的太小会导致所有的标记变成一样的数字。las＝1 刻度标记的方向。0 表示总是平行于坐标轴，1 表示总是水平，以及2 表示总是垂直于坐标轴。mgp＝c（3，?保。埃∪鲎瓿煞值奈恢谩5谝桓霾问侵岜昵┫喽灾嵛恢玫木嗬耄晕谋拘凶魑握盏ノ坏摹5诙霾问硎究潭缺昙堑木嗬耄詈笠桓霾问侵嵛恢玫街嵯叩木嗬耄ǔ3J牵埃U当硎驹谕夹瓮猓褐当硎驹谕夹文凇＃簦悖耄剑埃埃薄】潭鹊某ざ纫曰记虼笮〉谋嚷首魑攘俊5保簦悖搿”冉闲。ㄐ∮冢埃担『停≈嵘系目潭惹恐拼笮∫恢隆V滴笔保鐾裣摺8褐凳笨潭仍谕夹瓮狻＃簦悖耄剑埃埃薄『停恚纾穑剑悖ǎ保保担埃┍硎灸诓靠潭?03xaxs＝＆quot；r＆quot；yaxs＝＆quot；i＆quot； 分别设定x 和y 轴的形式739＆quot；i＆quot； （内在的） 和＆quot；r＆quot； （默认） 形式的刻度都适合数据的范围，但是＆quot；r＆quot； 形式的刻度会在刻度范围两边留一些空隙（S 还有一些在R 里面没有实现的刻度形式）17
论文参考文献，就是你所写的论文中引用的其他资料中的内容，如数据、概念及别人的研究成果等。不能随便写，是要写出准确出处的。参考文献的编写格式要求。 一、参考文献著录格式 1 、期刊作者．题名〔J〕．刊名，出版年，卷(期)∶起止页码 2、 专著作者．书名〔M〕．版本(第一版不著录)．出版地∶出版者，出版年∶起止页码 3、 论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码 4 、学位论文作者．题名〔D〕．保存地点．保存单位．年份 5 、专利文献题名〔P〕．国别．专利文献种类．专利号．出版日期 6、 标准编号．标准名称〔S〕 7、 报纸作者．题名〔N〕．报纸名．出版日期(版次) 8 、报告作者．题名〔R〕．保存地点．年份 9 、电子文献作者．题名〔电子文献及载体类型标识〕．文献出处，日期 二、文献类型及其标识 1、根据GB3469 规定，各类常用文献标识如下： ①期刊〔J〕 ②专著〔M〕 ③论文集〔C〕 ④学位论文〔D〕 ⑤专利〔P〕 ⑥标准〔S〕 ⑦报纸〔N〕 ⑧技术报告〔R〕 2、电子文献载体类型用双字母标识，具体如下： ①磁带〔MT〕 ②磁盘〔DK〕 ③光盘〔CD〕 ④联机网络〔OL〕 3、电子文献载体类型的参考文献类型标识方法为：〔文献类型标识/载体类型标识〕。例如： ①联机网上数据库〔DB/OL〕 ②磁带数据库〔DB/MT〕 ③光盘图书〔M/CD〕 ④磁盘软件〔CP/DK〕 ⑤网上期刊〔J/OL〕 ⑥网上电子公告〔EB/OL〕 三、举例 1、期刊论文 〔1〕周庆荣，张泽廷，朱美文，等．固体溶质在含夹带剂超临界流体中的溶解度〔J〕．化工学报，1995(3)：317—323 〔2〕Dobbs J M, Wong J M Modification of supercritical fluid phasebehavior using polor coselvent〔J〕 Ind Eng Chem Res, 1987,26:56 〔3〕刘仲能，金文清合成医药中间体4-甲基咪唑的研究〔J〕精细化工，2002(2)：103-105 〔4〕 Mesquita A C, Mori M N, Vieira J M, et al ． Vinyl acetate polymerization by ionizing radiation〔J〕．Radiation Physics and Chemistry,2002, 63:465 2、专著 〔1〕蒋挺大．亮聚糖〔M〕．北京：化学工业出版社，2001．127 〔2〕Kortun G． Reflectance Spectroscopy〔M〕． New York: Spring-Verlag,1969 3、论文集 〔1〕郭宏，王熊，刘宗林．膜分离技术在大豆分离蛋白生产中综合利用的研究〔C〕．//余立新．第三届全国膜和膜过程学术报告会议论文集．北京：高教出版社，1999．421-425 〔2〕Eiben A E, vander Hauw J K．Solving 3-SAT with adaptive genetic algorithms 〔C〕．//Proc 4th IEEE Conf Evolutionary Computation．Piscataway: IEEE Press, 1997．81-86 4、学位论文 〔1〕陈金梅．氟石膏生产早强快硬水泥的试验研究（D）．西安：西安建筑科学大学，2000 〔 2 〕 Chrisstoffels L A J ． Carrier-facilitated transport as a mechanistic tool in supramolecular chemistry〔D〕．The Netherland：Twente University．1988 5、专利文献 〔1〕Hasegawa, Toshiyuki, Yoshida,et al．Paper Coating composition〔P〕．EP 0634524．1995-01-18 〔 2 〕 仲前昌夫， 佐藤寿昭． 感光性树脂〔 P 〕． 日本， 特开平09-26667．1997-01-28 〔3〕Yamaguchi K, Hayashi A．Plant growth promotor and productionthereof 〔P〕．Jpn, Jp1290606． 1999-11-22 〔4〕厦门大学．二烷氨基乙醇羧酸酯的制备方法〔P〕．中国发明专利，CN1073429．1993-06-23 6、技术标准文献 〔1〕ISO 1210-1982，塑料——小试样接触火焰法测定塑料燃烧性〔S〕 〔2〕GB 2410-80，透明塑料透光率及雾度实验方法〔S〕 7、报纸 〔1〕陈志平．减灾设计研究新动态〔N〕．科技日报，1997-12-12(5) 8、报告 〔1〕中国机械工程学会．密相气力输送技术〔R〕．北京：1996 9、电子文献 〔1〕万锦柔．中国大学学报论文文摘(1983-1993)〔DB/CD〕．北京：中国百科全书出版社，1996
1、根据GB3469 规定，各类常用文献标识如下： ①期刊〔J〕 ②专著〔M〕 ③论文集〔C〕 ④学位论文〔D〕 ⑤专利〔P〕 ⑥标准〔S〕 ⑦报纸〔N〕 ⑧技术报告〔R〕 2、电子文献载体类型用双字母标识，具体如下： ①磁带〔MT〕 ②磁盘〔DK〕 ③光盘〔CD〕 ④联机网络〔OL〕 3、电子文献载体类型的参考文献类型标识方法为：〔文献类型标识/载体类型标识〕。例如： ①联机网上数据库〔DB/OL〕 ②磁带数据库〔DB/MT〕 ③光盘图书〔M/CD〕 ④磁盘软件〔CP/DK〕 ⑤网上期刊〔J/OL〕 ⑥网上电子公告〔EB/OL〕
作者在前，书名中间，年份在后。 根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母标识： M——专著（含古籍中的史、志论著） C——论文集 N——报纸文章 J——期刊文章 D——学位论文 R——研究报告 S——标准 P——专利 A——专著、论文集中的析出文献 Z——其他未说明的文献类型 电子文献类型以双字母作为标识： DB——数据库 CP——计算机程序 EB——电子公告 非纸张型载体电子文献，在参考文献标识中同时标明其载体类型： DB/OL——联机网上的数据库 DB/MT——磁带数据库 M/CD——光盘图书 CP/DK——磁盘软件 J/OL——网上期刊 EB/OL——网上电子公告 一、参考文献著录格式 1 、期刊作者．题名〔J〕．刊名，出版年，卷(期)∶起止页码 2、 专著作者．书名〔M〕．版本(第一版不著录)．出版地∶出版者，出版年∶起止页码 3、 论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码 4 、学位论文作者．题名〔D〕．保存地点．保存单位．年份 5 、专利文献题名〔P〕．国别．专利文献种类．专利号．出版日期 6、 标准编号．标准名称〔S〕 7、 报纸作者．题名〔N〕．报纸名．出版日期(版次) 8 、报告作者．题名〔R〕．保存地点．年份 9 、电子文献作者．题名〔电子文献及载体类型标识〕．文献出处，日期 二、文献类型及其标识 1、根据GB3469 规定，各类常用文献标识如下： ①期刊〔J〕 ②专著〔M〕 ③论文集〔C〕 ④学位论文〔D〕 ⑤专利〔P〕 ⑥标准〔S〕 ⑦报纸〔N〕 ⑧技术报告〔R〕
轮台歌奉送封大夫出师西征(岑参)[4]