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梯度的计算公式：gradu=aₓ（∂u/∂x）+aᵧ（∂u/∂y）+az（∂u/∂z）
梯度是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
梯度是雅可比矩阵的一种特殊形式：
当m=1时函数的雅可比矩阵就是梯度，这个概念原是为场论设定的，任何场都可以用来理解梯度，后来被引用到数学中用来指明函数在指定点的变量率最快的方向和大小，是一种变化效率的数字抽象。
举一个降维的例子，在修建一个通向山顶的缆车时，从山顶到山底一条直线中间可能有山峰阻拦，一昧的修高山顶的到达站不仅不安全还会增加施工效率，在调整修建缆车的角度时的角度变化率就是梯度，角度太低了通不到山顶这个梯度方向角度就是零，方向导数就也是零。
一种基于随机梯度追踪技术的大数据二分类分布式优化方法，具体步骤为：设定二分类问题，获取训练样本数据、测试样本数据、样本特征；采用one‑hot编码将训练样本数据和测试样本数据扩展成向量数据，得到训练样本向量数据和测试样本向量数据；将训练样本向量数据进行智能体分配，结合梯度跟踪策略与随机平均梯度策略，建立带未知参数的分布式随机梯度跟踪策略S‑DIGing的问题模型；求解未知参数；将测试样本向量数据代入分布式随机梯度跟踪策略S‑DIGing的问题模型中进行二分类验证，并输出所述二分类问题对应的分布式随机梯度跟踪策略S‑DIGing的问题模型。极大降低了策略的复杂度和计算量，从而使S‑DIGing策略能够很好地处理大规模问题。响优化算法的收敛速度的问题，提出一种时延情形下的分布式Push-sum次梯度优化算法，该方法在权矩阵不具有正对角线元素时仍适用，并应用系统扩维的方法将有时延优化问题转化为无时延优化问题。在时延和次梯度有界且有向切换网络周期强连通的条件下，证明了所提出的分布式Push-sum次梯度优化算法的收敛性。研究表明：存在通信时延时的算法收敛速度比无时延时的收敛速度要慢，并具有较大的收敛误差。最后，通过数值仿真验证了研究的结论。
之前被论文里的 FedSGD 和 FedAvg (两个都是非常重要的算法)搞混，现在对他们总结一下。
FederatedSGD (or FedSGD)是指只有一个batch(a single batch)和Epoch数为1的算法。 令 B 和 E 分别对应与本地客户(lcoal client)的Batch-Size和Epoch数，那么FedSGD对应于 B=∞ 和 E=1 。 直观理解：传统的SGD算法可以看成是梯度更新速度最快的优化算法，因为每一个sample就更新一次梯度了，这里也是一样，FedSGD是应用FL时梯度或模型更新速度最快的算法，它只要求每个local client计算一次平均梯度就可以上传到central server进行加权平均了，所以它需要的 computation power 是最少的(the lowest)。这也是论文把他当做基线(baseline)的原因。
由此可知，只要 B≠∞ 和 E≠1 ，那么此时的算法就叫做 FedAvg 。而 FedAvg(FederatedAveraging ) 算法是指local client先在本地计算多次梯度并且更新权值，这时的计算成本是提升的。
或者说，该等式使得从原先的 上传梯度值( ) 模式变成了 上传模型( ) 模式了。
这就引出了上图的下半部分，即每个local client可以先在本地多次迭代更新模型 ，然后再上传到server上执行averaging step 即当我们使用 FedAvg 算法时，假设在 时刻，每个local client的模型为 (注意如果不加右上角的 则代表 时刻的全局模型)，则在 Epoch=E ， Batchsize=B 时，local client k的模型更新为 意思是模型 在将模型上传到server前本地更新了 次。 接着有 和 。 最后将在 时刻的全局模型 赋值给每个local client作为 时刻的新模型
有意思的是 ，可以把 FedAvg 算法看成是I/O过程中的缓冲机制(Buffer)，与其一点一点往上传，还不如收集多一点再网上传，这样可以有效减小I/O次数。
细粒度的视觉识别具有挑战性，因为它高度依赖于各种语义部分的建模和细粒度的特征学习。基于双线性池的模型已被证明在细粒度识别方面是有效的，而以前的大多数方法忽略了层间部分特征交互和细粒度特征学习是相互关联、相互促进的这一事实。在本文中，我们提出了一个新的模型来解决这些问题。首先，提出了一种跨层的双线性池化方法来捕获层间零件特征关系，与其他基于双线性池化的方法相比，具有更好的性能。其次，我们提出了一个新的层次双线性池架构，整合多个跨层的双线性特征，以增强其表示能力。我们的公式是直观的，有效的，并取得了最先进的结果，在广泛使用的细粒度识别数据集。
细粒度分类中利用局部特征的方法有较大局限性。 因此，使用图像级标签的分类方法。例如，Simon和Rodner[26]提出了一个星座模型，利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)来寻找神经激活模式的星座。Zhang等人[36]提出了一种自动细粒度图像分类方法，该方法结合了深度卷积滤波器来进行与部件相关的选择和描述。这些模型将CNN作为局部检测器，在细粒度识别方面取得了很大的改进。 与基于部件的方法不同，我们将不同卷积层的激活视为对不同部件属性的响应，而不是显式地对目标部件进行定位，而是利用跨层双线性池来捕获部件属性的层间交互，这被证明对细粒度识别非常有用。
也有研究[3,6,17,12]引入双线性池化框架对对象局部进行建模。虽然已经报告了一些有希望的结果，但进一步的改进还存在以下局限性。 首先，现有的基于双线性池的模型大多只将最后一个卷积层的激活作为图像的表示，不足以描述对象的各个语义部分。其次，忽略了中间的卷积活动，导致细粒度分类的判别信息丢失，而这些信息对于细粒度的视觉识别具有重要意义。
众所周知，CNNs在传播过程中存在信息丢失。 为了最大限度地减少对细粒度识别有用的信息损失，我们提出了一种新的层次双线性池结构来集成多个跨层的双线性特征，以增强其表示能力。为了充分利用中间卷积层的激活，在最终分类之前将所有跨层双线性特征连接起来。 注意，不同卷积层的特征是互补的，它们有助于鉴别特征学习。因此，该网络从层间特征交互和细粒度特征学习的相互增强中获益。我们的贡献总结如下： 1.我们开发了一种简单但有效的跨层双线性池技术，该技术同时支持层间特性交互和以相互增强的方式学习细粒度表示。 2.提出了一种基于跨层双线性池的分层双线性池框架，将多个跨层双线性模块集成在一起，从中间卷积层获取互补信息，从而提高性能。 3.我们对三个具有挑战性的数据集(幼鸟、斯坦福汽车、fgvc飞机)进行了综合实验，结果证明了我们方法的优越性
本文的其余部分组织如下。第二部分是对相关工作的回顾。第3节介绍了提出的方法。第4节提供了实验和结果分析，第5节给出了结论。
在接下来的文章中，我们将从与我们工作相关的两个有趣的角度简要回顾一下之前的工作，包括CNNs中的细粒度特征学习和特征融合。
1.为了更好地对细粒度类别的细微差异进行建模，Lin等人[17]提出了一种双线性结构，通过两个独立的CNNs来聚合成对的特征，该结构采用特征向量的外积来产生一个非常高维的二次展开特征。 等人利用张量勾画出[23]来近似二阶统计量并降低特征维数。 等人对协方差矩阵采用低秩近似，进一步降低了计算复杂度。 等人通过迭代地将张量草图压缩应用到特征上来聚合高阶统计量。 5.[22]的工作以双线性卷积神经网络为基线模型，采用集成学习的方法进行加权。 6.在[16]中，提出了矩阵平方根归一化，并证明了它是对现有归一化的补充。
但是，这些方法只考虑了单个卷积层的特征，不足以捕捉对象的各种判别部分，也不足以模拟子类别间的细微差别。我们提出的方法通过将层间特征交互和细粒度特征学习以一种相互增强的方式结合起来，克服了这一局限性，因而更加有效。
【3，7，19，33】研究CNN中不同卷积层的特征图有效性。 作者将每个卷积层作为不用对象部分的属性提取器，并以直观有效的方式对他们直降的交互进行建模。
在本节中，我们建立了一个层次双线性模型来克服上述限制。在提出我们的层次双线性模型之前，我们首先在节中介绍了用于细粒度图像识别的分解双线性池的一般公式。在此基础上，我们在节中提出了一种跨层的双线性池技术，联合学习不同卷积层的激活，捕获信息的跨层交互，从而获得更好的表示能力。最后，我们的层次双线性模型结合多个跨层双线性模块生成更精细的部分描述，以便更好地细粒度识别。
分解双线性池已被应用于视觉问题回答任务，Kim等人[11]提出了使用哈达玛乘积分解双线性池的多模态学习的有效注意机制。本文介绍了用于细粒度图像识别的分解双线性池技术的基本公式。假设一个图像I被CNN过滤了卷积层的输出特征图为X Rh w c，高h，宽w，通道c，我们将X上空间位置的c维描述符表示为X = [x1, x2，···，xc]T。
其中，Wi 为投影矩阵，Zi为双线性模型的输出。我们需要学习W = [W1,W2，···，Wo] ，得到一个o维输出z，根据[24]中的矩阵分解，Eq.(1)中的投影矩阵Wi可以分解成两个单秩向量
where Ui ∈ Rc and Vi ∈ Rc. Thus the output feature z ∈ Ro is given by
其中U Rc d和V Rc d是投影矩阵，P Rd o是类化矩阵，o是哈达玛积，d是决定节理嵌入维数的超参数。
细粒度的子类别往往具有相似的外观，只能通过局部属性的细微差异来区分，例如鸟类的颜色、形状或喙长。双线性池是一种重要的细粒度识别技术。然而，大多数双线性模型只关注于从单个卷积层学习特征，而完全忽略了信息的跨层交互作用。 单个卷积层的激活是不完全的，因为每个对象部分都有多个属性，这些属性对于区分子类别至关重要 。 实际上在大多数情况下，我们需要同时考虑零件特征的多因素来确定给定图像的类别。因此， 为了捕获更细粒度的部分特征，我们开发了一个跨层的双线性池方法，该方法将CNN中的每个卷积层视为部分属性提取器。 然后将不同卷积层的特征通过元素乘的方式进行集成，建立部分属性的层间交互模型。根据公式(3)可以改写为：
节提出的跨层双线性池是直观有效的，在不增加训练参数的情况下，其表示能力优于传统的双线性池模型。这启发我们，利用不同卷积层之间的层间特征相互作用，有利于捕获细粒度亚层之间的鉴别部分属性。因此，我们扩展了跨层的双线性池来集成更多的中间卷积层，进一步增强了特征的表示速度。在这一节， 我们提出一个广义的分层双线性模型，通过层叠多个跨层的双线性池模块来合并更多的卷积层特性。 具体地，我们将跨层的双线性池模块划分为交互阶段和分类阶段，公式如下：
其中P为分类矩阵，U, V, S，…为卷积层特征向量x, y, z的投影矩阵，…分别。HBP框架的总体流程图如图1所示。
在本节中，我们将评估HBP模型在细粒度记录方面的性能。第节首先介绍了HBP的数据集和实现细节。在第节中进行了模型配置研究，以调查每个组件的有效性。与最新方法的比较载于第节。最后，在节中，定性可视化被用来直观地解释我们的模型。
数据集：cub200-2011【30】，StandFordcars【15】，FGVC-Aircraft【21】
实验：使用ImageNet分类数据集预训练的VGG-16基线模型评估HBP，删除最后三个全连接层，也可以应用到Inception和ResNet中，输入图像大小448。我们的数据扩充遵循常用的做法，即训练时采用随机抽样(从512 S中裁剪448 448，其中S为最大的图像边)和水平翻转，推理时只进行中心裁剪。我们先通过logistic回归对分类器进行训练，然后使用批量为16，动量为，权值衰减为5 10 4，学习率为10 3的随机梯度下降法对整个网络进行微调，并定期进行的退火。
跨层双线性池(CBP)有一个用户定义的投影维d。为了研究d的影响并验证所提框架的有效性，我们在cub200 -2011[30]数据集上进行了大量的实验，结果如图2所示。注意，我们利用FBP中的relu5 3、CBP中的relu5 2和relu5 3、HBP中的relu5 1、relu5 2和relu5 3得到了图2中的结果，我们还提供了以下图层选择的定量实验。在VGG-16[27]中，我们主要关注relu5 1、relu5 2和relu5 3，因为它们比较浅的层包含更多的部分语义信息。在图2中，我们将CBP的性能与一般分解的双线性池模型(即FBP)进行了比较。在此基础上，我们进一步探索了多层结合的HBP方法。最后，我们分析了超参数d的影响因素。从图2中我们可以得出以下重要结论： 首先，在相同的d下，我们的CBP明显优于FBP，这说明特征的层间相互作用可以增强识别能力。 其次，HBP进一步优于CBP，证明了中间卷积层激活对细粒度识别的有效性。这可以通过CNNs在传播过程中存在信息丢失来解释，因此在中间卷积层中可能丢失对细粒度识别至关重要的鉴别特征。与CBP相比，我们的HBP将更多的中间卷积层的特征相互作用考虑在内，因此具有更强的鲁棒性，因为HBP表现出了最好的性能。在接下来的实验中，HBP被用来与其他最先进的方法进行比较。 第三，当d从512到8192变化时，增加d可以提高所有模型的精度，HBP被d = 8192饱和。因此，d = 8192
然后，我们在cub200 -2011[30]数据集上提供定量实验来分析层的影响因素。表2的精度是在相同的嵌入维数下得到的(d = 8192)。我们考虑了CBP和HBP的不同层的组合。结果表明，该框架的性能增益主要来自层间交互和多层组合。由于HBP-3已经表现出了最好的性能，因此我们在节的所有实验中都使用了relu5 1、relu5 2和relu5 3。
我们也比较了我们的跨层集成与基于超列[3]的有限元融合。为了进行公平的比较，我们将超列重新实现为relu5 3和relu5 2的特征连接，然后在相同的实验设置下进行分解双线性池(记作HyperBP)。从表3可以看出，我们的CBP得到的结果略好于拥有近1/2 pa- rameter的HyperBP，这再次表明我们的集成框架在捕获层间特征关系方面更有效。这并不奇怪，因为我们的CBP在某种程度上与人类的感知是一致的。与HyperBP算法相反，当对更多的卷积层激活[3]进行积分时，得到的结果更差，我们的HBP算法能够捕获中间卷积层中的互补信息，在识别精度上有明显的提高。
结果cub- 200 - 2011。CUB数据集提供了边界框和鸟类部分的地面真相注释。我们使用的唯一监督信息是图像级类标签。cub200 -2011的分类精度如表4所示。表按行分为三部分:第一部分总结了基于注释的方法(使用对象包围框或部分注释);第二种是无监督的基于零件的方法;最后给出了基于池的方法的结果。
从表4的结果中，我们可以看到PN-CNN[2]使用了人类定义的边界框和地面真实部分的强大超视觉。SPDA- CNN[35]使用ground truth parts, B-CNN[17]使用具有非常高维特征表示(250K维)的边界框。与PN- CNN[2]、SPDA-CNN[35]和B-CNN[17]相比，即使不考虑bbox和部分干扰，所提出的HBP(relu5 3 + relu5 2 + relu5 1)也能取得较好的效果，证明了我们模型的有效性。与STN[9],使用更强的初始网络作为基准模型,得到一个相对ac -助理牧师的身份获得的家庭血压(relu5 3 + relu5 2 + relu5 1)。我们甚至超越RA-CNN[5]和MA-CNN[37],最近提议最先进的无监督部分原因的方法,相对精度,分别为和。与基于pool的B-CNN[17]、CBP[6]、LRBP[12]基线相比，我们主要受益的是较好的结果特征的层间交互和多层的集成。我们还超过了BoostCNN[22]，它可以增强在多个尺度上训练的多个双线性网络。虽然HIHCA[3]提出了类似于用于细粒度识别的特征交互模型的思想，但是由于层间特征交互和鉴别特征学习的相互增强框架，我们的模型可以达到更高的精度。注意，HBP(relu5 3+relu5 2+relu5 1)表现优于CBP(relu5 3+relu5 2)和FBP(relu5 3)，说明我们的模型能够捕捉到各层之间的互补信息。
斯坦福汽车的结果。Stanford Cars的分类精度如表5所示。不同的汽车零部件是有区别的、互补的，因此在这里，客体和零部件的国产化可能起着重要的作用。虽然我们的HBP没有显式的零件检测，但是在目前最先进的检测方法中，我们的检测结果是最好的。基于层间特征交互学习，我们甚至比PA-CNN[13]提高了的相对精度，这是使用人工定义的边界框。与无监督的基于零件的方法相比，我们可以观察到明显的改善。我们的HBP也优于基于池的方法BoostCNN[22]和KP[4]。
结果FGVC-Aircraft。由于细微的差异，不同的飞机模型很难被识别，例如，可以通过计算模型中的窗口数来区分它们。表6总结了fgvc飞机的分类精度。尽管如此，我们的模型仍然达到了最高水平所有方法中分类精度最高。与基于注释的MDTP[32]方法、基于部分学习的MA-CNN[37]方法和基于池的BoostCNN[22]方法相比，我们可以观察到稳定的改进，这突出了所提出的HBP模型的有效性和鲁棒性。
为了更好地理解我们的模型，我们在不同的数据集上可视化微调网络中不同层的模型响应。我们通过计算特征激活的平均幅度来得到激活图通道。在图3中，我们从三个不同的数据集中随机选取了一些图像，并将其可视化。 所有的可视化结果都表明，所提出的模型能够识别杂乱的背景，并倾向于在高度特定的场景中强烈地激活。项目1、项目2、项目3中突出的激活区域与幼仔头部、翅膀、胸部等语义部分密切相关;汽车前保险杠、车轮和车灯;飞机座舱、尾翼稳定装置和发动机。这些部分是区分类别的关键。更重要的是，我们的模型与人类感知高度一致，在感知场景或物体时解决细节问题。从图3可以看出，反褶积层(relu5 1, relu5 2, relu5 3)提供了目标对象的粗略定位。在此基础上，投影层(project5 1、project5 2、project5 3)进一步确定物体的本质部分，通过连续的交互和不同部分特征的整合来区分其类别。过程符合人类感知的而且性质[20]受完形格言:整个前部分,它还提供了一个直观的解释为什么我们的框架模型的分类不明确的部分检测和地方差异。
本文提出了一种分层的双线性池化方法，将层间交互和鉴别特征学习相结合，实现了多层特征的细粒度融合。提出的网络不需要边界框/部件注释，可以端到端的训练。在鸟类、汽车和飞机上的大量实验证明了我们的框架的有效性。未来，我们将在两个方向展开拓展研究。，如何有效地融合更多的层特性来获得多尺度的零件表示，以及如何合并有效的零件本地化方法来学习更好的细粒度表示。
Policy Optimization（策略优化）是强化学习中的一大类算法，其基本思路区别于Value-based的算法。因此，很多教科书都将model-free RL分成两大类，Policy Optimization和Value-based。本系列博客将会参考OpenAI发布的入门教程 Spinning Up [1] ，Spinning Up系列是入门Policy Optimization的非常好的教材，特别适合初学者。Policy Gradient（策略梯度，简称PG）算法是策略优化中的核心概念，本章我们就将从最简单的PG推导开始，一步步揭开策略优化算法的神秘面纱。
如果用一句话来表达 策略梯度 的直观解释，那就是“如果动作使得最终回报变大，那么增加这个动作出现的概率，反之，减少这个动作出现的概率”。这句话表达了两个含义：
本节我们将一步步推导出策略梯度的基础公式，这一小节非常重要，理解了推导过程，就基本上理解了策略梯度的核心思想。所以，一定要耐心的把这一小节的内容全部看懂，最好能够达到自行推导的地步。
我们用参数化的神经网络表示我们的策略 ，那我们的目标，就可以表示为调整 ，使得 期望回报 最大，用公式表示： 在公式(1)中， 表示从开始到结束的一条完整路径。通常，对于最大化问题，我们可以使用梯度上升算法来找到最大值。 为了能够一步步得到最优参数，我们需要得到 ，然后利用梯度上升算法即可，核心思想就是这么简单。
关键是求取最终的 回报函数 关于 的梯度，这个就是 策略梯度 （policy gradient），通过优化策略梯度来求解RL问题的算法就叫做 策略梯度算法 ，我们常见的PPO，TRPO都是属于策略梯度算法。下面我们的目标就是把公式（2）逐步展开，公式（2）中最核心的部分就是 ，这也是这篇博客最核心的地方。 在以上的推导中，用到了log求导技巧： 关于 的导数是 。因此，我们可以得到以下的公式： 所以，才有公式（5）到公式（6），接下来我们把公式（7）进一步展开，主要是把 展开。先来看看 加入log，化乘法为加法： 计算log函数的梯度，并且约去一些常量： 因此，结合公式（7）和公式（9），我们得到了最终的表达式 公式（10）就是PG算法的核心表达式了，从这个公式中可以看出，我们要求取的策略梯度其实是一个期望，具体工程实现可以采用蒙特卡罗的思想来求取期望，也就是采样求均值来近似表示期望。我们收集一系列的 ,其中每一条轨迹都是由agent采用策略 与环境交互采样得到的，那策略梯度可以表示为： 其中， 表示采样的轨迹的数量。现在，我们完成了详细的策略梯度的推导过程，长舒一口气，接下来的工作就比较轻松了，就是在公式（10）的基础上修修改改了。
再进行简单修改之前，我们再总结一下公式（10），毕竟这个公式是PG算法最核心的公式：
我们继续观察公式（10），对于公式中的 ，表示整个轨迹的回报，其实并不合理。对于一条轨迹中的所有动作，均采用相同的回报，就相当于对于轨迹中的每一个动作都赋予相同的权重。显然，动作序列中的动作有好有坏，都采取相同的回报，无法达到奖惩的目的，那我们该怎么表示 “某个状态下，执行某个动作” 的回报呢？
一种比较直观思路是，当前的动作将会影响后续的状态，并且获得即时奖励（reward），那么我们只需要使用 折扣累计回报 来表示当前动作的回报就行了，用公式表示为： 这在spinning up中叫做reward to go，所以，公式（10）可以表示为： 当然，使用reward to go的权重分配还是相当初级，我们可以使用更加高级的权重分配方式，进一步减少回报分配的方差，限于篇幅原因，我们后续再聊。
本章我们花了大量的篇幅推导了策略梯度（PG）的核心公式，得到了关键表达式（10），理解该公式对于我们后续理解整个PG算法族非常有帮助，希望大家能够认真的理解这一公式推导过程。
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1、归纳方法与演绎方法：归纳就是从个别事实中概括出一般性的结论原理;演绎则是从一般性原理、概念引出个别结论。归纳是从个别到一般的方法;演绎是从一般到个别的方法。
门捷列夫使用归纳法，在人们认识大量个别元素的基础上，概括出了化学元素周期律。后来他又从元素周期律预言当时尚未发现的若干个元素的化学性质，使用的就是演绎法。
2、分析方法与综合方法：分析就是把客观对象的整体分为各个部分、方面、特征和因素而加以认识。它是把整体分为部分，把复杂的事物分解为简单的要素分别加以研究的一种思维方法。
分析是达到对事物本质认识的一个必经步骤和必要手段。分析的任务不仅仅是把整体分解为它的组成部分，而且更重要的是透过现象，抓住本质，通过偶然性把握必然性。
3、因果分析法：就是分析现象之间的因果关系，认识问题的产生原因和引起结果的辩证思维方法。使用这种方法一定要注意到真正的内因与结果，而不是似是而非的因果关系。
要注意结果与原因的逆关系，一方面包括“用原因来证明结果”，同时也包括“用结果来推论原因”。不同的事物，一般都一身二任，既是原因，又是结果，而且一个结果往往有不同层次的几个原因。因此，在研究过程中，对所分析的问题必须寻根究底。
4、比较分析法：比较分析法又称类推或类比法。它是对事物或者问题进行区分，以认识其差别、特点和本质的一种辩证逻辑方法。在资料不多，还不足以进行归纳和演绎推理时，比较分析法更具有价值。康德说：“每当理智缺乏可靠论证的思路时，类比这个方法往往能指引我们前进。”
5、定性分析法与定量分析法：就是通过确定事物的质的关系和数量关系以认识问题和分析问题的辩证思维方法。任何事物或任何问题都是质和量的统一，事物的质量。表现为一定的量，又表现为一定的质。
因此，在研究中，只有弄清质的方面，又弄清量的方面，才能找出其中规律性的问题。在研究中，定性分析就是据事论理，划清事物质的界限。定量分析就是对问题的规模、范围、数目等数量关系的情况及变化，进行精确的统计，计算、分析、对比，就是弄清事物发展中量的变化关系。
6、观察法：观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。
7、文献研究法：文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。
扩展资料：
任何一项研究都离不开方法的支撑。没有研究方法的科学研究是不存在的，没有研究方法，其研究就成了无源之水、无本之木，就不是真正的研究。
1、培根用实验法最早发现了热的运动本质；
2、笛卡儿用他提出的直觉——演绎创立了解析几何学；
3、伽利略用实验——数学方法发现了自由落体定律，运用理想实验出现了惯性定律，开创了动力学研究的先河；
4、牛顿用公理化的方法、归纳与演绎的方法完成了经典力学体系；
5、汤姆生、卢瑟福、玻尔等用模型化的方法揭开了物质微观粒子的结构，建立了各种原子结构模型；
6、爱因斯坦运用理想实验方法、演绎方法和各种非理性的直觉、顿悟方法创立了相对论；
7、康德和拉普拉斯运用思辨的方法与假说方法提出了天体演化学说；
8、拉瓦锡用定量方法、理论思维方法创立了氧化学说；
9、凯库勒以基本灵感与想象发现了苯的环状结构式；
10、门捷列夫用分类、比较法发现了元素周期表；
11、海特勒与伦敦等把量子力学的理论引入了化学研究，创立了量子化学。
达尔文用观察法、实验法、分类法、比较法等提出了进化论。从中不难发现，这些物理学、化学、天文学等自然科学领域的研究成果都是通过各种各样的方法来实现的。吴文俊的数学、袁隆平的杂交水稻等最新研究成果也都是采用新的方法取得的，因此，要想做好研究工作，取得一定研究成果，必须使用一定的研究方法。
参考资料来源：百度百科-研究方法
比如说层次分析法的背景、原理、具体的求解步骤、以及现实中的应用（你可以举个具体的例子来说明问题，比如说这个方法可以用在选拔干部等方面），最后你可以谈一下它的优缺点及改进方法等！前一段时间，我在做2008年国际ICM数学建模大赛题目的时候，还用到这种方法了，有很多关于这个方法的资料，如果你需要，可以把邮箱留下，我抽空给你发过去！
硕士毕业论文质量评价指标体系构建论文
大学生活在不经意间即将结束，大家都知道毕业前要通过毕业论文，毕业论文是一种的检验学生学习成果的形式，优秀的毕业论文都具备一些什么特点呢？下面是我帮大家整理的硕士毕业论文质量评价指标体系构建论文，欢迎大家分享。
对毕业论文质量的评价是对高校毕业生掌握和运用专业知识的状况及其综合素质的检验，也是对教学质量及培养目标实现程度的检验。应用型硕士院校毕业论文质量评价指标体系的构建应坚持全面性、专业性和应用性的原则，按此确定各具体评价指标及其权重，应力求能客观、准确反映毕业论文的质量。
关 键 词： 毕业论文；质量评价；指标体系
中图分类号： G640 文献标识码：B 文章编号：1006-3544（2015）05-0078-04
撰写毕业论文是硕士院校人才培养过程中重要的综合性实践教学环节，承载着综合检验学生的知识和能力以及学校的人才培养目标是否达到的重要作用。因此，客观准确地评价毕业论文质量，对检验教学效果有重要意义。本文以应用型硕士院校经管类专业为对象，设计毕业论文质量评价指标体系。
一、指标体系的构建原则
1. 全面性原则。 即评价指标选取应能全面反映论文的质量。毕业论文的质量主要通过选题、内容和答辩三个方面反映出来。选题规定着论文研究什么问题，选题不当，或研究的问题没有意义，或作者无能力驾驭，就不可能写出好的论文。内容是评价论文质量的主要依据，需要从它的学术价值、应用价值和文字表达能力等方面进行综合评价。通过答辩可以进一步了解作者对所研究问题的熟悉和理解程度，并可验证有无抄袭之嫌。同时，为了降低主观性对毕业论文质量评价的影响， 论文评价指标体系通常都包括指导教师评价、 同行教师评价和答辩组教师评价。 [1]
2. 专业性原则。 一是研究的问题必须是与学生所学专业密切相关的， 如此才能反映学生分析问题和解决问题的能力是否达到了学校专业人才的培养目标。 二是研究方法和写作方法应符合科学研究和学术论文写作的范式。 如社会科学的论文需注重采用实践调查法，应坚持定性分析与定量分析相结合、理论分析与实证分析相结合的分析方法。
3. 应用性原则。 应用型硕士院校培养的是应用型专业人才，因此毕业论文应理论密切联系实际，既要注重论文的学术价值，更要注重论文的应用价值，设计的评价指标体系能够反映出学生的创新能力、动手能力、分析与解决实际问题的能力。
二、指标与指标体系设计
根据上述构建原则， 应用型硕士院校经管类专业毕业论文质量评价指标体系可以分一级指标、二级指标和三级指标三个层次。 一级指标包括选题质量、写作质量和答辩质量3个指标，一级指标下设8个二级指标，二级指标下设21个三级指标。见表1。
（一）指标释义
1. 论文选题指标
论文的选题是论文写作的起点，是判断论文写作意义和价值的重要依据，选题质量的高低能够反映出学生对相关问题的理解程度，决定了论文的写作难度等重要内容。在选题质量一级指标下设置“选题内容”和“选题范围”两个二级指标。
“选题范围”指标用于评判选题范围的合理性，即在选题的研究范围和研究角度方面硕士学生是否能够驾驭。
“选题内容”指标包含选题的“实践性”和“与本专业的相关度”两个三级指标，其中“实践性”指标用于评判选题是否具有现实意义和应用价值；“与本专业的相关度” 指标用于评判选题与本专业培养目标一致性的问题， 即选题是否符合本专业的培养目标，是否能够达到科学研究和实践能力培养和锻炼的目的。
2. 写作质量指标
写作质量是反映学生大学四年学习成效的核心内容，包含了论文的`架构、逻辑、写作内容、选用方法及格式等内容，因此，在写作质量一级指标下设置了“论文结构”、“论文内容”、“技术方法”和“论文格式”4个二级指标。
“论文结构”二级指标内又包含了论文的“逻辑性”和“合理性”两个三级指标。论文的“逻辑性”主要用于评判论文结构的严谨性问题，即从论文的整体架构上来看各部分内容之间的前后逻辑顺序是否适当；“合理性”主要用于评判论文各部分内容分析详略是否适当的问题，即对于论文核心内容部分是否给予适当的篇幅进行了详细的论述。
“论文内容”二级指标下设置了“实用价值”、“知识运用”、“论文表述”和“创新性”4个三级指标。“实用价值”指标用于评判论文是否能够有助于解决社会经济发展中的实际问题；“知识运用”指标用于评判论文是否能够综合应用理论知识，对所研究问题进行分析、论述，研究目标是否明确，内容是否具体，是否具有一定的深度；“论文表述”指标用于评判论文的语言通顺性，立论的正确性，论据的充分性，论证的严密性及结论的正确性等问题；“创新性”用于评判论文的研究方法、手段是否有一定的特色或新意，结论是否有新见解等。
“技术方法”二级指标主要用于检测学生在论文写作中所采用的研究手段、研究方法以及在论文写作中不可或缺的语言与计算机等工具的运用能力，因此下设的三级指标具体包括“研究方法”、“文献检索”、“计算机操作”、“英文运用”和“统计工具运用”5个三级指标。“研究方法”指标用于评判学生是否能够熟练运用本专业各课程中的方法、手段和工具开展论文的设计和实施工作；“文献检索”指标用于评判学生是否具有独立检索中外文献资料，对资料进行分析、综合、归纳、整理，并能对所研究问题的现状进行综述，提出存在的问题或进一步发展方向的能力；“计算机操作”指标用于评判学生是否能够熟练应用Word、Excel等软件进行论文写作；“英文运用”指标主要考察学生是否能够准确参阅英文文献，对论文标题和摘要的英文翻译是否准确到位；“统计工具运用”指标用于评判学生是否能够借助统计软件、统计图表等工具对问题进行分析。
“论文格式”二级指标主要用于评判学生是否遵守论文写作的基本格式规范，下设“排版规范性”和“表述规范性”两个三级指标。“排版规范性”指标评判学生论文是否符合硕士毕业论文格式要求；“表述规范性”指标用于评判论文内容表述是否清晰、全面，是否能够将论文重点内容表述清楚，突出论文的核心观点。
3. 答辩质量指标
答辩质量一方面能够反映出学生对自身论文的理解和熟悉程度以及对专业知识的掌握程度， 另一方面能够用于检验学生的语言表达能力和临场应变能力， 根据答辩的过程和主要环节， 在其下设置了“内容自述”和“问题回答”两个二级指标。
“内容自述”二级指标下设置了“语言表达”和“内容表述”两个三级指标。“语言表达”指标用于评判学生在答辩过程中的表达能力；“内容表述” 指标评判学生在答辩过程中是否能将论文内容进行清晰、 全面的表述， 是否能够将论文重点内容表述清楚，突出论文的核心观点。
（二）权重设定
权重对于指标体系评判的准确性有很大影响。本指标体系的权重是经20位具有丰富论文指导经验的教师充分研讨获得。 首先将100分在三大一级指标间进行分配，其中，选题质量指标为30分，写作质量指标为50分，答辩质量指标为20分；各二级指标和三级指标的分数分配见表1。
（三）评判标准
对于每一项指标的评分，能够“完全符合”指标释义的情况下获得满分，“比较符合”的得分为该指标满分的80%～90%，“基本符合”的得分为该指标满分的60%～70%，“一般” 的得分为该指标满分的50%，“不太符合”的得分为该指标满分的50%以下，“完全不符合”的得分为0。分数保留到整数位。
对于选题质量和写作质量两部分指标， 要求由论文指导老师和同行评阅老师分别评分， 每部分指标的总分由两项分数的加权求和得到， 其中论文指导老师评分权重为70%，同行评阅老师评分权重为30%；对于答辩质量指标，以答辩组老师的平均分为统计标准。
毕业论文的最终成绩由三大一级指标分数的加总求得，评定分为优秀、良好、中等、及格、不及格5个等级，分数在90分（含90分）以上的为优秀，在80～90分（含80分）之间的为良好，在70～80分（含70分）之间的为中等，在60～70分（含60分）之间的为及格，60分以下的为不及格。
三、评价指标体系实施建议
1. 指标体系要向学生公开。 毕业论文质量评价关系到学生能否顺利毕业。因此，在学生进入毕业论文撰写之前，应向学生说明毕业论文写作的重要意义，并公开毕业论文的评判标准，解释各项指标的涵义，让每一个学生理解各项指标的评判依据，从而达到引导学生重视毕业论文写作，认真完成毕业论文，最终提高毕业论文质量的目的。 [2]
2. 评价过程要公平透明。 由于毕业论文质量评价工作带有很强的主观性，为保证评价主体在评价过程中对各指标理解和评分尺度把握尽量一致，参与论文评价的教师应在评判前对毕业论文质量评价体系进行深入讨论，对各项指标的具体内涵和标准达成共识，在评价过程中做到公开透明。
3. 评价结果要及时反馈。 在对学生的毕业论文质量进行评价后，要及时进行结果反馈，力争做到及时发现问题，并对具有共性的问题进行分析，找出原因，在今后的教学工作和指导毕业论文工作中及时改进。
毕业论文的研究方法主要有（有遗漏的请大家补充）：调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。实证研究法实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。定量分析法在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。跨学科研究法运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。个案研究法个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：(1)个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；(2)团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；(3)问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。功能分析法功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。数量研究法数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。模拟法（模型方法）模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。探索性研究法探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息，探索、创造新知识，产生出新颖而独特的成果或产品。信息研究方法信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。经验总结法经验总结法是通过对实践活动中的具体情况，进行归纳与分析，使之系统化、理论化，上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。描述性研究法描述性研究法是一种简单的研究方法，它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证，给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述，更多的是解释别人的论证，但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题，揭示弊端，描述现象，介绍经验，它有利于普及工作，它的实例很多，有带揭示性的多种情况的调查；有对实际问题的说明；也有对某些现状的看法等。数学方法数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。思维方法思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。系统科学方法20世纪，系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展，为发展综合思维方式提供了有力的手段，使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法，又为人类的科学认
总相似比百分之三十以下，引用只能百分之二十，用的是知网系统，系统原理如下：
硕士必检测，用的是知网系统，国家规定的。连续相同十一字算重复。
引用之后最后修改一下因为超过百分之直也算相似，比如改下表达方式，知网系统计算标准详细说明：
1．学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平。2．百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。
3．在技术上，采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，专家会有相应判断。
扩展资料：
写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。毕业论文应反映出作者能够准确地掌握所学的专业基础知识，基本学会综合运用所学知识进行科学研究的方法，对所研究的题目有一定的心得体会，论文题目的范围不宜过宽，一般选择本学科某一重要问题的一个侧面。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
毕业论文是毕业生总结性的独立作业，是学生运用在校学习的基本知识和基础理论，去分析、解决一两个实际问题的实践锻炼过程，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。撰写毕业论文对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。
毕业论文在进行编写的过程中，需要经过开题报告、论文编写、论文上交评定、论文答辩以及论文评分五个过程，其中开题报告是论文进行的最重要的一个过程，也是论文能否进行的一个重要指标。
毕业论文是学术论文的一种形式，为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点，需要对毕业论文进行分类。由于毕业论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，毕业论文就有不同的分类方法。
按内容性质和研究方法的不同可以把毕业论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。后三种论文主要是理工科大学生可以选择的论文形式，这里不作介绍。文科大学生一般写的是理论性论文。理论性论文具体又可分成两种：
一种是以纯粹的抽象理论为研究对象，研究方法是严密的理论推导和数学运算，有的也涉及实验与观测，用以验证论点的正确性。
另一种是以对客观事物和现象的调查、考察所得观测资料以及有关文献资料数据为研究对象，研究方法是对有关资料进行分析、综合、概括、抽象，通过归纳、演绎、类比，提出某种新的理论和新的见解。
按议论的性质不同可以把毕业论文分为立论文和驳论文。立论性的毕业论文是指从正面阐述论证自己的观点和主张。一篇论文侧重于以立论为主，就属于立论性论文。立论文要求论点鲜明，论据充分，论证严密，以理和事实服人。
驳论性毕业论文是指通过反驳别人的论点来树立自己的论点和主张。如果毕业论文侧重于以驳论为主，批驳某些错误的观点、见解、理论，就属于驳论性毕业论文。驳论文除按立论文对论点、论据、论证的要求以外，还要求针锋相对，据理力争。
按研究问题的大小不同可以把毕业论文分为宏观论文和微观论文。凡届国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文，称为宏观论文。它研究的面比较宽广，具有较大范围的影响。反之，研究局部性、具体问题的论文，是微观论文。它对具体工作有指导意义，影响的面窄一些。
参考资料：百度百科-毕业论文
研究生了都还不知道这个问题啊，问研究生院，带自己的老师都可以啊。把关用的什么你就用什么就行，至于比例每个学校不一样，研究生群体一般是10%以下。
研究生毕业论文查重标准是相当严格的，对于论文的重复率是严格把控的，会根据研究生论文查重结果来判断是否符合研究生论文查重标准。更加准确来说就是，就是查抄袭率。一般一篇论文的抄袭率不能够超过20%，低于5%，可以直接送审或者答辩，5%-20%之间则需要导师审核做出判定。20%-35%之间的就需要重新进行研究生毕业论文查重了。
1.论文查重相似度多少合适 一般情况下,学校对毕业论文相似度要求不高,本科有30%,也有50%以下,博士硕士15%以下。发表论文的话,普刊要求20%-30%以下不等,一般期刊投稿要求中没有写明的话,将论文相似度...2.论文查重相似度怎么算 中国知网对查重系统的灵敏度设置了一个阀值,该阀值为5%,以段落计,低于5%的抄袭或引用是检测不出来的,这种...3.论文相似度检测报告 知网检测查重报告是以网页形式(或PDF,PDF是网页,系统随机)...
每个同学写论文不容易，我觉得都是对的，还不如。
硕士毕业论文常用的研究方法9条
1. 调查法
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。
调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项
目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。
2.观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的'、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。
3.实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：
第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。
第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。
第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。
4.文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。
5.实证研究法
实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。
6.定量分析法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
7.定性分析法
定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。
8.跨学科研究法
运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。
9.个案研究法
个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。
个案研究有三种基本类型：
(1)个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；(2)团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；(3)问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。
毕业论文格式和类型要求一、毕业论文格式及要求1.毕业论文格式一般说来，一篇毕业论文要具备相对固定的格式。这些提到的毕业论文格式仅供参考。学校有具体规定的，则按规定办。这里以文件中规定的毕业论文格式为准。①论文题目，有的含副标题。题目之下是作者署名，署名之前或下边一行写作者的校、院、系、年级。②“摘要”与“关键词”(或称“内容提要”)，一般为300字左右。位于作者署名之后，正文之前。关键词，结合标题和正文内容一般选取3至5个。③引论。用“O”标示，常写作“引言”、“引论”、“绪论”，引言较短时可不标出“O.引言”类小标题。引论的内容一般是交代选题背景，主要有:课题来源，本课题在国内外的研究进展状况。已有的研究成果，存在的问题。选题的意义，讨论的问题。本文分几部分，从哪些方面进行讨论，以及指导思想、论证方法等，均可根据内容的需要写在引论中。④正论。正论常分几部分写，分别标示“一”“二”“三”“四”等，有的加小标题，或以分论点的形式出现，以凸现论述的观点或主要内容。这部分是对研究过程及分析、归纳、概括的表达，体现出分析方法与思路，充分有力的论证。正论还要体现出明确的指导思想。⑤结论。一般用“结语”“小结”“余论”等标示。也可不标示“结语”之类的词儿，在正论之后空一行直接写结论或总结。 在毕业论文格式中，结论是对整个研究工作的归纳、综合或概括，也可以提出进一步研究的建议。若是在正论之后，对相关联的问题还想简短论述一下，或是对较为重要的问题再说一些想法，可写成“余论”。⑥毕业论文致谢。接上文另起一段。简述自己撰写毕业论文的体会，并对指导老师以及有关人员表示感谢。“毕业论文致谢”并非形式，也不是走过场，是一个大学生修养的表现。⑦注释与参考资料。注释专指“本文注”，即作者对论文有关内容所作的解释，一般用脚注(放在本页末)（属毕业论文格式的非必备项）。 参考文献专指“引文注”，即作者对引用他人作品的有关内容所作的说明，在引文结束处右上角用[1][2]等标示，序号与文末参考文献列表一致。同一著作或文章被多次引用时只著录一次。文后参考文献的著录格式见《参考文献格式》。⑧附录。收录和论文有直接关系的文字材料、图表、数据、试验结果等。中文方面的毕业论文 格式中作附录的情况似乎不多见（属毕业论文格式的非必备项）。以上是一篇毕业论文格式要求，是一般撰写毕业论文必需的表达形式，其中除“注释”和“附录”可有可无外，其他部分的毕业论文格式是必备的。2.毕业论文格式的其他要求：①毕业论文的字数要求。一般来说，文学、新闻、历史、哲学等方面的毕业论文在7000字以上，语言方面的论文在6000字左右，也有对函授学员、自考生要求在5000字左右的。我的想法是对字数不去“斤斤计较”，关键是在毕业论文的内容要有创见。一般说来，达到了内容的要求，相应地也会满足字数的要求。②表述要求。毕业论文是对自己研究成果的详细表述。要求论理正确、论据确凿、逻辑性强、层次分明，表意准确、鲜明，语言通顺、流畅，用规范汉字，不写错别字。一般情况下应采用计算机打印成文，若手抄则要求书写工整。③修改要求。论文初稿写好后，全文阅读，前后对照，检查论点论据论证和词句运用，修改好了之后，搁置几天或者一两周，再来挑毛病，经过多次修改、加工、润色，最后在老师指导下定稿。