发布时间：
在学位论文写作的过程中，我们经常要运用各种方法，对于写作方法的掌握和运用程度，很大程度上决定了内容写作的质量。 一般来说，常用的学术论文研究方法主要有观察法、调查法、实验法、经验总结法、个案法、比较法、文献法这几种方法。 文献研究法是最经常最普遍用到的研究方法，无论你是理科工科文科商科，在写论文时通通都会用上它。运用文献法的意义在于，有利于全面正确地掌握所要研究问题的情况、现状，最大限度地利用已有的知识经验和科研成果，帮助研究者选定研究课题和确定研究方向;有利于为科研提供科学的论证依据，提高研究效益;有利于拓展研究思路，提升研究的基础，发展创造性思维，提高课题研究的创新性，避免研究中的重复。 1.文献法的特点 文献法的特点有三个： 第一，历史性。从时间角度看，文献法是一种“历史”的研究。只要是先于研究者当前研究的成果，研究者都可进行研究; 第二，灵活性。文献法不受时空限制，空间上，可不用亲临现场。在时间上，可灵活安排; 第三，继承性和创造性。运用文献法的目的在于比较和借鉴，通过检索、收集、鉴别以及研究与运用，最终实现对某一现象的认识，分析其形成的客观原因;还可对原有文献加以重新组合、升华，从而找出事物间的新联系、新规律、形成新观点。 2.文献法的检索方法 文献法的实际运用通常是在选定课题方向，或选定课题后，根据需要进行检索确定查找文献的范围和深度。首先根据自己对课题的理解、自己的知识结构、现有的资料，确定所需要查阅的文献范围。文献检索的方法因检索课题内容和范围的不同而分别有所侧重，采用的检索方法主要有： 1)直查法。从与本检索课题有关的书刊中直接检索文献的一种方法。检索课题单一，文献集中，对于所检索书刊又比较了解，适合于使用这种方法; 2)追溯法。利用已经检索到的文献的引文、注释、角注和附录参考文献为线索，逐个地进行追踪查找，发现所需文献的一种方法。一般在已知文献很少或缺乏检索工具的情况下，可以获得一些必需的文献; 3)顺查法。按照检索课题的时间范围，由远及近、从旧到新的顺序查找文献的一种方法。可得到较为系统全面完整的文献资料，但费时费力; 4)倒查法。按照检索课题的时间范围，由近及远地回溯查找文献的一种方法。适用于检索新的文献，特别是理论性的研究课题; 5)综合法。即对上述几种方法交替使用的一种方法。适用于复杂、重大的检索课题。具体而言，如果研究者具备一定检索知识及良好素质，有较完备的检索工具，可采用顺查法和倒查法;如果是对研究课题作全面系统的综述报告，宜用顺查法;如对新课题的研究，应以倒查法为主;如果缺乏完备的检索工具和线索，则可采用追踪检索法(追溯法)。 3.文献法的优点 1)研究不受时空限制。用文献法可以研究那些受地域或时代限制而无法接近的对象; 2)运用文献法进行科研。研究不受研究对象“反应”的干扰; 3)研究体现批判性和创新性的结合。在运用文献资料法进行科研过程中,研究者总是以自己的政治观点、世界观和当代的教育思想、观点去进行分析研究的，取其精华，去其糟粕，研究体现批判性; 4)研究具有客观性。大部分文献资料的写作并不具有研究目的，作者是自发地在特定的环境和时间里记录下来的，具有较高的"坦白程度"和真情实感。对这些文献资料的研究必然增强了客观性; 5)信息容量大、费用低。采用文献法进行研究，信息容量不受限制，只要能够收集到的文献资料，都可以作为研究的对象。 4.文献法的重要环节——文献整理 1)文献的阅读。阅读研究文献的方法一般有浏览、粗读和精读三种。这三种阅读方法各有所长和不足，对科研人员来说，阅读分析文献均为非常有用的方法，都应当很好地掌握，并善于在研究过程中综合、灵活地运用。 2)文献的记录。记录就是把通过阅读找到的有价值的资料保留下来，以供进一步分析研究之用。记录可以帮助记忆、锻炼思维、提高文字表达能力，有利于研究新问题。记录研究文献的方法和形式主要有：标记与批语式、抄录式、提要式、札记式、综述式等。 3)文献的鉴别。鉴别文献真伪的方式分为“外审”和“内审”两类。“外审”的四种方法：辨别版本真伪、分析该书的语言风格、分析文献的体例、分析文献中的基本观点、思想。“内审”的4种方法：文字性文献的互证、用真品实物来验证文字性文献、 产生文献的历史背景、研究作者的生平、立场与基本思想。 4)文献的分类。(1)定性分类整理：一次划分、连续划分、二分法。(2)分类整理的要求：一是不能以今天的观点甚至理想来美化或苛求历史历史性文献中的内容;二是不能随意剪裁史料，来满足预先编制的结论或现成的结论。 以上内容着重讲解了文献法这种常用的学术论文研究方法。简单来说，文献法就是搜集和分析研究各种现存的有关文献资料，从中选取信息，以达到某种调查研究目的的方法。希望大家看完之后掌握其要点，能够在日后的研究学习中加以灵活运用。
论文研究方法有以下几种：
1、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。
2、调查法
调查法一般是在自然的过程中进行，通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。
3、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。
4、比较分析法
亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化，通过同一数据的不同比较，借以对一定项目作出评价的方法。
5、思维方法
思维方法又称思想方法、认识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。
6、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。内容分析的过程是层层推理的过程。
7、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
1、结构分析方法：结构分析方法又称为垂直分析法、纵向分析法或者共同比分析法。 2、趋势分析法：趋势分析法称为水平分析法或者横向分析法。 3、比率分析法：比率分析法是会计报表内两个或两个以上项目之间关系的分析，它用相对数来表示，因而又称为财务比率等。 4、财务报表是反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表。我国财务报表的种类、格式、编报要求，均由统一的会计制度作出规定，要求企业定期编报。目前，国营工业企业在报告期末应分别编报资金平衡表、专用基金及专用拨款表，基建借款及专项借款表等资金报表，以及利润表、产品销售利润明细表等利润报表; 国营商业企业要报送资金平衡表、经营情况表及专用资金表等。
1、比较分析法
比较分析法的理论基础，是客观事物的发展变化是统一性与多样性的辩证结合。共同性使它们具有了可比的基础，差异性使它们具有了不同的特征。在实际分析时，这两方面的比较往往结合使用。
2、因素分析法
因素分析法也是财务报表分析常用的一种技术方法，它是指把整体分解为若干个局部的分析方法，包括财务的比率因素分解法和差异因素分解法。
扩展资料：
做好财务报表分析工作，可以正确评价企业的财务状况、经营成果和现金流量情况，揭示企业未来的报酬和风险；可以检查企业预算完成情况，考核经营管理人员的业绩，为建立健全合理的激励机制提供帮助。
1、与财务部门进行卓有成效的沟通。
2、对企业的经营绩效做出正确的评估。
3、从财务角度出发，为决策者提供支持。
4、从所有者和经营者不同的角度理解企业三大报表。
5、快速识别财务数据中可能存在的造假成份。
6、学会分析企业的营运资本，审视企业存在的弊病。
7、从现金流量表来分析企业的利润水平。
参考资料来源：百度百科——财务报表分析
财务分析的方法有很多种，主要包括比较分析法、比率分析法、因素分析法、结构分析法、趋势分析法。比较分析法：将实际达到的财务数据同特定的各种标准相比较，从数量上确定其差额，分析和判断个人或家庭当前财务状况和投资理财业绩的一种分析法。通过比较分析揭示财务活动中的数量关系和存在差距，从中发现问题。比率分析法：比率分析法是财务分析最重要的方法。它是将影响财务状况的两个相关的项目加以对比，计算两者的比率，以此来确定经济活动变动程度的分析方法。这些比率可以反映，资产、负债的构成、效率等情况。因素分析法：因素分析法是一种分析影响财务指标的因素及其对指标的影响程度的分析方法，说明本期实际变化的主要原因及各变化因素对财务指标变化的影响程度。结构分析法：结构分析法是在同一财务报表中对每个项目进行比较，将其他项目与某个关键项目的金额为100%进行比较，以显示每个项目的相对地位，分析每个项目的比例是否合理。结构分析方法可以帮助分析人员掌握公司内部报表项目的比例是否合理。趋势分析法：趋势分析法是通过观察连续几期的财务报表，比较各期的相关项目金额，分析某些指标的增减变化，在此基础上判断其发展趋势，从而预测未来可能的结果的分析方法。利用趋势分析法，报告用户可以了解项目变化的基本趋势，判断这一趋势是否有利，并预测企业的未来发展。
可以，但是要注意以下几点：1、一定要注明出处，即引用文献的作者、文献名称、出版社、年限等信息；引用的章节也最好给予注明；引用文献一般放在论文最后的参考文献加以列示；2、引用论文内容时，一定要注意不可以大段大段地抄袭下来，最好只引用作者的观点、或者有论证的论据，以及图表、研究数据等；3、除非是学校有特殊要求外，一般不建议引用本年段或者未经发表的本校的其他的师生的论文，因为无法公开查询，会导致“抄袭”嫌疑。
如果是作为实证的例子就可以，而且只要不是原创的，是来源于别人的内容都需要列为参考文献标明出处
如果你是引用了书中的例子的话，可以加入参考文献。这个主要要看你引用的方式和必要性。引用的方式是指，你直接用了结论不去作证明的话是一定要写的。必要性是指，有没有必要引用，自己证明或者求解也可行的话，就没必要大张旗鼓的去引用，自己证明就好了，除非这个例子是这本书独创特有的。
毕业论文研究方法，论文研究方法需要大量阅读法，找到不足和创新点，来完善自己的论文，研究方法是在一个研究中发现新的现象、新的事物，或者提出新理论、观点。下面一起来学习一下毕业论文研究方法。
一、规范研究法
会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。
二、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。
三、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法，具体说来：
四、比较分析法
是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的`一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。
一、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。
二、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。
三、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
四、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。
论文研究方法有以下几种：
1、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。
2、调查法
调查法一般是在自然的过程中进行，通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。
3、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。
4、比较分析法
亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化，通过同一数据的不同比较，借以对一定项目作出评价的方法。
5、思维方法
思维方法又称思想方法、认识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。
6、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。内容分析的过程是层层推理的过程。
7、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
1.首先，百度进入天天论文查重网2.填写【论文标题】，【论文作者】，把需要检测的论文内容复制到【论文内容】里面的文本框里面，然后点击下一步；3.输入订单号，订单号查找的办法是：我的淘宝——已买到的宝贝；4.检测报告下载，一般是10分钟左右即可下载报告，高峰期会有所廷迟；
论文检测的方法有很多种，最主要的就是论文查重，现在很多人都会在网上买一种查重软件，然后对自己的论文进行查重，如果发现有重复的部分，就对那些部分进行改正，这是一个比较方便的软件
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
1、首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如知网，paperfree，这些都是值得我们信赖的。但需要注意的是，知网不对个人开放，我们使用知网查重一般是学校提供的入口；但paperfree等查重系统可以随时多次进行查重。2、选择论文检测网站后，可以在选择的检测网站注册或者直接登录账号，然后就可以点击查重入口查重了。不过需要注意的是，如果选择的查重系统中有查重版本的区别，那么应该选择自己所需要的查重版本。3、之后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，注意论文文档的格式是否正确。比如论文检测系统要求word文档，就不要上传成PDF格式，因为对查重结果也有很大影响。4、论文检测的时间一般是10到30分钟，查重结束后，我们可以下载论文检测报告。