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论点 论证 论据这个是三要素论文内容应层次分明数据可靠文字简练说明透彻推理严谨立论正确。论文一般由七部分组成依次为1.封面 2.摘要3.目录 4.论文正文5.参考文献6.附录7.致谢。
注：纸型：16K上、下、左、右页边距：2厘米页眉：1.5厘米页脚：1.75厘米装订线：0.5厘米××××大学毕业论文格式模板中 国 矿 业 大 学本科生毕业论文姓名：（三号楷体加粗，下同） 学号： 01000076学院： 管 理 学 院专业：论文题目：指导教师： 职 称：20××年 ×× 月 ××××××大学毕业论文任务书学院管理学院专业年级学生姓名任务下达日期：年月日毕业论文日期： 年月日至 年月日毕业论文题目：毕业论文主要内容和要求：院长签字： 指导教师签字：××××大学毕业论文指导教师评阅书指导教师评语（①基础理论及基本技能的掌握；②独立解决实际问题的能力；③研究内容的理论依据和技术方法；④取得的主要成果及创新点；⑤工作态度及工作量；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）：成 绩：指导教师签字：年月日××××大学毕业论文评阅教师评阅书评阅教师评语（①选题的意义；②基础理论及基本技能的掌握；③综合运用所学知识解决实际问题的能力；③工作量的大小；④取得的主要成果及创新点；⑤写作的规范程度；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）：成 绩：评阅教师签字：年月日××××大学毕业论文评阅教师评阅书评阅教师评语（①选题的意义；②基础理论及基本技能的掌握；③综合运用所学知识解决实际问题的能力；③工作量的大小；④取得的主要成果及创新点；⑤写作的规范程度；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）：成 绩：评阅教师签字：年月日××××大学毕业论文答辩及综合成绩答 辩 情 况提出问题回 答 问题正 确基本正确有一般性错误有原则性错误没有回答答辩委员会评语及建议成绩：答辩委员会主任签字：年月日学院领导小组综合评定成绩：学院领导小组负责人：年月日摘要(“摘要”之间空两格，采用三号字、黑体、居中，与内容空一行)（内容采用小四号宋体）关键词：(小四号、黑体、顶格)（内容采用小四号、宋体、接排、各关键词之间有1个空格及分号）ABSTRACT(采用三号字、Times New Roman字体、加黑、居中、与内容空一行)（内容采用小四号Times New Roman字体）Keywords：(小四号、Times New Roman、黑体、顶格)（内容采用小四号、Times New Roman字体、接排、各关键词之间有1个空格及分号）目录（三号、黑体、居中、目录两字空四格、与正文空一行，举例如下）1 GPS控制网的建立……………………………………………………………………11.1概述…………………………………………………………………………………11.2 GPS控制网的技术设计…………………………………………………………21.2.1 概述……………………………………………………………………………21.2.2作业依据…………………………………………………………………………31.2.3 GPS控制网设计的一般原则……………………………………………………41.2.4 GPS控制网的图形设计…………………………………………………………61.3 GPS测量的外业工作……………………………………………………………91.3.1 GPS相对定位的作业模式……………………………………………………101.3.2 GPS卫星预报和观测调度计划………………………………………………101.3.3 GPS外观观测…………………………………………………………………141.4利用SOLUDTION软件进行基线向量解算和平差……………………………161.5 GPS控制网的技术总结和成果汇总……………………………………………161.5.1技术总结………………………………………………………………………161.5.2成果汇总：见附表………………………………………………………………171.6 RTK测量原理及应用……………………………………………………………172 数字化地形图测绘设计……………………………………………………………192.1 概述………………………………………………………………………………192.2数字化地形图测绘的技术设计…………………………………………………193 GeoStar 软件实际应用………………………………………………………………263.1 GeoStar 软件特点和功能简介…………………………………………………263.2 GeoStar 软上面举例说明，论文给事末模板，各行各业各个专业学校都有其自身的格式要求，具体要求具体对待
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
4.1市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
4.2金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
1．论文结构及写作要求 论文（设计说明书）应包括封面、目录、题目、中文摘要与关键词、英文题目、英文摘要与关键词、正文、参考文献、致谢和附录等部分。 1.1 目录 目录独立成页，包括论文中全部章、节的标题及页码。 1.2 题目 题目应该简短、明确、有概括性。论文题目一般中文字数不超过25个字，外文题目不超过15个实词，不使用标点符号，中外文题名应一致。标题中尽量不用英文缩写词，必须采用时，应使用本行业通用缩写词。 1.3 摘要与关键词 1.3.1 摘要 摘要是对论文（设计说明书）内容不加注释和评论的简短陈述，要求扼要说明研究工作的目的、主要材料和方法、研究结果、结论、科学意义或应用价值等，是一篇具有独立性和完整性的短文。摘要中不宜使用公式、图表以及非公知公用的符号和术语，不标注引用文献编号。中文摘要一般为300字左右。 1.3.2 关键词 关键词是供检索用的主题词条，应采用能覆盖论文主要内容的通用技术词条（参照相应的技术术语标准），一般列3～8个，按词条的外延层次从大到小排列，应在摘要中出现。中英文关键词应一一对应。 1.4 论文正文 论文正文包括前言、论文主体及结论等部分。 1.4.1 前言 前言应综合评述前人工作，说明论文工作的选题目的、背景和意义、国内外文献综述以及论文所要研究的主要内容。对所研究问题的认识，以及提出问题。 1.4.2 论文主体 论文主体是论文的主要部分，应该结构合理，层次清楚，重点突出，文字简练、通顺。 1.4.3 结论（结果与分析） 结论是对整个论文主要成果的归纳，应突出论文（设计）的创新点，以简练的文字对论文的主要工作进行评价。若不可能作出应有的结论，则进行必要的讨论。可以在结论或讨论中提出建议、研究设想及尚待解决的问题等等。结论作为单独一章排列，不加章号。 1.5 参考文献 参考文献反映论文的取材来源、材料的广博程度。论文中引用的文献应以近期发表的与论文工作直接有关的学术期刊类文献为主。应是作者亲自阅读或引用过的，不应转录他人文后的文献。 1.6 致谢 向给予指导、合作、支持及协助完成研究工作的单位、组织或个人致谢，内容应简洁明了、实事求是，避免俗套。 1.7 附录 不宜放在正文中但有重要参考价值的内容（如公式的推导、程序流程图、图纸、数据表格等）可编入论文的附录中。 2．书写及打印要求 2.1 论文书写 论文（设计说明书）要求统一使用Microsoft Word软件进行文字处理，统一采用A4页面（210×297㎜）复印纸打印。其中上边距25㎜、下边距25㎜、左边距25㎜、右边距25㎜、页眉15㎜、页脚15㎜。字间距为标准，行间距为单倍行距。页眉内容统一为“华中农业大学学士学位论文（设计）”，采用宋体小五号斜体字居右排写。 页码在下边线下居中放置，用小五号字体。目录、摘要、关键词等文前部分的页码用罗马数字（Ⅰ、Ⅱ……）编排，正文以后的页码用阿拉伯数字（1、2……）编排。 论文错漏按正式出版物要求不能大于万分之一。 2.2 目录 目录应包括论文中全部章节的标题及页码，含摘要与关键词（中、外文）、正文章、节题目（农、理、工科类要求编写到第3级标题，即□.□.□。文、法、经、管科类可视论文需要进行，编写到2～3级标题）、参考文献、致谢、附录等。 目录题头用四号黑体字居中排写，隔行书写目录内容。目录中各章节题序及标题用五号宋体。目录打印示例见附录。 2.3 摘要与关键词 中、外文摘要与关键词单独成页置于目录后，编排上中文在前，外文在后。摘要、关键词题头均用四号黑体字居中排写，隔行书写具体内容，内容文字用五号宋体字，英文用Times New Roman。关键词各词条间用分号“；”隔开。 2.4 论文正文 2.4.1 章节及各章标题 章节标题应突出重点、简明扼要，字数一般在15字以内，不使用标点符号。标题中尽量不采用英文缩写词，对必须采用者，应使用本行业的通用缩写词。 2.4.2 层次 层次根据实际需要选择，以少为宜。各层次标题不得置于页面的最后一行（孤行）。层次代号格式要求参照表2-1和表2-2。 表2-1 农理工科类论文层次代号及说明 章 1□××××× 顶格，四号黑体 节 1.1□××××× 顶格，小四号黑体 条 1.1.1□××××× 顶格，五号黑体 款 1.1.1.1□××××× 顶格，五号黑体 □□××××××××××××××××××××××××××××××× 首行空两格，五号宋体 项 （1）×××× 顶格，五号宋体 □□××××××××××××××××××××××××××××××× 首行空两格，五号宋体 表2-2 文法经管类论文层次代号及说明 章 一、××××× 顶格，四号黑体 节 （一）×××× 顶格，小四号黑体 条 □□1．××××× 空两格，五号黑体 □□××××××××××××××××××××××××××××××× 空两格，五号宋体（正文） 款 □□（1）×××× 空两格，五号黑体 □□××××××××××××××××××××××××××××××× 空两格，五号宋体（正文） 项 □□①□××××× 空两格，五号宋体 □□××××××××××××××××××××××××××××××× 首行空两格，五号宋体（正文） 2.5 参考文献 2.5.1 文献标识 引文是论证的辅助手段，应忠于原意，表达完整，准确切题。在论文中引用文献时，应在引文处标注被引用人的姓名和被引用文献发表的年份。若所引用文献只有1－2名作者时作者姓名全部列出（外文文献只列姓氏），当所引用文献作者有3名及3名以上时，只列第一作者，后加“等”字以示省略。如“（梅明华，2002）”，“（梅明华和李泽炳，2001）”，“（梅明华等，2002）”，外文文献引用作同样处理，如（Smith,1990）,(Smith and Jones,1992),(Smith et al.,1993)等。 2.5.2 书写格式 在论文（设计）末尾要列出在论文中参考引用过的专著、论文及其他资料，与文中引用文献一一对应。参考文献题头用黑体四号字居中排写，其后空一行排写文献条目。参考文献排列规则是：中文文献在前，外文文献在后；中文文献按第一作者的姓氏笔画为序排列，英文及其它西文按第一作者姓氏字母顺序排列；第一作者相同的文献按发表时间的先后顺序列出，所列的同一第一作者同年内的文献多于一篇时，可在年份后加“a”、“b”等字母予以分别，如“2001a”、“2001b”等；文献作者人数在3人以下的全部列出，超过3人为多人时，一般只列出3名作者，后面加“等”字以示省略，不同作者姓名间用逗号隔开。姓名一律采用“姓在前名在后”的写法，外文姓名按国际惯例缩写，并省略缩写点，空一个字符。未公开发表的资料不列入参考文献，确有引用必要，须在脚注中说明引用。 所有中文参考文献著录格式中的句号用中文全角状态下的“.”表示，所有西文参考文献著录格式中的标点符号用西文状态下的符号，后空一格。文字换行时与作者名第一个字对齐。常用参考文献编写规定如下： 著作图书类文献——[序号]□作者．书名．版次．出版地：出版者，出版年：引用部分起-止页 翻译图书类文献——[序号]□作者．书名．译者．版次．出版地：出版者，出版年：引用部分起-止页 学术刊物类文献——[序号]□作者．文章名．学术刊物名，年，卷（期）：引用部分起-止页 学术会议类文献——[序号]□作者．题名．见：编者，文集名，会议名称，会议地址，年份．出版地：出版者，出版年：引用部分起-止页 学位论文类文献——[序号]□学生姓名．学位论文题目．学校及学位论文级别．答辩年份：引用部分起-止页 报纸文献――[序号]□作者．文章名．报纸名，出版日期（版次） 在线文献——[序号]□作者．文章名．电子文献的出处或可获得地址，发表或更新日期/引用日期（任选） 2.6 公式 原则上居中书写。若公式前有文字（如“解”、“假定”等），文字顶格书写，公式仍居中写。公式末不加标点。公式序号按章编排，并在公式后靠页面右边线标注，如第1章第一个公式序号为“（1-1）”，附录2中的第一个公式为“（②-1）”等。文中引用公式时，一般用“见式（1-1）”或“由公式（1-1）”。 公式较长时在等号“＝”或运算符号“＋、－、×、÷”处转行，转行时运算符号书写于转行式前，不重复书写。公式中应注意分数线的长短（主、副分线严格区分），长分线与等号对齐。 公式中第一次出现的物理量应给予注释，注释的转行应与破折号“——”后第一个字对齐，格式见下例： 式中 Mf——试样断裂前的最大扭矩（N•m）； θf——试样断裂时的单位长度上的相对扭转角 2.7 插表 表格一般采取三线制，不加左、右边线，上、下底为粗实线（1磅），中间为细实线（0.75磅）。比较复杂的表格，可适当增加横线和竖线。 表序按章编排，如第1章第一个插表序号为“表1-1”等。表序与表名之间空一格，表名不允许使用标点符号。表序与表名置于表上，居中排写，采用黑体小五号字。 表头设计应简单明了，尽量不用斜线。表头中可采用化学符号或物理量符号。全表如用同一单位，将单位符号移到表头右上角，加圆括号。表中数据应正确无误，书写清楚。数字空缺的格内加“—”字线（占2个数字宽度）。表内文字和数字上、下或左、右相同时，不允许用“〃”、“同上”之类的写法，可采用通栏处理方式。 文法经管类论文插表在表下一般根据需要可增列补充材料、注解、资料来源、某些指标的计算方法等。补充材料中中文文字用楷体小五号字，外文及数字用Times New Roman体小五号字。 2.8 插图 插图应符合国家标准及专业标准，与文字紧密配合，文图相符，技术内容正确。 2.8.1 图题及图中说明 图题由图号和图名组成。图号按章编排，如第1章第一图图号为“图1-1”等。图题置于图下，图注或其他说明时应置于图与图题之间。图名在图号之后空一格排写，图题用黑体小五号字。引用图应说明出处，在图题右上角加引用文献编号。图中若有分图时，分图号用a)、b)标识并置于分图之下。图中各部分说明应采用中文（引用的外文图除外）或数字项号，各项文字说明置于图题之上（有分图题者，置于分图题之上），采用揩体小五号字。 2.8.2 插图编排 插图与其图题为一个整体，不得拆开排写于两页。插图应编排在正文提及之后，插图处的该页空白不够时，则可将其后文字部分提前排写，将图移到次页最前面。 2.8.3 照片图 论文中照片图均应是原版照片粘贴，不得采用复印方式。照片应主题突出、层次分明、清晰整洁、反差适中。对显微组织类照片必须注明放大倍数。 2.9 附录 附录序号采用“附录1”、“附录2”或“附录一”、“附录二”等，用四号黑体字左起顶格排写，其后不加标点符号，空一行书写附录内容。附录内容文字字体字号参照正文要求。 附录1 目录示例 （空一行） 目□录（4号黑体居中，不加粗） （空一行） □□摘要（5号宋体）……………………………………………………………………………1 □□关键词（5号宋体）……………………………………………………………………………1 □□Abstract（5号宋体）……………………………………………………………………………1 □□Key words（5号宋体）……………………………………………………………………………1 □□前言（5号宋体）……………………………………………………………………………1 1. 材料与方法……………………………………………………………………………………………3 1.1□材料………………………………………………………………………………………………3 1.2□方法………………………………………………………………………………………………3 1.2.1□育性的观察………………………………………………………………………………3 1.2.2□有丝分裂计数……………………………………………………………………………3 1.2.3□减数分裂观察……………………………………………………………………………3 1.2.4□统计方法…………………………………………………………………………………3 2. 结果与分析……………………………………………………………………………………………3 2.1□花色和育性………………………………………………………………………………………3 2.2□有丝分裂计数………………………………………………………………………………… 4 2.2.1□染色体数分布及两代间变化 …………………………………………………………4 2.2.2□植株类型及两代间变化……………………………………………………………5 2.2.3□F5代不育群体与可育群体的染色体数目变异的比较…………………………………5 2.3□减数分裂的初步观察……………………………………………………………………………6 3. 讨论……………………………………………………………………………………………………6 3.1□关于萝卜与甘蓝远缘杂种雄性不育的思考……………………………………………………6 3.2□关于萝卜与甘蓝远缘杂种稳定方向的思考……………………………………………………7 3.2.1□向偶数染色体方向稳定…………………………………………………………………7 3.2.2□向异源双二倍体方向稳定………………………………………………………………7 3.3 □关于杂种育性水平逐代提高的可能原因……………………………………………………7 参考文献……………………………………………………………………………………………………8 致谢…………………………………………………………………………………………………………8 附录……………………………………………………………………………………………10
给你一个硕士百论文基本格式。说几句我写论文的体会。。。首先，按照格式，拟出要度写的论文的提纲问，重点是正文，正文的提纲，主要反映论点答，要大约知道准备作几个方面来论专述，这由你掌握或可以找到的论据来决定。然后针对论文内属容收集素材和资料
历史小论文的格式无特殊要求，和平常一样，你只要阐述自己的观点，再用事实论证就可以了。******************************************************毕业论文格式标准 1、引言 1.1 制订本标准的目的是为了统一规范我省电大本科汉语言文学类毕业论文的格式，保证毕业论文的质量。 1.2 毕业论文应采用最新颁布的汉语简化文字、符合《出版物汉字使用管理规定》，由作者在计算机上输入、编排与打印完成。论文主体部分字数6000－8000。 1.3 毕业论文作者应在选题前后阅读大量有关文献，文献阅读量不少于10篇。并将其列入参考文献表，并在正文中引用内容处注明参考文献编号（按出现先后顺序编）。 2、编写要求 2.1 页面要求：毕业论文须用A4（210×297）标准、70克以上白纸，一律采用单面打印；毕业论文页边距按以下标准设置：上边距为30mm，下边距为25mm，左边距和右边距为25mm；装订线为10mm，页眉16mm，页脚15mm。 2.2 页眉：页眉从摘要页开始到论文最后一页，均需设置。页眉内容：浙江广播电视大学汉语言文学类本科毕业论文，居中，打印字号为5号宋体，页眉之下有一条下划线。 2.3 页脚：从论文主体部分（引言或绪论）开始，用阿拉伯数字连续编页，页码编写方法为：第×页共×页，居中，打印字号为小五号宋体。 2.4 前置部分从中文题名页起单独编页。 2.5 字体与间距：毕业论文字体为小四号宋体，字间距设置为标准字间距，行间距设置为固定值20磅。 3、编写格式 3.1 毕业论文章、节的编号：按阿拉伯数字分级编号。 3.2 毕业论文的构成（按毕业论文中先后顺序排列）： 前置部分： 封面 题名页 中文摘要，关键词 英文摘要，关键词（申请学位者必须有） 目次页（必要时） 主体部分： 引言（或绪论） 正文 结论 致谢（必要时） 参考文献 附录（必要时） 4、前置部分 4.1 封面：封面格式按浙江广播电视大学汉语言文学本科毕业论文封面统一格式要求。封面内容各项必须如实填写完整。 4.2 题名：题名是以最恰当、最简明的词语反映毕业论文中最重要的特定内容的逻辑组合；题名所用每一词必须考虑到有助于选定关键词和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息；题名一般不宜超过30字。题名应该避免使用不常见的缩写词、首字缩写字、字符、代号和公式等；题名语意未尽，可用副标题补充说明论文中的特定内容。 题名页置于封面后，集资列示如下内容： 中央广播电视大学“人才培养模式改革和开放教育试点”汉语言文学专业本科毕业论文（小二号黑体，居中） 论文题名（二号黑体，居中） 学生姓名（××××××××三号黑体） 学 号（××××××××三号黑体） 指导教师（××××××××三号黑体） 专 业（××××××××三号黑体） 年 级（××××××××三号黑体） （××××××××三号黑体）分校（学院）（××××××××三号黑体）工作站 4.3 摘要：摘要是论文内容不加注释和评论的简短陈述，应以第三人称陈述。它应具有独立性和自含性，即不阅读论文的全文，就能获得必要的信息。摘要的内容应包含与论文同等量的主要信息，供读者确定有无必要阅读全文，也供文摘等二次文献采用。 摘要一般应说明研究工作目的、实验研究方法、结果和最终结论等，而重要是结果和结论。摘要中一般不用图、表、公式等，不用非公知公用的符号、术语和非法定的计量单位。 摘要页置于题名页后。 中文摘要一般为300汉字左右，用5号宋体，摘要应包括关键词。 英文摘要是中文摘要的英文译文，英文摘要页置于中文摘要页之后。申请学位者必须有，不申请学位者可不使用英文摘要。 4.4 关键词：关键词是为了文献标引工作从论文中选取出来用以表示全文主题内容信息款目的单词或术语。一般每篇论文应选取3－5个词作为关键词。关键词用逗号分隔，最后一个词后不打标点符号。以显著的字符排在同种语言摘要的下方。如有可能，尽量用《汉语主题词表》等词表提供的规范词。 4.5 目次页：目次页由论文的章、节、条、附录、题录等的序号、名称和页码组成，另起一页排在摘要页之后。章、节、小节分别以1.1.1、1.1.2等数字依次标出，也可不使用目次页。 5、主体部分 5.1 格式：主体部分的编写格式由引言（绪论）开始，以结论结束。主体部分必须另页开始。 5.2 序号 毕业论文各章应有序号，序号用阿拉伯数字编码，层次格式为： 1、×××××××××××××××（三号黑体、居中） ×××××××××××××××××××××××××××××××××（内容用小四号宋体） 1.1、×××××××××××××（小三号黑体、居左） ×××××××××××××××××××××××××××××××××（内容用小四号宋体） 1.1.1、×××××××××××（四号黑体，居左） ×××××××××××××××××××××××××××××××××（内容用小四号宋体） ①×××××××××××××××××（用于内容同样大小的宋体） 1)×××××××××××××××××（用于内容同样大小的宋体） a、××××××××××××××××（用于内容同样大小的宋体） 5.3 论文中的图、表、公式、算式等，一律用阿拉伯数字分别依序连编号编排序号。序号分章依序编码，其标注形式应便于互相区别，可分别为：图2.1、表3.2（式3.5）等。 5.4 注：论文中对某一问题、概念、观点等的简单解释、说明、评价、提示等，如不宜在正文中出现，可采用加注的形式。 注应编排序号，注的序号以同一页内出现的先后次序单独排序，用①、②、③……依次标示在需加注处，以上标形式表示。 注的说明文字以序号开头。注的具体说明文字列于同一页内的下端，与正文之间用一左对齐、占页面四分之一宽长度的横线分隔。 论文中以任何形式引用的资料，均须标出引用出处。 5.5 结论：结论是最终的、总体的结论，不是正文中各段的小结的简单重复，结论应该准确、完整、明确、精炼。 5.6 参考文献：参考文献应是学位论文作者亲自考察过的对毕业论文有参考价值的文献。参考文献应具有权威性，要注意引用最新的文献。 参考文献以文献在整个论文中出现的次序用[1]、[2]、[3]、[4]……形式统一排序、依次列出。 参考文献的表示格式为： 著作：[序号]作者、译者、书名、版本、出版地、出版社、出版时间、引用部分起止页。 期刊：[序号]作者、译者、文章题目、期刊名、年份、卷号（期数）、引用部分起止页。 会议论文集：[序号]作者、译者、文章名、文集名、会址、开会年、出版地、出版者、出版时间、引用部分起止页。
历史论文的标准格式 ⑴ 题名.是以最恰当,最简明的语词反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合,应避免使用的不常见的省略词,首字母缩写字,字符,代号和公式,字数一般不宜超过20个题名用语. ⑵ 作者姓名和单位,两人以上,一般按贡献大小排列名次. ① 文责自负;②记录成果;③便于检索 ⑶ 摘要:是论文的内容不加注释和评论的简短陈述,中文摘要一般不会超过300字,不阅读全文,即可从中获得重要信息.外文250实词. 包括:①本研究重要性;②主要研究内容,使用方法;③总研究成果,突出的新见解,阐明最终结论.重点是结果和结论. ⑷ 关键词.是从论文中选取出以表示全文主题内容信息款目的单词或术语,一般3-7个,有专用《主题词表》. ⑸ 引言.回来说明研究工作的目的,范围,相关领域的前,人工作和知识布局,理论基础和分析,研究设想,研究方法,预期结果和意义. ⑹ 正文⑺ 结论:是指全文最终的,总体的结论,而不是正文中各段小结的简单重复.要求准确,完整,明晰,精练. ⑻ 致谢:是对论文写作有过帮助的人表示谢意,要求态度诚恳,文字简洁.⑽ 附录:在论文中注明附后的文字图表等.
1500字论文格式模板（通用5篇）
无论是在学习还是在工作中，大家最不陌生的就是论文了吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。相信许多人会觉得论文很难写吧，以下是我为大家收集的1500字论文格式模板（通用5篇），欢迎大家分享。
1 计算机网络的定义
计算机网络就是利用通讯设备和通信线路将地理位置不同的、具有独立功能的多台计算机系统遵循约定的通信协议互连成一个规模大、功能强的网络系统，用功能完善的网络软件(即网络通信协议、信息交换方式和网络操作系统等)来实现交互通信、资源共享、信息交换、综合信息服务、协同工作以及在线处理等功能的系统。
2 计算机网络的分类
1)计算机网络按照地理范围划分为：局域网、城域网、广域网和互联网四种;2)按拓扑结构划分为：总线型、星型、环型、树型和网状网;3)按交换方式划分为：线路交换网、存储转发交换网和混合交换网;4)按传输带宽方式进行划分为：基带网和宽带网;5)按网络中使用的操作系统分为：NetWare网、Windows NT网和Unix网等;6)按传输技术分为：广播网、非广播多路访问网、点到点网。
3 计算机网络系统的构成
计算机网络系统通常由资源子网、通信子网和通信协议三个部分组成。资源子网在计算机网络中直接面向用户;通信子网在计算机网络中负责数据通信、全网络面向应用的数据处理工作。而通信双方必须共同遵守的规则和约定就称为通信协议，它的存在与否是计算机网络与一般计算机互连系统的根本区别。
4 计算机网络的主要功能
资源共享：计算机网络的主要目的是共享资源。共享的资源有：硬件资源、软件资源、数据资源。其中共享数据资源是计算机网络最重要的目的。
数据通信：数据通信是指利用计算机网络实现不同地理位置的计算机之间的数据传送，运用技术手段实现网络间的信息传递。这是计算机网络的最基本的功能，也是实现其他功能的基础。如电子邮件、传真、远程数据交换等。
分布处理：是指当计算机网络中的某个计算机系统负荷过重时，可以将其处理的任务传送到网络中的其它计算机系统中，以提高整个系统的利用率。对于大型的综合性的科学计算和信息处理，通过适当的算法，将任务分散到网络中不同的计算机系统上进行分布式的处理。促进分布式数据处理和分布式数据库的发展。利用网络实现分布处理，建立性能优良、可靠性高的分布式数据库系统。
综合信息服务：在当今的信息化社会中，各行各业每时每刻都要产生大量的信息需要及时的处理，而计算机网络在其中起着十分重要的作用。
5 计算机网络的常用设备
网卡(NIC)：插在计算机主板插槽中，负责将用户要传递的数据转换为网络上其它设备能够识别的格式，通过网络介质传输。
集线器(Hub)：是单一总线共享式设备，提供很多网络接口，负责将网络中多个计算机连在一起。所谓共享是指集线器所有端口共用一条数据总线，因此平均每用户(端口)传递的数据量、速率等受活动用户(端口)总数量的限制。
交换机(Switch)：也称交换式集线器。它同样具备许多接口，提供多个网络节点互连。但它的性能却较共享集线器大为提高：相当于拥有多条总线，使各端口设备能独立地作数据传递而不受其它设备影响，表现在用户面前即是各端口有独立、固定的带宽。此外，交换机还具备集线器欠缺的功能，如数据过滤、网络分段、广播控制等。
线缆：网络的距离扩展需要通过线缆来实现，不同的网络有不同连接线缆，如光纤、双绞线、同轴电缆等。
公共电话网：即PSTN(Public Swithed Telephone Network)，速度9600bps～28.8kbps，经压缩后最高可达115.2kbps，传输介质是普通电话线。
综合业务数字网：即ISDN(Integrated Service Digital Network)，是一种拨号连接方式。低速接口为128kbps(高速可达2M)，它使用ISDN线路或通过电信局在普通电话线上加装ISDN业务。ISDN为数字传输方式，具有连接迅速、传输可靠等特点，并支持对方号码识别。
专线：即Leased Line，在中国称为DDN，是一种点到点的连接方式，速度一般选择64kbps～2.048Mbps。专线的好处是数据传递有较好的保障，带宽恒定。
X.25网：是一种出现较早且依然应用广泛的广域网方式，速度为9600bps～64kbps;有冗余纠错功能，可 靠性高，但由此带来的副效应是速度慢，延迟大。
异步传输模式：即ATM(Asynchronous Transfer Mode)，是一种信元交换网络，最大特点是速率高、延迟小、传输质量有保障。ATM大多采用光纤作为连接介质，速率可高达上千(109bps)。
调制解调器(Modem)：作为末端系统和通信系统之间信号转换的设备，是广域网中必不可少的设备之一。分为同步和异步两种，分别用来与路由器的同步和异步串口相连接，同步可用于专线、帧中继、X.25等，异步用于PSTN的连接在计算机网络时代。
6 结语
人们对计算机和互联网的利用必将会渗透到社会生产和生活的各个方面，通过计算机和网络的功能，将会给企业的生产和经营活动的开展以及老百姓的工作和生活带来极大的便利。在互联网的联系和沟通下，各种信息传播的速度将加快，企业和个人对网络信息的依赖程度也将不断加深，信息需求程度相对较大的部门将成为未来社会中创造高附加值的行业。并通过他们带动相关知识产业的进步和发展，甚至带动全社会的经济结构的优化调整，推动社会经济的全面进步。
计算机网络取得今天的发展成就，是人类文明进入到更高阶段的标志，它推动着人类社会向更现代化的方向发展，同时推动了知识经济时代的到来，人们通过计算机网络的连接，打破了原先在时间和空间上的阻隔，在无形中拉近了人与人之间的距离，也在一定程度上扩大了我们生存的空间，网络给我们提供了超乎寻常的方便和成功。但是，网络也给社会带来了更多的挑战，它要求我们要以更高的层次去面对新的生活和环境，同时不断地改变我们的思想和行为，我们要抓住网络时代带给我们机遇，不断努力推动人类社会向更的高阶段发展。
1摘要
“摘要”是对整篇论文的缩写，建立在通读全文、理解全文的基础之上。评审专家评阅论文时，总是先看摘要，摘要给专家留下第一印象，是评奖的敲门砖。“摘要”包括: 问题背景，要达到什么目标，解决问题的思路、方法和步骤，模型的主要内容、算法和结论，模型的特色。好的“摘要”能很快吸引评审专家的注意力，它建立在多次修改、反复推敲的基础之上，具有统揽全文、层次分明、重点突出、文笔流畅的特点。
2问题提出
“问题提出”也可写作“问题重述”。是将竞赛试题所给定的问题背景和解题要求用论文书写者自己的语言重新表述。在美国的数学建模竞赛中，这一部分称为 Background或者 Introduction。
3模型假设
任何问题的求解都有它的背景和适用范围，建模试题来自于现实问题，同样受到各种外在因素的约束。“模型假设”就是界定一个范围，或给出几个约束条件，一使得问题的解决过程不至于太复杂，二使得其他人在使用该模型时知晓它的适用范围。“模型假设”不是凭空臆造的，是在建立模型的过程中挖掘、提炼出来的。
4符号说明
数学符号是数学语言的基本元素，具有抽象性、准确性、简洁性的特点。数学模型由数学符号组成，模型的求解通过符号的运算来完成。可见，在建立数学模型时根据需要随时引入必要的数学符号是多么重要的事情。根据竞赛要求，在建立模型的过程中所引入的数学符号要在本模块给出说明，最好的说明方式是列一个表格。
5问题分析
众所周知，解决数学问题最难、最重要的一步就是明确解题思路，确定解题方法。而“分析”，则是迈出这一步的关键。数学建模也这样。建模试题往往由几个子问题组成，这时的“问题分析”既要有全局分析，也要有局部分析。“问题分析”包括: 分析解决该问题需要用到哪些专业背景知识; 分析解决问题的切入点、重点和难点; 分析解决问题的思路、方法、工具和步骤。这样的分析对于“如何建立模型? 采用哪些数学理论或公式? 怎样求解? 会遇到哪些困难?”具有指导作用。
6模型建立
“模型建立”就是将原问题抽象成数学的表示式，主要步骤:
第一步，根据问题的实际背景和专业背景，选择适当的数学理论或工具。例如，如果是变化率问题，则考虑借助于导数或微分方程的手段; 如果涉及面积、体积、曲线弧长、功、流量等几何量或物理量，则考虑运用积分元素法，将问题转化为定积分、或重积分、或曲线曲面积分; 如果是随机数据的处理，则考虑统计分析的方法。
第二步，确定常量、变量，用符号来表示这些量。
第三步，建立数学模型，即建立常量、变量之间的关系。这种关系可以是方程、函数或表格。
7模型求解
少数模型可能是简单的数学式子，求解起来比较容易。有些模型虽然也可用数学式子表示，但其中含有难以析出的参数，求解很困难，有的模型面对的就是一堆数据，对于这两种情形，就需要借助于软件 Matlab，Mathematic，Maple，SAS，SPSS中的某一个编程求解。
8模型检验
数学建模竞赛的题目来自于科技、工程、经济、社会等领域的实际问题。由于问题的复杂性和方法的局限性，所建立的数学模型与实际情况之间会有差距，模型可靠性的检验成为必然。为了检验提交的数学模型与实际情况吻合的程度，竞赛题中往往会提供一些来自于背景问题的实验数据。“模型检验”就是将给定的数据代入模型，计算相对误差和绝对误差，如果误差较大，就要返回去调整模型以提高可靠性。
9模型评价
该标题也可写成“模型的优缺点分析”。分析模型有哪些优点，缺点是什么。也有人将这里的标题改写为“模型评价、推广与改进”。其中的“推广”是将前述“模型假设”中的某些 条 件 适 当 放 宽，看看结果会怎样。“改进”是指对模型或算法做出某种改进。
10参考文献
列式参考的主要文献。
11附录
详细的软件程序、程序运算过程、运算结果; 用于模型检验的数据表格; 其他不宜放在正文中的数据表格。
1、研究背景
中国的教育体制我想就是每个人都沿着固定的模式一路走来，在同一个阶层的人们所掌握知识水平都差不多，如果父母或师长告诉你，这件事是不应该做的，那么他就会牢记一辈子。致使他会把他的经验告诉他的孙子，我们丢失了正常能力，失去了用自己独特的方式观察世界的能力。替而代之的是，我们把世界概括成一套简单的题目，头脑中的固定模式从不会使我们感到惊讶，因为在我们标准形象不一致的时候，我们几乎视而不见，所以，当我们把所有劳工领导人归类为势力小人，把所有诗人看作梦想家，把所有政治家视为虚情假意的欢迎者，就暴露了我们的局限性。
教育是关系国家和民族前途命运的大事，和我们每个人都有着极为密切的关系。作为国家的主人和民族的一分子，曾经或现在的受教育者或教育者，我们每个人都应当关注教育。
2、对于教育制度，受教育者或教育者都认为有进一步完善的必要。
对于应试教育有些人可能这样理解：应试教育有利的一面是能加快孩子们对知识的记忆与理解。但诸如个人能力、综合素质、创造性等则起不到太大的作用，弊端相当多。
应试教育的最直接后果是导致教育产品供给的短缺。其结果导致教育的高收费，更重要的是，它仿佛是一架考试的机器，因为它推动着学历教育向前迈进；它使得学生从小学到大学一直为考试忙不停。否则，就会因考试不及格宁被淘汰。在这种体制下，孩子们努力学习知识，以通过各种考试。
学校考试以其对学习成果的显示，对学习方向引导，对学生的激励，在这一过程中起了控制器，调节器和加速器的作用。当然考试的控制、调节、加速效应是应接作用与学生学习的考试不但对学生学习的促进、调节作用，在学校教育中，它还集中体现着人的智力、技能在某种程度上是学生自我表现的需要。因此，它在一定意义上体现了人的本恒。但现实生活中，我国的学校考试出现了异化现象，产生了与人的本性、人的社会化过程相分离的运动。考试本来是促进学生社会化过程的手段，却被当成了追求的目的，学生的发展倒成了争取考试合格的手段。考试过程中所有自然形成的关系却变成了分数关系。考试成为学生学习的一种强制力量，学生失去了自身学习的动力。最终学生把考试视为自己的对立面，把自己看成被分数奴役的人。
面对如此问题，无庸置疑，考试要改革，考试要面向未来的教育，考试要与社会发展同步，考试要服务与人类的自我特点，这是考试的基本方向。考试改革的基本出发点是：考试要体现教育使学生全面发展的目的，要创造一个使学生个体全面发展的环境。
目前，我们的学校教育是典型的应试教育，而学校教育主要存在三个方面的问题：第一重视很多智力好的学生的教育，而忽略了大多数学生的教育；第二重视知识的教育，忽略了能力的培养；第三重视智商，忽略了德育、体育、美育等方面的教育。对诸多弊端，中共中央国务院在《中国教育改革和发展纲要》中明确指出："中小学要由应试教育转向全面提高国民素质的轨道，面向全体学生，全面提高学生的思想道德文化科学，劳动技能和身体心理素质，促进学生生动活泼的发展，办自各自特色"。
3、素质教育这一教育方式应运而生。
"素质教育"这个次越来越广泛应用，与此同时，要求对统治教育上干年的所谓"应试教育"进行改革的呼声也越来越高，那么什么是素质教育？又这样把应试教育向素质教育改革呢？
所谓素质教育，既培养一个人的中和素质，使学生学习的知识技能与社会生活紧密结合，让学生步入社会不会有一种贪图和盲从感，这样培养出的人才才能既有广泛的知识又有各方面的技能和创造力，这才是我们社会真正需要的复合型人才。
由于传统的应试教育思想在人们的头脑中已经根深蒂固，形成了一整套应试机制和模式。因此，要实现由应试教育向素质教育转轨，必须打破已有应试教育机制，建立起强有力的素质教育运行机制，以素质教育取代应试教育。实施素质教育是当前世界各国教育改革的总趋势，也是我国深化改革的核心问题，只有实施素质教育才能从根本上革除传统教育的弊端，达到教育的根本目的提高全民族的素质。
摘要： 当今社会在古代文学中强化人文素质教育与培养，具有特别重要的现实意义，使古典的精华力量在现代社会依然熠熠生辉，这样才有利于学生人文能力、人文精神的全面发展与提升，具备良好的心智水平，更好地适应未来的职业与社会。
关键词： 人文素质;古代文学;教育与培养
一、完善课程体系
依据人文素质教育理念，在原有课程体系基础上修改和完善，无需另建一套课程体系，而是使新增设的人文素质教育课程与原有的课程相互照应，融于同一个大的课程体系中，形成一个有机的课程整体，使课程结构更合理、更科学。具体如下：一是在通识课程中增设最基本的人文素质教育必修课程，如人文素质教育通论、现代社交礼仪、美学与美育、中国通史、古典名著导读与鉴赏、实用书法书写与欣赏、世界名曲欣赏等，并给予相应的学分。二是结合学科课程渗透人文素质教育。如古代文学教师可以结合专业必修课、专业选修课、公共选修课等在教学中对文学院以及全学院学生进行人文素质教育。三是根据专业特点开设与其相对应的人文素质教育课程。可以在专业必修课中增设相应的专业人文素质教育课程，并给予相应的学分，如开设哲学史、戏剧史、教育史等。
二、调整教学内容
这是强化大学生素质教育与培养的关键。文学是民族文化的魂魄，中国古代文学披露的是华夏民族的精气神、炎黄子孙的奋斗史、华夏江山的正气歌，其中蕴含着深厚的人文精神财富。古代文学教学内容要彰显人文素质的精华。既要固守文化传承，使古代文学的精华得以继承和发扬，培养深厚的人文底蕴，还要强化古代文学中的创新精神和创新意识，古代文人提出众多创新思想：“守旧无功”“质疑问难”“濯去旧见以来新意”“不泥古”等。古代文学中的创新精神和创新意识，成为培养创新人才精神上的根基和文化价值取向，古代文学把创新作为新型人文人才的培养目标，使学生树立创新意识，与时俱进。更要关注情商教育，培养现代人文精神。提升思想境界，发展健康个性，塑造健全人格，使之成为学生面对社会压力、人生挫折的动力源泉。
三、建设师资队伍
教师是学生人文素质教育的主导，师者深厚的人文素质储备，是教师队伍建设的关键。师者应具有广博而深厚的文化底蕴，融文学、史学、哲学、艺术、审美、天文、地理等各领域为一炉，以敏锐深邃的时代感受，形成对生命、对生活、对社会的独特体悟。教师的人文素养，便是教之内功、师之根本。师资队伍建设，要注意师资来源，应尽量从本校现有的授课教师中挑选，个别的可外聘;师资培训，可采取校内、校外两种方式。从事必修课和专业课讲授的教师可参加校外举办的高级培训班或培训中心的学习。一般的授课教师要参加校内普通培训班的学习，以了解人文教育的指导思想、基本内容、基本方法等知识，提高全体教师的人文素养和教育水平。
四、营造文化氛围
重视社会实践环节，拓展人文素质教育的培养空间。校园环境的文化氛围，对学生人文素质教育与培养具有强大的潜移默化的作用。开展多元文化活动，使学生的人格得到塑造，个性得到发展，精神得到升华。如请专家学者作系列人文讲座或学术报告，引导学生提高人文素养;以校报、校园网和广播站为载体，开设人文教育专栏，拓展校园文化活动空间;建立人文社团，如新闻、文学、楹联、艺术等协会或社团;开展健康向上、格调高雅、内容丰富的校园文化生活，包括开展古典名著读书报告会、经典诵读和演讲比赛等活动。老师还应充分利用现有的空间来营造浓厚的人文氛围，使学生从中学习知识、开阔视野、美化心灵、娱乐身心，是培养学生人文底蕴、塑造学生人文情怀的有效途径。
五、结语
总之，当今社会在古代文学中强化人文素质教育与培养，具有特别重要的`现实意义，使古典的精华力量在现代社会依然熠熠生辉，这样才有利于学生人文能力、人文精神的全面发展与提升，具备良好的心智水平，更好地适应未来的职业与社会。
参考文献
1、论中国古代的文体学传统——兼论古代文学文体研究的对象与方法钱志熙北京大学学报(哲学社会科学版)2004-09-2069
2、文学传播学的创建与中国古代文学传播研究曹萌沈阳师范大学学报(社会科学版)2004-09-3048
一、教育理念与现实情况结合
在以前旧式的教育下，学生勤奋的学习只是为了应付考试，给家长和老师一个交代，然而数学比较实用，体现智力价值的内容，却在教科书没有学到。应试教育的弊端逐一体现出来，表明当前我国数学教育体系的情况严重落后，拖慢社会的发展，必须重视新课改和新的教学理念。从“新课标下高中数学的改革”看来，我们要从死板的教科书中走出来，开拓学生的视野，运用新的理念来改变旧式的数学教育体系。从数学哲学方面讲，数学史最含有生命力和统摄力的教学体系，是否学好数学，不是从数学成绩分数的高低来判断，最重要的是要以他如何看待数学，如何去学好数学，能否充分了解数学，熟练运用数学观念和方法分析日常生活现象，去解决问题。
在现实中，不同的人具有不同的数学观念，不同观念会导致人们不同行为和工作。一个学生如果对数学产生艰深难懂、枯燥乏味、很难学好的思想，必然会导致逃避数学，逃避数学老师，不去接触数学读物自行封闭行为。一个教师如果认为数学只是公式、法则、考试，那么他的课堂教学就是填鸭式的。但实践教学能让学习回归生活，注入新鲜的血液。体现在：1.让人们知道学习数学是未来社会发展的需求，对其制定和安排教学目标。2.制定符合现阶段学生适应的大众化和生活化的教学内容。3.让学生在生活和活动中，找到学习数学的兴趣，丰富其教学内容。
二、课堂教育方法的改变
课堂作为课改的主要阵地，是新课改是否有成效的直接体现。课堂教育的改变要从体现出来的问题入手，让课堂的学习氛围活跃起来，让教学变得趣味些，不再一味的枯燥，提高学生的学习激情和积极性，让学生学会自主学习，提高学习的效率。在教学上，教师不是讲完一个课时就觉得万事大吉了，但也不是讲得越多越好，要以学生接受能力为前提，要有质量的保证，要让学生明白教师只是讲了主要教学重点，其余要让学生自主学会学习，不懂再去问教师，切实提高课堂讲课的效率性。教师要学会“精讲”，把主要教学内容讲清楚，如重点、关键性的问题等。
在上课时的要求：(1)内容要简洁。扣住主题要求，突显重点、关键问题、难点;(2)方式得当。既要能体现出教学目标，又能复合学生的实际情况;(3)言语简洁明了。趣味生动，其提示作用，不要一味的死板，引起学生兴趣和思考。“多练”，是指在教师的指导下，学生能反复的练习，用口、动手、动脑充分运用课堂知识去解决问题，在练习的过程中，教师要起监督和指导作用，练习的内容要得当，要有一定的难度和深度，不要机械重复去练习，要有分寸。通过练习，让学生稳定熟练的掌握所学知识，培养其全面能力，形成技能、技巧。
学生学会思考，去质疑问题，思维的驱动在于质疑，能成为学生的动力，能激发学生的求知欲，让学生变得活跃起来。而以前的旧式教学是以事先确定好的老师问学生答的模式，使得课堂气氛僵硬，学生的问答完全按照教师的套路，根本没什么价值所在，又不能有效的省时,这值得我们去反省。在新的教学中，要让学生自主的去探讨，在自己思考问题过程中，才能发现问题，反之，没有经过自己大脑思考，是不会产生深刻问题的。教师的提问有利于养成自主思考问题的好习惯，提高学生学习效率的一条捷径，那些具有提问思考能力的学生是学到了一项学习能力，因此，我们要激发学生质疑的意识，让他们敢于提问和思考。
比如，①让教师去引导，提出问题让学生找到问题的关键点去解决，在此过程发现问题，进而去思考和解决问题。②教师要提倡学生主动预习，在预习中发现问题，从学习的重点、关键点发现问题，学会从书上的例题中找到解决的方法。③新旧知识的联系。数学知识点都是前后联系的，有许多新的知识是在旧的知识基础上拓展开来的，只要认真思考就能产生许多问题，所以复习旧的知识，也是学习新知识的必要手段。
三、结束语
总之，高中数学课程改革是现代社会发展必然需求，这关系到社会对培养人才的要求。教育改革是一个漫长且艰辛的过程，这就要求教师们要以积极的心态投入进去，要正面看待课堂教学，正确认识教学理念，必须身体力行，努力做一个优秀的教师，培养出社会需要的全面人才。
随着科学技术特别是信息技术的高速发展，数学建模的应用价值越来越得到众人的重视，
数学建模本身是一个创造性的思维过程，它是对数学知识的综合应用，具有较强的创新性，以下是一篇关于数学建模教育开展策略探究的论文 范文 ，欢迎阅读参考。
大学数学具有高度抽象性和概括性等特点，知识本身难度大再加上学时少、内容多等教学现状常常造成学生的学习积极性不高、知识掌握不够透彻、遇到实际问题时束手无策，而数学建模思想能激发学生的学习兴趣，培养学生应用数学的意识，提高其解决实际问题的能力。数学建模活动为学生构建了一个由数学知识通向实际问题的桥梁，是学生的数学知识和应用能力共同提高的最佳结合方式。因此在大学数学教育中应加强数学建模教育和活动，让学生积极主动学习建模思想，认真体验和感知建模过程，以此启迪创新意识和 创新思维 ，提高其素质和创新能力，实现向素质教育的转化和深入。
一、数学建模的含义及特点
数学建模即抓住问题的本质，抽取影响研究对象的主因素，将其转化为数学问题，利用数学思维、数学逻辑进行分析，借助于数学 方法 及相关工具进行计算，最后将所得的答案回归实际问题，即模型的检验，这就是数学建模的全过程。一般来说",数学建模"包含五个阶段。
1.准备阶段
主要分析问题背景，已知条件，建模目的等问题。
2.假设阶段
做出科学合理的假设，既能简化问题，又能抓住问题的本质。
3.建立阶段
从众多影响研究对象的因素中适当地取舍，抽取主因素予以考虑，建立能刻画实际问题本质的数学模型。
4.求解阶段
对已建立的数学模型，运用数学方法、数学软件及相关的工具进行求解。
5.验证阶段
用实际数据检验模型，如果偏差较大，就要分析假设中某些因素的合理性，修改模型，直至吻合或接近现实。如果建立的模型经得起实践的检验，那么此模型就是符合实际规律的，能解决实际问题或有效预测未来的，这样的建模就是成功的，得到的模型必被推广应用。
二、加强数学建模教育的作用和意义
(一) 加强数学建模教育有助于激发学生学习数学的兴趣，提高数学修养和素质
数学建模教育强调如何把实际问题转化为数学问题，进而利用数学及其有关的工具解决这些问题， 因此在大学数学的教学活动中融入数学建模思想，鼓励学生参与数学建模实践活动，不但可以使学生学以致用，做到理论联系实际，而且还会使他们感受到数学的生机与活力，激发求知的兴趣和探索的欲望，变被动学习为主动参与其效率就会大为改善。数学修养和素质自然而然得以培养并提高。
(二)加强数学建模教育有助于提高学生的分析解决问题能力、综合应用能力
数学建模问题来源于社会生活的众多领域，在建模过程中，学生首先需要阅读相关的文献资料，然后应用数学思维、数学逻辑及相关知识对实际问题进行深入剖析研究并经过一系列复杂计算，得出反映实际问题的最佳数学模型及模型最优解。因此通过数学建模活动学生的视野将会得以拓宽，应用意识、解决复杂问题的能力也会得到增强和提高。
(三)加强数学建模教育有助于培养学生的创造性思维和创新能力
所谓创造力是指"对已积累的知识和 经验 进行科学地加工和创造，产生新概念、新知识、新思想的能力，大体上由感知力、 记忆力 、思考力、 想象力 四种能力所构成"[1].现今教育界认为，创造力的培养是人才培养的关键，数学建模活动的各个环节无不充满了创造性思维的挑战。
很多不同的实际问题，其数学模型可以是相同或相似的，这就要求学生在建模时触类旁通，挖掘不同事物间的本质，寻找其内在联系。而对一个具体的建模问题，能否把握其本质转化为数学问题，是完成建模过程的关键所在。同时建模题材有较大的灵活性，没有统一的标准答案，因此数学建模过程是培养学生创造性思维，提高创新能力的过程[2].
(四)加强数学建模教育有助于提高学生科技论文的撰写能力
数学建模的结果是以论文形式呈现的，如何将建模思想、建立的模型、最优解及其关键环节的处理在论文中清晰地表述出来，对本科生来说是一个挑战。经历数学建模全过程的磨练，特别是数模论文的撰写，学生的文字语言、数学表述能力及论文的撰写能力无疑会得到前所未有的提高。
(五)加强数学建模教育有助于增强学生的团结合作精神并提高协调组织能力建模问题通常较复杂，涉及的知识面也很广，因此数学建模实践活动一般效仿正规竞赛的规则，三人为一队在三天内以论文形式完成建模题目。要较好地完成任务，离不开良好的组织与管理、分工与协作[3].
三、开展数学建模教育及活动的具体途径和有效方法
(一)开展数学建模课堂教学
即在课堂教学中，教师以具体的案例作为主要的教学内容，通过具体问题的建模，介绍建模的过程和思想方法及建模中要注意的问题。案例教学法的关键在于把握两个重要环节：
案例的选取和课堂教学的组织。
教学案例一定要精心选取，才能达到预期的教学效果。其选取一般要遵循以下几点。
1. 代表性：案例的选取要具有科学性，能拓宽学生的知识面，突出数学建模活动重在培养兴趣提高能力等特点。
2. 原始性：来自媒体的信息，企事业单位的 报告 ，现实生活和各学科中的问题等等，都是数学建模问题原始资料的重要来源。
3. 创新性：案例应注意选取在建模的某些环节上具有挑战性，能激发学生的创造性思维，培养学生的创新精神和提高创造能力。
案例教学的课堂组织，一部分是教师讲授，从实际问题出发，讲清问题的背景、建模的要求和已掌握的信息，介绍如何通过合理的假设和简化建立优化的数学模型。还要强调如何用求解结果去解释实际现象即检验模型。另一部分是课堂讨论，让学生自由发言各抒己见并提出新的模型，简介关键环节的处理。最后教师做出点评，提供一些改进的方向，让学生自己课外独立探索和钻研，这样既突出了教学重点，又给学生留下了进一步思考的空间，既避免了教师的"满堂灌",也活跃了课堂气氛，提高了学生的课堂学习兴趣和积极性，使传授知识变为学习知识、应用知识，真正地达到提高素质和培养能力的教学目的[4].
(二)开展数模竞赛的专题培训指导工作
建立数学建模竞赛指导团队，分专题实行教师负责制。每位教师根据自己的专长，负责讲授某一方面的数学建模知识与技巧，并选取相应地建模案例进行剖析。如离散模型、连续模型、优化模型、微分方程模型、概率模型、统计回归模型及数学软件的使用等。学生根据自己的薄弱点，选择适合的专题培训班进行学习，以弥补自己的不足。这种针对性的数模教学，会极大地提高教学效率。
(三)建立数学建模网络课程
以现代 网络技术 为依托，建立数学建模课程网站，内容包括：课程介绍，课程大纲，教师教案，电子课件，教学实验，教学录像，网上答疑等;还可以增加一些有关栏目，如历年国内外数模竞赛介绍，校内竞赛，专家点评，获奖心得交流;同时提供数模学习资源下载如讲义，背景材料，历年国内外竞赛题，优秀论文等。以此为学生提供良好的自主学习网络平台，实现课堂教学与网络教学的有机结合，达到有效地提高学生数学建模综合应用能力的目的。[5,6]
(四)开展校内数学建模竞赛活动
完全模拟全国大学生数模竞赛的形式规则：定时公布赛题，三人一组，只能队内讨论，按时提交论文，之后指导教师、参赛同学集中讨论，进一步完善。笔者负责数学建模竞赛培训近 20 年，多年的实践证明，每进行一次这样的训练，学生在建模思路、建模水平、使用软件能力、论文书写方面就有大幅提高。多次训练之后，学生的建模水平更是突飞猛进，效果甚佳。
如 2008 年我指导的队荣获全国高教社杯大学生数学建模竞赛的最高奖---高教社杯奖，这是此赛设置的唯一一个名额，也是当年从全国(包括香港)院校的约 1 万多个本科参赛队中脱颖而出的。又如 2014 年我校 57 队参加全国大学生数学建模竞赛，43 队获奖，获奖比例达 75%,创历年之最。
(五)鼓励学生积极参加全国大学生数学建模竞赛、国际数学建模竞赛
全国大学生数学建模竞赛创办于 1992 年，每年一届，目前已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛， 国际大学生数学建模竞赛是世界上影响范围最大的高水平大学生学术赛事。参加数学建模大赛可以激励学生学习数学的积极性，提高运用数学及相关工具分析问题解决问题的综合能力，开拓知识面，培养创造精神及合作意识。
四、结束语
数学建模本身是一个创造性的思维过程，它是对数学知识的综合应用，具有较强的创新性，而高校数学教学改革的目的之一是要着力培养学生的创造性思维，提高学生的创新能力。因此应将数学建模思想融入教学活动中，通过不断的数学建模教育和实践培养学生的创新能力和应用能力从而提高学生的基本素质以适应社会发展的要求。
参考文献：
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大部分数学知识是抽象的，概念比较枯燥，造成学生学习困难，而数学建模的运用，在很大程度上可以将抽象的数学知识转化成实体模型，让学生更容易理解和学习数学知识。教师要做的就是了解并掌握数学建模的方法，并且把这种 教学方法 运用到数学教学中。
对教师来说，发现好的教学方法不是最重要的，而是如何把方法与教学结合起来。通过对数学建模的长期研究和实践应用，笔者 总结 了数学建模的概念以及运用策略。
一、数学建模的概念
想要更好地运用数学建模，首先要了解什么是数学建模。可以说，数学建模就像一面镜子，可以使数学抽象的影像产生与之对应的具体化物象。
二、在小学数学教学中运用数学建模的策略
1.根据事物之间的共性进行数学建模
想要运用数学建模，首先要对建模对象有一定的感知。教师要创造有利的条件，促使学生感知不同事物之间的共性，然后进行数学建模。
教师应做好建模前的指导工作，为学生的数学建模做好铺垫，而学生要学会尝试自己去发现事物的共性，争取将事物的共性完美地运用到数学建模中。在建模过程中，教师要引导学生把新知识和旧知识结合起来的作用，将原来学习中发现的好方法运用到新知识的学习、新数学模型的构建中，降低新的数学建模的难度，提高学生数学建模的成功率。如在教学《图形面积》时，教师可以利用不同的图形模板，让学生了解不同图形的面积构成，寻找不同图形面积的差异以及图形之间的共性。这样直观地向学生展示图形的变化，可以加深学生对知识的理解，提高学生的学习效率。
2.认识建模思想的本质
建模思想与数学的本质紧密相连，它不是独立存在于数学教学之外的。所以在数学建模过程中，教师要帮助学生正确认识数学建模的本质，将数学建模与数学教学有机结合起来，提高学生解决问题的能力，让学生真正具备使用数学建模的能力。
建模过程并不是独立于数学教学之外的，它和数学的教学过程紧密相连。数学建模是使人对数学抽象化知识进行具体认识的工具，是运用数学建模思想解决数学难题的过程。因此，教师要将它和数学教学组成一个有机的整体，不仅要帮助学生完成建模，更要带领学生认识数学建模的本质，领悟数学建模思想的真谛，并逐渐引导学生使用数学建模解决数学学习过程中遇到的问题。
3.发挥教材在数学建模上的作用
教材是最基础的教学工具，在数学教材中有很多典型案例可以利用在数学建模上，其中很大一部分来源于生活，更易于小学生学习和理解，有助于学生构建数学建模思想。教师要利用好教材，培养学生的建模能力，帮助学生建造更易于理解的数学模型，从而提高学生的学习效率。如在教学加减法时，教材上会有很多数苹果、香蕉的例题，这些就是很好的数学模型，因为贴近生活，可以激发学生的学习兴趣，培养学生数学建模的能力，所以教师应该深入研究教材。
数学建模是一种很好的数学教学方法，教师要充分利用这种教学方法，真正做到实践与理论完美结合。
1、层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
2、多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分，它的理论和方法在工程设计、经济、管理和军事等诸多领域中有着广泛的应用，如：投资决策、项目评估、维修服务、武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展排序和经济效益综合评价等.多属性决策的实质是利用已有的决策信息通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进行排序或择优.它主要由两部分组成：(l) 获取决策信息.决策信息一般包括两个方面的内容：属性权重和属性值(属性值主要有三种形式：实数、区间数和语言).其中，属性权重的确定是多属性决策中的一个重要研究内容;(2)通过一定的方式对决策信息进行集结并对方案进行排序和择优。
3、灰色预测模型(Gray Forecast Model)是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法.当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题，制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时，都必须对未来进行科学的预测.预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析，并形成科学的假设和判断。
4、Dijkstra算法能求一个顶点到另一顶点最短路径。它是由Dijkstra于1959年提出的。实际它能出始点到 其它 所有顶点的最短路径。
Dijkstra算法是一种标号法：给赋权图的每一个顶点记一个数，称为顶点的标号(临时标号，称T标号，或者固定标号，称为P标号)。T标号表示从始顶点到该标点的最短路长的上界;P标号则是从始顶点到该顶点的最短路长。
5、Floyd算法是一个经典的动态规划算法。用通俗的语言来描述的话，首先我们的目标是寻找从点i到点j的最短路径。从动态规划的角度看问题，我们需要为这个目标重新做一个诠释(这个诠释正是动态规划最富创造力的精华所在)从任意节点i到任意节点j的最短路径不外乎2种可能，1是直接从i到j，2是从i经过若干个节点k到j。所以，我们假设Dis(i,j)为节点u到节点v的最短路径的距离，对于每一个节点k，我们检查Dis(i,k) + Dis(k,j) < Dis(i,j)是否成立，如果成立，证明从i到k再到j的路径比i直接到j的路径短，我们便设置Dis(i,j) = Dis(i,k) + Dis(k,j)，这样一来，当我们遍历完所有节点k，Dis(i,j)中记录的便是i到j的最短路径的距离。
6、模拟退火算法是模仿自然界退火现象而得，利用了物理中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性从某一初始温度开始，伴随温度的不断下降，结合概率突跳特性在解空间中随机寻找全局最优解。
7、种群竞争模型：当两个种群为争夺同一食物来源和生存空间相互竞争时，常见的结局是，竞争力弱的灭绝，竞争力强的达到环境容许的最大容量。使用种群竞争模型可以描述两个种群相互竞争的过程，分析产生各种结局的条件。
8、排队论发源于上世纪初。当时美国贝尔电话公司发明了自动电话，以适应日益繁忙的工商业电话通讯需要。这个新发明带来了一个新问题，即通话线路与电话用户呼叫的数量关系应如何妥善解决，这个问题久久未能解决。1909年，丹麦的哥本哈根电话公司A.K.埃尔浪(Erlang)在热力学统计平衡概念的启发下解决了这个问题。
9、线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中，提高经济效果是人们不可缺少的要求，而提高经济效果一般通过两种途径：一是技术方面的改进，例如改善生产工艺，使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进，即合理安排人力物力资源.线性规划所研究的是：在一定条件下，合理安排人力物力等资源，使经济效果达到最好.一般地，求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题，统称为线性规划问题。满足线性约束条件的解叫做可行解，由所有可行解组成的集合叫做可行域。决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素。
10、非线性规划：非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初，库哈(H.W.Kuhn) 和托克 (A.W.Tucker) 提出了非线性规划的基本定理，为非线性规划奠定了理论基础。这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用，特别是在“最优设计”方面，它提供了数学基础和计算方法，因此有重要的实用价值。
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数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
1.1信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
1.2在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
2.1数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
2.2漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
2.3开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
2.4版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
3.1关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
3.2分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
3.3聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
4.1对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
4.2软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
4.3应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
4.4面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
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数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。随后在1991年、1993年和1994年都举行KDD 专题讨论会，汇集来自各个领域的研究人员和应用开发者，集中讨论数据统计、海量数据分析算 法、知识表示、知识运用等问题。随着参与人员的不断增多，KDD国际会议发展成为年会。1998 年在美国纽约举行的第四届知识发现与数据 挖掘国际学术会议不仅进行了学术讨论，并且有30多家软件公司展示了他们的数据挖掘软件产品，不少软件已在北美、欧洲等国得到应用。 一、什么是数据挖掘 1.1、数据挖掘的历史 近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，千万万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等，这一势头仍将持续发展下去。于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，信息过量几乎成为人人需要面对的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对”人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战。另一方面计算机技术的另一领域——人工智能自1956年诞生之后取得了重大进展。经历了博弈时期、自然语言理解、知识工程等阶段，目前的研究 热点是机器学习。机器学习是用计算机模拟人类学习的一门科学，比较成熟的算法有神经网络、遗传算法等。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）的产生，因此，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。 数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。随后在1991年、1993年和1994年都举行KDD 专题讨论会，汇集来自各个领域的研究人员和应用开发者，集中讨论数据统计、海量数据分析算 法、知识表示、知识运用等问题。随着参与人员的不断增多，KDD国际会议发展成为年会。1998 年在美国纽约举行的第四届知识发现与数据 挖掘国际学术会议不仅进行了学术讨论，并且有30多家软件公司展示了他们的数据挖掘软件产品，不少软件已在北美、欧洲等国得到应用。 2.2数据挖掘的概念 从1989年到现在，KDD的定义随着人们研究的不断深入也在不断完善，目前比较公认的定义是Fayyad 等给出的：KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解模式的高级处理过程。从定义可以看出，数据挖掘（DataMining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门很广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。 特别要指出的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。 一般来说在科研领域中称为KDD，而在工程领域则称为数据挖掘。 二、数据挖掘的步骤 KDD包括以下步骤： 1、数据准备 KDD的处理对象是大量的数据，这些数据一般存储在数据库系统中，是长期积累的结果。但往往不适合直接在这些数据上面进行知识挖 掘，需要做数据准备工作，一般包括数据的选择（选择相关的数据）、净化（消除噪音、冗余数据）、推测（推算缺失数据）、转换（离散值 数据与连续值数据之间的相互转换，数据值的分组分类，数据项之间的计算组合等）、数据缩减（减少数据量）。如果KDD的对象是数据仓 库，那么这些工作往往在生成数据仓库时已经准备妥当。数据准备是KDD 的第一个步骤，也是比较重要的一个步骤。数据准备是否做好将影 响到数据挖掘的效率和准确度以及最终模式的有效性。 2、数据挖掘 数据挖掘是KDD最关键的步骤，也是技术难点所在。研究KDD的人员中大部分都在研究数据挖掘技术，采用较多的技术有决策树、分类、 聚类、粗糙集、关联规则、神经网络、遗传算法等。数据挖掘根据KDD的目标，选取相应算法的参数，分析数据，得到可能形成知识的模式 模型。 3、评估、解释模式模型 上面得到的模式模型，有可能是没有实际意义或没有实用价值的，也有可能是其不能准确反映数据的真实意义，甚至在某些情况下是与事 实相反的，因此需要评估，确定哪些是有效的、有用的模式。评估可以根据用户多年的经验，有些模式也可以直接用数据来检验其准确性。 这个步骤还包括把模式以易于理解的方式呈现给用户。 4、巩固知识 用户理解的、并被认为是符合实际和有价值的模式模型形成了知识。同时还要注意对知识做一 致性检查，解决与以前得到的知识互相冲 突、矛盾的地方，使知识得到巩固。 5、运用知识 发现知识是为了运用，如何使知识能被运用也是KDD的步骤之一。运用知识有两种方法：一种是只需看知识本身所描述的关系或结果，就 可以对决策提供支持；另一种是要求对新的数据运用知识，由此可能产生新的问题，而需要对知识做进一步的优化 三、数据挖掘的特点及功能 3.1、数据挖掘的特点 数据挖掘具有如下几个特点，当然，这些特点与数据挖掘要处理的数据和目的是密切相关的。 1、处理的数据规模十分巨大。 2、查询一般是决策制定者（用户）提出的即时随机查询，往往不能形成精确的查询要求。 3、由于数据变化迅速并可能很快过时，因此需要对动态数据作出快速反应，以提供决策支持。 4、主要基于大样本的统计规律，其发现的规则不一定适用于所有数据 3.2、数据挖掘的功能 数据挖掘所能发现的知识有如下几种： 广义型知识，反映同类事物共同性质的知识； 特征型知识，反映事物各方面的特征知识； 差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识 ;关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识； 预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据；偏离型知识，揭示事物偏离常规的异常现象。 所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如，从一家超市的数据仓库中，可以发现的一条典型关联规则可能是”买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”，也可能是”买食品的顾客几乎都用信用卡”，这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。至于发现工具和方法，常用的有分类、聚类、减维、模式识别、可视化、决策树、遗传算法、不确定性处理等。归纳起来，数据挖掘有如下几个功能： 预测/验证功能：预测/验证功能指用数据库的若干已知字段预测或验证其他未知字段值。预测方法有统计分析方法、关联规则和决策树预测方法、回归树预测方法等。 描述功能：描述功能指找到描述数据的可理解模式。描述方法包括以下几种：数据分类、回归分析、簇聚、概括、构造依赖模式、变化和偏差分析、模式发现、路径发现等。 四、数据挖掘的模式 数据挖掘的任务是从数据中发现模式。模式是一个用语言L来表示的一个表达式E，它可用来描述数据集F中数据的特性，E 所描述的数据是集 合F的一个子集FE。E作为一个模式要求它比列举数据子集FE中所有元素的描述方法简单。例如，“如果成绩在81 ～90之间，则成绩优良”可称 为一个模式，而“如果成绩为81、82、83、84、85、86、87、88、89 或90，则成绩优良”就不能称之为一个模式。 模式有很多种，按功能可分有两大类：预测型（Predictive）模式和描述型（Descriptive）模式。 预测型模式是可以根据数据项的值精确确定某种结果的模式。挖掘预测型模式所使用的数据也都是可以明确知道结果的。例如，根据各种 动物的资料，可以建立这样的模式：凡是胎生的动物都是哺乳类动物。当有新的动物资料时，就可以根据这个模式判别此动物是否是哺乳动物。 描述型模式是对数据中存在的规则做一种描述，或者根据数据的相似性把数据分组。描述型模式不能直接用于预测。例如，在地球上，70 ％的表面被水覆盖，30 ％是土地。 在实际应用中，往往根据模式的实际作用细分为以下6 种： 1、分类模式 分类模式是一个分类函数（ 分 类 器），能够把数据集中的数据项映射到某个给定的类上。分类模式往往表现为一棵分类树，根据数据的 值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。 2、回归模式 回归模式的函数定义与分类模式相似，它们的差别在于分类模式的预测值是离散的，回归模式的预测值是连续的。如给出某种动物的特征，可以用分类模式判定这种动物是哺乳动物还是鸟类；给出某个人的教育情况、工作经验，可以用回归模式判定这个人的年工资在哪个范围内，是在6000元以下，还是在6000元到1万元之间，还是在1万元以上。 3、时间序列模式 时间序列模式根据数据随时间变化的趋势预测将来的值。这里要考虑到时间的特殊性质，像一些周期性的时间定义如星期、月、季节、年 等，不同的日子如节假日可能造成的影响，日期本身的计算方法，还有一些需要特殊考虑的地方如时间前后的相关性（过去的事情对将来有 多大的影响力）等。只有充分考虑时间因素，利用现有数据随时间变化的一系列的值，才能更好地预测将来的值。 4、聚类模式 聚类模式把数据划分到不同的组中，组之间的差别尽可能大，组内的差别尽可能小。与分类模式不同，进行聚类前并不知道将要划分成几 个组和什么样的组，也不知道根据哪一（几）个数据项来定义组。一般来说，业务知识丰富的人应该可以理解这些组的含义，如果产生的模式无法理解或不可用，则该模式可能是无意义的，需要回到上阶段重新组织数据。 5、关联模式 关联模式是数据项之间的关联规则。关联规则是如下形式的一种规则：“在无力偿还贷款的人当中，60％的人的月收入在3000元以下。” 6、序列模式 序列模式与关联模式相仿，而把数据之间的关联性与时间联系起来。为了发现序列模式，不仅需要知道事件是否发生，而且需要确定事件 发生的时间。例如，在购买彩电的人们当中，60％的人会在3个月内购买影碟机 五、数据挖掘的发现任务 数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP 方法，另外还有面向属性的归纳方法。 从挖掘任务和挖掘方法的角度而言有数据总结、分类发现、聚类和关联规则发现四种非常重要的发现任务。 5.1、数据总结 数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值，或者用直方图、饼状图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。由于数据库上的数据或对象所包含的信息总是最原始、基本的信息（这是为了不遗漏任何可能有用的数据信息）。人们有时希望能从较高层次的视图上处理或浏览数据，因此需要对数据进行不同层次上的泛化以适应各种查询要求。数据泛化目前主要有两种技术：多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。 1、多维数据分析方法是一种数据仓库技术，也称作联机分析处理（OLAP）。数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。决策的前提是数据分析。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大。因此一种很自然的想法是，把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便于决策支持系统使用。存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用，如着名的SAS数据分析软件包、Business Object公司的决策支持系统Business Object,以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。 采用多维数据分析方法进行数据总结，它针对的是数据仓库，数据仓库存储的是脱机的历史数据。 2、为了处理联机数据，研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。它的思路是直接对用户感兴趣的数据视图（用一般的SQL查询语言即可获得）进行泛化，而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系，它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。有了泛化关系后，就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识，如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则，以及关联规则等。 5.2、分类发现 分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类和回归都可用于预测。预测的目的是从利用历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。和回归方法不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出则是连续数值。 要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段（又称属性或特征）值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可为：（ v1, v2, …， vn; c ）；其中vi表示字段值，c表示类别。 分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。统计方法包括贝叶斯法和非参数法（近邻学习或基于事例的学习），对应的知识表示则为判别函数和原型事例。机器学习方法包括决策树法和规则归纳法，前者对应的表示为决策树或判别树，后者则一般为产生式规则。神经网络方法主要是BP算法，它的模型表示是前向反馈神经网络模型（由代表神经元的节点和代表联接权值的边组成的一种体系结构），BP算法本质上是一种非线性判别函数。另外，最近又兴起了一种新的方法：粗糙集（rough set），其知识表示是产生式规则。 不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度：1 预测准确度；2 计算复杂度；3 模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务，目前公认的方法是10番分层交叉验证法。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎；例如，采用规则表示的分类器构造法就更有用，而神经网络方法产生的结果就难以理解。 另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关，有的数据噪声大，有的有缺值， 有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据。 5.3、聚类 聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别，即”物以类聚”。它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小，而不同类别上的个体间的距离尽可能的大。聚类方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的方法。 在统计方法中，聚类称聚类分析，它是多元数据分析的三大方法之一（其它两种是回归分析和判别分析）。它主要研究基于几何距离的聚类，如欧式距离、明考斯基距离等。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。这种聚类方法是一种基于全局比较的聚类，它需要考察所有的个体才能决定类的划分；因此它要求所有的数据必须预先给定，而不能动态增加新的数据对象。聚类分析方法不具有线性的计算复杂度，难以适用于数据库非常大的情况。 在机器学习中聚类称作无监督或无教师归纳；因为和分类学习相比，分类学习的例子或数据对象有类别标记，而要聚类的例子则没有标记，需要由聚类学习算法来自动确定。很多人工智能文献中，聚类也称概念聚类；因为这里的距离不再是统计方法中的几何距离 ,而是根据概念的描述来确定的。当聚类对象可以动态增加时，概念聚类则称是概念形成。 在神经网络中，有一类无监督学习方法：自组织神经网络方法；如Kohonen自组织特征映射网络、竞争学习网络等等。在数据挖掘领域里，见报道的神经网络聚类方法主要是自组织特征映射方法，IBM在其发布的数据挖掘白皮书中就特别提到了使用此方法进行数据库聚类分割。 5.4、关联规则发现 关联规则是形式如下的一种规则，”在购买面包和黄油的顾客中，有90%的人同时也买了牛奶”（面包+黄油 （ 牛奶 ）。用于关联规则发现的主要对象是事务型数据库，其中针对的应用则是售货数据，也称货篮数据。一个事务一般由如下几个部分组成：事务处理时间 ,一组顾客购买的物品，有时也有顾客标识号（如信用卡号）。 由于条形码技术的发展，零售部门可以利用前端收款机收集存储大量的售货数据。因此，如果对这些历史事务数据进行分析，则可对顾客的购买行为提供极有价值的信息。例如，可以帮助如何摆放货架上的商品（如把顾客经常同时买的商品放在一起），帮助如何规划市场（怎样相互搭配进货）。由此可见，从事务数据中发现关联规则，对于改进零售业等商业活动的决策非常重要。 如果不考虑关联规则的支持度和可信度，那么在事务数据库中存在无穷多的关联规则。事实上，人们一般只对满足一定的支持度和可信度的关联规则感兴趣。在文献中，一般称满足一定要求的（如较大的支持度和可信度）的规则为强规则。因此，为了发现出有意义的关联规则，需要给定两个阈值：最小支持度和最小可信度。前者即用户规定的关联规则必须满足的最小支持度，它表示了一组物品集在统计意义上的需满足的最低程度；后者即用户规定的关联规则必须满足的最小可信度，它反应了关联规则的最低可靠度。 在实际情况下，一种更有用的关联规则是泛化关联规则。因为物品概念间存在一种层次关系，如夹克衫、滑雪衫属于外套类，外套、衬衣又属于衣服类。有了层次关系后，可以帮助发现一些更多的有意义的规则。例如，”买外套，买鞋子”（此处，外套和鞋子是较高层次上的物品或概念，因而该规则是一种泛化的关联规则）。由于商店或超市中有成千上万种物品，平均来讲，每种物品（如滑雪衫）的支持度很低，因此有时难以发现有用规则；但如果考虑到较高层次的物品（如外套），则其支持度就较高，从而可能发现有用的规则。另外，关联规则发现的思路还可以用于序列模式发现。用户在购买物品时，除了具有上述关联规律，还有时间上或序列上的规律，因为，很多时候顾客会这次买这些东西，下次买同上次有关的一些东西，接着又买有关的某些东西。
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Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类行为进行预测可以减少损失。进行甄别主要是通过总结正常行为和行为之间的关系，得到行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．其他相关：数据挖掘研究现状及最新进展（CAJ格式）仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助补充：如何撰写毕业论文本科专业（含本科段、独立本科段）自考生在各专业课程考试成绩合格后，都要进行毕业论文的撰写（工科类专业一般为毕业设计、医科类一般为临床实习）及其答辩考核。毕业论文的撰写及答辩考核是取得高等教育自学考试本科毕业文凭的重要环节之一，也是衡量自考毕业生是否达到全日制普通高校相同层次相同专业的学力水平的重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，对本科专业自考生这一特定群体，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。本文试就如何撰写毕业论文作简要论述，供参考。毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。选好课题后，接下来的工作就是研究课题，研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。第一、研究课题的基础工作———搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。第二、研究课题的重点工作———研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。通读即对全文进行阅读，选读即对有用部分、有用内容进行阅读，研读即对与研究课题有关的内容进行全面、认真、细致、深入、反复的阅读。在研读过程中要积极思考。要以书或论文中的论点、论据、论证方法与研究方法来触发自己的思考，要眼、手、脑并用，发挥想象力，进行新的创造。在研究资料时，还要做好资料的记录。第三、研究课题的核心工作―――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。根据已确立的基本论点和分论点选定材料，这些材料是自己在对所搜集的资料加以研究的基础上形成的。组织材料要注意掌握科学的思维方法，注意前后材料的逻辑关系和主次关系。第四、研究课题的关键工作―――执笔撰写。考生下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。拟定提纲包括题目、基本论点、内容纲要。内容纲要包括大项目即大段段旨、中项目即段旨、小项目即段中材料或小段段旨。拟定提纲有助于安排好全文的逻辑结构，构建论文的基本框架。基本格式：一般毕业论文由标题、摘要、正文、参考文献等4方面内容构成。标题要求直接、具体、醒目、简明扼要。摘要即摘出论文中的要点放在论文的正文之前，以方便读者阅读，所以要简洁、概括。正文是毕业论文的核心内容，包括绪论、本论、结论三大部分。绪论部分主要说明研究这一课题的理由、意义，要写得简洁。要明确、具体地提出所论述课题，有时要写些历史回顾和现状分析，本人将有哪些补充、纠正或发展，还要简单介绍论证方法。本论部分是论文的主体，即表达作者的研究成果，主要阐述自己的观点及其论据。这部分要以充分有力的材料阐述观点，要准确把握文章内容的层次、大小段落间的内在联系。篇幅较长的论文常用推论式（即由此论点到彼论点逐层展开、步步深入的写法）和分论式（即把从属于基本论点的几个分论点并列起来，一个个分别加以论述）两者结合的方法。结论部分是论文的归结收束部分，要写论证的结果，做到首尾一贯，同时要写对课题研究的展望，提及进一步探讨的问题或可能解决的途径等。参考文献即撰写论文过程中研读的一些文章或资料，要选择主要的列在文后。第五、研究课题的保障工作―――修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。总之，撰写毕业论文是一种复杂的思维活动，对于缺乏写作经验的自考生来说，确有一定的难度。因此，考生要“学习学习再学习，实践实践再实践”，虚心向指导教师求教。
摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。 关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资 随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类行为进行预测可以减少损失。进行甄别主要是通过总结正常行为和行为之间的关系，得到行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。 参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．