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数据通信作为当今最具潜力的电信新业务，在近几年得到了快速的发展，呈现了旺盛的生命力和巨大的市场潜力。下面是我为大家整理的数据通信 毕业 论文 范文 ，供大家参考。
《 网络数据通信隐蔽通道技术研究 》
摘要：随着科学技术的不断发展， 网络技术 也发生了日新月异的变化。 文章 通过对网络数据通信中的隐蔽通道技术的介绍，进一步就网络通信中隐蔽通道存在的技术基础和实现原理进行了探讨，并对网络通信隐蔽通道技术进行了深入的研究与分析。与此同时对隐蔽通道的检测技术进行了讨论，提出了一系列针对网络安全的防范 措施 。
关键词：网络数据通信;隐蔽通道;隐写术;网络通信协议
根据现代信息理论的分析，层与层之间的通信在多层结构系统中是必须存在的，在此过程中需要安全机制来确保通信的正确性和完整性。在经授权的多层系统的各层之间通信信道上可以建立可能的隐蔽通信信道。在远古时代的简单军事情报传输系统中就已经出现了最原始的多层结构通信系统，而现代的计算机网络也只是一个多层结构通信系统，因此，隐蔽通道会在一定程度上威胁计算机网络系统的安全。
1隐蔽通道的概述
简单来说，隐蔽通道属于通信信道，将一些不安全信息通过通信信道传输隐蔽信息，而且不容易被管理者所察觉。换句话就是借助某个通信通道来完成对另一通信通道进行掩护的目的。一旦建立隐蔽通道以后，都希望通道能够长时间有效运行，由此可见，通道技术的关键是通道隐蔽措施的质量高低。如今，多媒体和Internet技术在各行各业得到了广泛的应用，从而导致隐蔽通道对网络安全造成了较大的威胁，只要与外界保持联系，就不能从根本上清除隐蔽通道所造成的威胁。隐蔽通道按照存在环境的不同可以划分为网络隐蔽通道和主机隐蔽通道两大类。主机隐蔽通道一般是不同进程主机之间所进行的信息秘密传输，而网络隐蔽通道一般是不同主机在网络中完成信息的秘密传输。通常情况下，隐蔽通道通信工具能够在数据报文内嵌入有效的信息，然后借助载体进行传输，传输过程通过网络正常运行，不会被系统管理者发现，从而实现有效数据的秘密传输。攻击者与其控制的主机进行信息传输的主要方式就是建立网络隐蔽通道。利用隐蔽通道，通过网络攻击者将被控主机中的有效数据信息传输到另一台主机上，从而实现情报的获取。与此同时，攻击者还可以将控制命令通过隐蔽通道传输到被控主机上，使被控主机能够长期被攻击者控制。因此，对隐蔽通道的基本原理和相关技术进行研究，同时采取措施对网络隐蔽通道的检测技术进行不断的改进和完善，从而能够及时、准确地发现被控主机，并将其与外界的联系及时切断，对网络安全的提升和网络中安全隐患的消除有十分重要的意义。
2网络数据中隐蔽通道的工作原理及类型
与传统网络通信相比发现，借助隐蔽通道进行通信只是对交换数据过程中所产生的使用机制进行改变。而隐蔽通道将数据从客户端传向服务器的过程中，双方会借助已经协定好的秘密机制将传输的数据嵌入载体中，与正常通信流量没有太大区别，实现了通信的隐藏，接收到传输的数据之后对相应的数据进行提取，再从伪装后的数据中分离出秘密数据。
基于“隧道”的隐蔽通道
基于“隧道”技术的隐蔽通道是目前最为常见的隐蔽通道，也就是我们通常所说的协议隧道。理论上来说，隧道技术需要在一种协议上辅以另外一种协议，而且任何一个通信协议都可以传输其他的协议。例如SSH协议可以用来传输TCP协议，首先将服务信息写入SSH信息内，由于SSH通道已经被加密和认证，信息便可以通过SSH通道进行传输。攻击者为了防止系统管理员发现，通常采用各种协议来建立隐蔽通道。
直接隧道
通信双方直接建立的协议隧道被称为直接隧道，以ICMP协议建立隐蔽隧道为例进行详细的说明。在网络通信过程中ICMP报文是比较常用的报文形式，测试网络连通性的工具常用PING，其一般是需要发送ICMP请求报文，并接收ICMP应答报文，从而对主机是否可达进行判断。PING作为诊断工具被广泛应用于网络中。所以，通常情况下人们会选择通过ICMP回显应答报文和ICMP回显请求报文来构建隐蔽通道。通常情况下，发送端能够对ICMP报文中的序列号字段和标识符进行任意的选择，应答中这些值也应该会回显，从而使得应答端能够将请求和应答报文准确地匹配在一起，另外，还应该回显客户发送的选项数据。根据相关规范我们能够借助ICMP包中的序列号、标识符和选项数据等来秘密携带数据信息。通常情况下，对于ICMP报文来说，入侵检测或防火墙等网络设备只能够完成首步的检查，因此，使用ICMP进行隐蔽通道的建立时通常选择将需要传输的数据放到选项数据中。除此之外，还有使用IGMP，HTTP,DNS等协议来进行隐蔽通道的建立，且 方法 与ICMP类似，这类隐蔽通道具有准实时的特点，可以使客户机与服务器直接通信。
间接隧道
通信双方借助第三方中转所构建起来的协议隧道被称之为间接隧道，下面将会以SMTP协议所构建的隐蔽通道为例来对其进行分析。对于SMTP协议来说，一般要求发送者将信件上传到Mail服务器上，然后接受者才能够从服务器中获取自己所需要的信件。这样一来攻击者就会想办法将目标系统上所进行的命令写到信件中，通过Mail服务器，目标系统接收将要执行的文件，并将最终的执行结果传输到信箱中，此时攻击者可以借助收信这个环节来得到自己所需要的信息，这样就形成了隐蔽通道。在这种隐蔽通道中，目标系统和攻击者一般是借助第三方中转来紧密地衔接在一起，该间接通信在一定程度上提高了信道的时延，与直接隧道相比不再具有实时性。但由于系统目标和攻击者是通过第三方建立的联系，使得目标系统对攻击者没有任何直接的联系，不再需要知道攻击者，攻击者更具安全性。除此之外，使用FTP，LDAP，AD等协议建立隐蔽通道与SMTPA协议的做法类似，根据目标系统的基本要求和特征可以对其进行灵活的选用。
使用报文伪装技术构建隐蔽通道
通过“隧道”构建隐蔽通道具有高效的特征，但要想保证其安全性在实际过程中得到广泛的应用就需要对相关数据进行加密处理。此外，还有一种隐蔽通道的方法是使用报文伪装技术，就是将一些数据插入到协议报文的无用段内。例如可以借助TCP和IP中所含有的包头段内空间进行隐蔽通道的构建。下面以IPIdentification携带数据为例对其中所构建的隐蔽通道进行介绍，其一般需要将数据的编码放入客户IP包的Identification内，再从服务器中将数据编码取出就可以了。与之类似的做法是可以将数据放入Options、Padding等字段中。由此可见，使用报文伪装技术建立隐蔽通道虽然损失了效率，但安全性却更高了。
使用数字水印技术来构建隐蔽通道
数字水印技术对被保护的版权信息的隐藏有非常大的帮助。近年来，随着科学技术的不断进步，国内外大部分研究人员对数字水印技术进行了大量的研究，并提出了大量的解决方案。通常情况下，可以将数字水印技术划分为基于变换域的水印方案和基于时空域的水印方案两类。然而借助数字水印技术建立隐蔽通道就是将需要传送的秘密信息代替版权信息嵌入到数字水印中。在实际的操作过程中信息的载体一般为文本、静态图像、视频流、音频流等，因此，这种隐蔽通道具有很强的隐蔽性和稳健性。
基于阈下通道建立隐蔽通道
SimmonsGJ于1978年提出了阈下通道的概念，具体定位为：定义1，在认证系统、密码系统、数字签名方案等密协议中构建了阈下信道，其一般是用来传输隐藏的接收者和发送者之间的秘密信息，而且所传输的秘密信息不会被信道管理者所发现;定义2，公开的信息被当做载体，通过载体将秘密信息传输到接收者手中，即为阈下信道。就目前而言，阈下通道通常情况下是在数字签名方案中建立的。以美国数字签名标准DSA和ELGamal签名方案为例对阈下信道的建立进行简单的阐述，美国数字签名标准DSA和ELGamal签名方案都是由三元组(H(_)：r，s)组成的。首先可以对要进行传输或签名的信息 进 行相关预处理，即所谓的压缩操作或编码操作，从而提供更加便捷的使用信道。但是如果消息_较大时，函数h=H(_)能够对_信息进行摘要操作。假设h,r,s的长度均为L,其比特消息签名的实际长度为2L+[log2_]。其中大约有2-L的长度可能会被伪造、篡改或被其他信息所代替。即在2L的附件信息中既存在签名，又有一部分被当作了阈下信道使用。通过这种方式，发送者将要传输的秘密信息隐藏到签名中，并通过事先约定好的协议，接收方可以将阈下信息恢复出来，从而获得了需要的秘密信息。双方通过交换完全无害的签名信息将秘密信息进行传送，有效地避开了通信监听者的监视。
3检测技术介绍
基于特征匹配的检测技术
特征匹配检测技术是借助数据库中特征信息来实现与网络数据流的有效匹配，如果成功匹配就会发出警告。实际上，基于特征匹配的检测的所有操作是在应用层中进行的，这种检测技术攻击已知的隐蔽通道是非常有效的，但误报率较高，且无法检测加密数据，对于攻击模式的归纳和新型隐蔽通道的识别方面不能发挥作用。
基于协议异常分析的检测技术
该技术需要对网络数据流中的信息进行协议分析，一旦发现有违背协议规则的现象存在，就会有报警产生。通过对其中异常协议进行分析可以准确查找出偏离期望值或标准值的行为，因此，在对未知和已知攻击行为进行检测方面发挥着非常重要的作用。
基于行为异常分析的检测技术
该技术是针对流量模型构建的，在监控网络数据流的过程中能够对其流量进行实时监测，一旦与模型的阈值出现差别，将会发出报警。基于行为异常分析的检测技术不仅可以对事件发生的前后顺序进行确认，而且还能够对单次攻击事件进行分析。这种检测技术主要难点在于准确模拟实际网络流量模型的建立上，建立此种模型需要涉及人工智能方面的内容，需要具备相关理论基础，同时还需要花费大量的时间和精力做研究。虽然就目前而言，准确模拟实际网络流量模型的建立还有很大的难度，技术还有待进一步提高和完善，但随着检测技术的不断发展，人们对于此类检测技术的关注度越来越高，相信终有一天模型的建立可以实现。
4结语
隐蔽通道工具不是真正的攻击程序，而是长期控制的工具，如果对隐蔽通道的技术特点不了解，初期攻击检测又失败的状况下，将很难发现这些隐蔽通道。要想防范隐蔽通道，要从提高操作人员的综合素质着手，按照网络安全 规章制度 进行操作，并安装有效的信息安全设备。
参考文献：
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[2]张然,尹毅峰,黄新彭等.网络隐蔽通道的研究与实现[J].信息网络安全,2013(7):44-46.
[3]陶松.浅析网络隐蔽信道的原理与阻断技术[J].电脑知识与技术,2014(22):5198-5200,5203.
《 数据通信及应用前景 》
摘要：数据通信是一种新的通信方式，它是通信技术和计算机技术相结合的产物。数据通信主要分为有线数据通信和无线数据通信，他们主要是通过传输信道来输送数据，达到数据终端与计算机像话连接。数据通信技术的应用对社会的发展产生了巨大的影响，在很大程度上具有很好的发展前景。
关键词：数据通信;应用前景;分类;探究
一、数据通信的基本概况
(一)数据通信的基本概念。数据通信是计算机和通信相结合的产物，是一种通过传输数据为业务的通信系统，是一种新的通信方式和通讯业务。数据主要是把某种意义的数字、字母、符号进行组合，利用数据传输技术进行数据信息的传送，实现两个终端之间数据传输。数据通信可以实现计算机和终端、终端和终端以及计算机和计算机之间进行数据传递。
(二)数据通信的构成原理。数据通信主要是通过数据终端进行传输，数据终端主要包括分组型数据终端和非分组型数据终端。分组型数据终端包括各种专用终端，即：计算机、用户分组拆装设备、分组交换机、专用电话交换机、局域网设备等等。非分组型数据终端主要包括用户电报终端、个人计算机终端等等。在数据通信中数据电路主要是由数据电路终端设备和数据信道组成，主要进行信号与信号之间的转换。在计算机系统中主要是通过控制器和数据终端进行连接，其中中央处理器主要用来处理通过数据终端输入的数据[1]。
二、数据通信的分类
(一)有线数据通信。有线数据通信主要包括：数字数据网(DDN)，分组交换网(PSPDN)，帧中继网三种。数字数据网可以说是数字数据传输网，主要是利用卫星、数字微波等的数字通道和数字交叉复用。分组交换网又称为网，它主要是采用转发方式进行，通过将用户输送的报文分成一定的数据段，在数据段上形成控制信息，构成具有网络链接地址的群组，并在网上传播输送。帧中继网络的主要组成设备是公共帧中继服务网、帧中继交换设备和存储设备[2]。
(二)无线数据通信。无线数据通信是在有线数据的基础上不断发展起来的，通常称之为移动数据通信。有线数据主要是连接固定终端和计算机之间进行通信，依靠有线传输进行。然而，无线数据通信主要是依靠无线电波来传送数据信息，在很大程度上可以实现移动状态下的通信。可以说，无线数据通信就是计算机与计算机之间相互通信、计算机与个人之间也实现无线通信。这主要是通过与有线数据相互联系，把有线的数据扩展到移动和便携的互联网用户上。
三、数据通信的应用前景
(一)有线数据通信的应用。有线数据通信的数字数据电路的应用范围主要是通过高速数据传输、无线寻呼系统、不同种专用网形成数据信道;建立不同类型的网络连接;组件公用的数据通信网等。数据通信的分组交换网应用主要输入信息通信平台的交换，开发一些增值数据的业务。
(二)无线数据通信的应用。无线数据通信具有很广的业务范围，在应用前景上也比较广泛，通常称之为移动数据通信。无线数据通信在业务上主要为专用数据和基本数据，其中专用数据业务的应用主要是各种机动车辆的卫星定位、个人无线数据通信、远程数据接入等。当然，无线数据通信在各个领域都具有较强的利用性，在不同领域的应用，移动数据通信又分为三种类型，即：个人应用、固定和移动式的应用。其中固定式的应用主要是通过无线信道接入公用网络实现固定式的应用网络;移动式的应用网络主要是用在移动状态下进行，这种连接主要依靠移动数据终端进行，实现在野外施工、交通部门的运输、快递信息的传递，通过无线数据实现数据传入、快速联络、收集数据等等。
四、小结
随着网络技术的不断发展，数据通信将得到越来越广泛的应用，数据通信网络不断由分散性的数据信息传输不断向综合性的数据网络方向发展，通过传输数据、图像、语言、视频等等实现在各个领域的综合应用。无论是在工业、农业、以及服务业方面都发挥着重要的作用，展示出广阔的应用前景来。因此，当今时代学习、了解并掌握先进技术对于社会和个人的发展尤为重要。
参考文献
[1]李亚军.浅谈数据通信及其应用前景[J].中小 企业管理 与科技(上半月),2008(04).
[2]朱江山.李鸿杰.刘冰.浅谈数据通信及其应用前景[J].黑龙江科技信息,2007(01).
《 数据通信与计算机网络发展思考 》
摘要：近年来，网络及通信技术呈现了突飞猛进的发展势态。这一势态给人们生活及工作带来了极大的方便，与此同时也给数据通信及计算机网络的发展带来了巨大的机遇及挑战。本课题笔者在概述数据通信与计算机网络的基础上，进一步对基于计算机网络中的数据通信交换技术进行了分析，最后探讨了数据通信与计算机网络的发展前景。
关键词：数据通信;计算机网络;发展前景
信息时代的发展带动了经济社会的发展。从狭义层面分析，网络与通信技术的提升，为我们日常生活及工作带来了极大的便利[1]。从广义方面分析，网络与通信技术的进步及发展，能够推进人类文明的历史进程。现状下，计算机网络技术较为成熟，将其与数据通信有机融合，能够具备更为广泛的应用。鉴于此，本课题对“数据通信与计算机网络发展”进行分析与探究具有较为深远的重要意义。
1数据通信与计算机网络概述
数据通信是一种全新的通信方式，并且是由通信技术与计算机技术两者结合而产生的。对于数据通信来说，需具备传输信道，才能完成两地之间的信息传输[2]。以传输媒体为参考依据，可分为两类，一类为有线数据通信，另一类为无线数据通信。两部分均是以传输信道为 渠道 ，进一步使数据终端和计算机相连接，最终使不同地区的数据终端均能够实现信息资源共享。计算机网络指的是将处于不同地区或地域的具备独特功能的多台计算机及其外部设备，以通信线路为渠道进行连接，并在网络 操作系统 环境下实现信息传递、管理及资源共享等。对于计算机网络来说，主要的目的是实现资源共享。结合上述概念可知数据通信与计算机网络两者并不是单独存在的。两者相互融合更能够促进信息的集中及交流。通过计算机网络，能够使数据通信的信息传输及利用加快，从而为社会发展提供保障依据。例如，基于计算机网络中的数据通信交换技术，通过该项技术便能够使信息资源共享更具有效性，同时也具备多方面的技术优势。
2基于计算机网络中的数据通信交换技术
基于计算机网络中的数据通信交换技术是计算机网络与数据通信两者融合的重要产物，通过该技术能够实现数据信息交换及信息资源共享等功能。下面笔者以其中的帧中继技术为例进行探究。帧中继协议属于一类简化的广域网协议，同时也是一类统计复用的协议，基于单一物理传输线路当中，通过帧中继协议能够将多条虚电路提供出来，并通过数据链路连接标识的方式，对每一条虚电路进行标识。对于DLCI来说，有效的部分只是本地连接和与之直接连接的对端接口[3]。所以，在帧中继网络当中，不同的物理接口上同种DLCI不能视为同一种虚电路。对于帧中继技术来说，所存在的主要优势是将光纤视为传输媒介，实现高质量传输，同时误码率偏低，进一步提升了网络资源的利用效率。但同时也存在一些较为明显的缺陷，比如对于实时信息的传输并不适合，另外对传输线路的质量也有着较高的要求。当然，对于基于计算机网络中的数据通信交换技术远远不止以上一种，还包括了电路交换、报文交流及分组交换等技术。与此同时，数据通信交换技术在未来还有很大的发展空间。例如现阶段具备的光传输，其中的数据传输与交换均是以光信号为媒介，进一步在信道上完成的。在未来发展中，数据通信交换技术远远不止表现为光传输和交换阶段，将进一步以满足用户为需求，从而实现更有效率的信息资源共享等功能。
3数据通信与计算机网络发展前景
近年来，数据通信技术及计算机网络技术被广泛应用。无疑，在未来发展过程中， 无线网络 技术将更加成熟。与此同时，基于网络环境中的互联网设备也会朝着集成化及智能化的方向完善。纵观这几年，我国计算机技术逐年更新换代，从而使网络传输的效率大大提升。对于用户来说，无疑是很多方面的需求都得到了有效满足。笔者认为，网络与通信技术将从以下方面发展。(1)移动、联通、电信公司将朝着4G方向发展，从而满足用户的信息交流及信息资源共享需求。(2)宽带无线接入技术将进一步完善。随着WiFi 热点 的逐渐变大，使我国宽带局域网的发展进一步加大，显然，在数据通信与计算机网络充分融合的背景下，宽带无线接入技术将进一步得到完善。(3)光通信将获得巨大发展前景，包括ASON能够获得充分有效的利用以及带宽资源的管理力度将加大，从而使光通信技术更具实用价值。
4结语
通过本课题的探究，认识到数据通信与计算机网络两者之间存在相辅相成、共同发展的联系。总之，在信息时代的背景下，数据通信是行业发展的主要趋势。通过数据通信实现图像、视频、数据等方面的传输及共享，更能满足企业生产需求。总而言之，需要做好数据通信与计算机网络的融合工作，以此使数据通信更具实用价值，进一步为社会经济的发展起到推波助澜的作用。
参考文献：
[1]魏英韬.对通信网络数据的探讨[J].黑龙江科技信息,2011(3):80-83.
[2]刘世宇,姜山.计算机通信与网络发展技术探讨[J].科技致富向导,2012(33):253-258.
[3]屈景怡,李东霞,樊志远.民航特色的“数据通信与计算机网络”课程教改[J].电气电子教学学报,2014(1):20-22.
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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
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。
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
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。
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.
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。
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
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。
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。
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
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。
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。
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。
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
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
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[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
要数据分析，对论文很有作用，那是比较仔细的证明你这个论文非常靠谱，大家可知道幸福
1、交通出行领域：
共享单车、共享电车、共享汽车方便了出行，让出行成本降低。智能辅助驾驶系统帮助人们安全驾驶，减少驾驶事故，安全出行。
2、家庭家居领域：
智能互联家居在现在生活中应用广泛，它能够帮助人们对生活环境进行智能调控，对房屋进行安全监测、危险预警等，减少了煤气泄露、房屋被盗的风险。一句话打开音乐，一句话打开空调，一句话让生活变得很简单。
3、公共安全领域：
人脸、指纹、虹膜等生物特征的识别和大数据的结合，再进行实时监测，人工智能的应用能够加强公安系统的管理和安全预测。由大数据和人工智能构建起来的智慧城市工程，对城市公共安全领域进行从局部到整体的改造，让我们的生活更加安全舒适。
4、手机及互联网娱乐领域：
我们接触最多的人工智能领域的应用来自于手机及互联网。手机的语音助手、实时翻译功能、图片文字智能识别提取、听歌识曲、刷脸解锁、拍照优化、相册分类、影像处理、AR特效、VR游戏等等，都不同程度的应用到了人工智能技术。
5、医疗健康领域：
人工智能在医疗健康领域能够帮助医院对医疗资源进行整合并合理分配，减少资源不必要的浪费。
现今医院都会给每一位患者建立一份完整的电子医疗档案，让患者在就医过程中可以向医生提供一份完善清晰的检查报告，避免医生的重复性工作，而且通过人工智能技术对医疗影像的分析，帮助医生进行综合性的判断，增加确诊率。医疗机器人可以帮助医生提高手术精度，提高手术成功率。
人们还可以通过人工智能进行身体健康管理，通过对健康状态进行全方位的监测，对身体健康实现全方位的管理。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
【导读】随着社会的发展以及商业化的推进，大数据已经渐渐的渗透到了我们的日常生活中，那么大数据在日常生活中的应用有哪些呢?大数据是如何解决我们日常生活中的问题呢?下面小编就带大家一起来了解生活中的大数据，希望对大家有所帮助。
1、大数据解决生活中的问题——应用于能源
随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。
2、大数据解决生活中的问题——医学应用
大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。
3、大数据解决生活中的问题——对于金融业来说
大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。
4、大数据解决生活中的问题——应用于地理信息
地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。
5、大数据解决生活中的问题——应用于消费
为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。
6、大数据解决生活中的问题——应用于制造业
大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。
以上就是小编今天给大家整理的关于“了解生活中的大数据 大数据在日常生活中的应用”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战7、大数据背景下银行外汇业务管理分析8、大数据在互联网金融领域应用9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施10、大数据公司内部控制构建问题11、大数据征信机构运作模式监管12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系15、大数据助力普惠金融
可参考下图填写高中生研究性学习与创新成果：
研究性学习代表成果
研究课题：“物联网时代”的特点及其在日常生活中的体现
成果简介：
本文首先介绍了“物联网”的概念及其在国内外的发展，并指出“物联网”概念已经是一个“中国制造”的概念，已被贴上“中国式”标签。伴随云计算日益普及以及人工智能（AI）技术日益成熟，物联网时代已经从 时代悄然迈入 时代。
物联网时代具有显著的特点，一是“物联网即服务”走向落地，二是物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化，三是物联网技术设备升级，四是物联网的安全性引起重视。
随着物联网技术的不断发展，它已悄无声息地融入到人们的日常生活，并简单介绍了物联网 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景，展望了物联网的发展趋势。
“ 物联网时代 ” 的特点及其在日常生活中的体现
摘要 通过对“物联网”的概念介绍，引出物联网时代 的基本内涵，总结出物联网 时代的基本特点，并简单介绍了物联网 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景，并展望了物联网的发展趋势。
关键词 物联网 人工智能 云计算
物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮，能够使我们的社会更加自动化，能够让我们的生活更加便利，能够整体提高社会的信息化程度，将在提升信息传送效率、改善民生、提高生产率、降低管理成本等社会各方面发挥重要作用。
本文系统介绍了物联网的起源、概念及其发展，阐述物联网时代 的一些特点，并简要叙述了物联网在交通、医疗、建筑等日常生活中的应用情况。
一、 “ 物联网时代 ” 基本内涵
1 物联网
1999 年，美国麻省理工大学教授凯文·阿什顿(Kevin Ashton)最早提出了物联网（IoT）的概念。阿什顿认为，计算机最终能够自主产生及收集数据而无需人工干预，因此将推动物联网的诞生。简单来说，物联网的理念在于物体之间的通信，以及相互之间的在线互动。
2005 年，在突尼斯举行的信息社会世界峰会上，国际电信联盟发布了《ITU 互联网报告 2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念，将物联网定义为通过各种信息传感设备。
如传感器、射频识别（RFID）技术、全球定位系统、红外线感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。
与互联网结合形成的一个巨大网络，其目的是实现物与物、物与人、所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。
中国物联网校企联盟将物联网定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
物联网的概念已经是一个“中国制造”的概念，它的覆盖范围与时俱进，已经超越了 1999 年 Ashton教授和 2005 年 ITU 报告所指的范围，物联网已被贴上“中国式”标签。
2 物联网时代
伴随云计算日益普及，以及人工智能（AI）技术日益成熟，推动信息科技向物联网时代转变，特别在IoT＋AI 融合下，使得万物具有感知能力，物理设备不再冷冰冰，而是具有生命力，让物理世界和数字世界深度融合，继此行业边界越来越模糊，人类进入全新的智能社会。
物联网时代是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络时代。
物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。
随着“物联网”的概念从提出到发展，从实践到创新，物联网时代已经从 时代悄然迈入 时代。物联网 可以理解为 IoE（Internet of Everything），而物联网 是 IoT（Internet of Things），前者范围比后者更大，囊括的范围也更加广泛。
IoE 强调的万物互联概念是任何设备、事物都能通过网络连接起来，并在网络中彼此之间进行通讯。“万物互联”(IoE)的时代，所有的物（Everything）将会获得语境感知、增强的处理能力和更好的感应能力。
二、 “ 物联网时代 ” 的特点
与互联网时代相比，物联网时代具有显著的特点：
1、“物联网即服务”走向落地
既然叫做物联网 时代，当然是和物联网 时代有较明显的进步的。所以，物联网 时代的一个明显特征就是邬贺铨院士曾提到的“物联网即服务”走向落地。
2、物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化
物联网既然要通过服务的方式落地，那么如何落地？此时承担落地职责的便是真正的物联网企业——物联网平台企业。物联网的人连物、物连物具有局域化、功能化、行业化互联化，各个行业应用在应用中形成对网络层的具体需求，并逐渐行业标准化。
3、物联网技术设备升级
上层应用逐渐与物联网网络层剥离开来，物联网网络支撑技术（NB-IoT、Lora 等）充分发展、百花齐放。在感知层将传感器升级为“传感器+执行器”，使“眼手”能够协调一致，发挥其更大的功能和作用。
4、物联网的安全性引起重视
物联网的安全性自这个概念提出以来，一直备受人们关注，今后，物联网的安全性将做为一个相对独立的研究领域，得到足够的重视与发展。
未来的物联网 应该通过人工智能、大数据、云计算、5G 等技术的完善，不断提升人工智能的水平，完善语言助手技术，加强物联网的安全性与信任感，外在体现就是操控方式的迭代升级。
也就是说，未来的物联网设备不再单纯依靠语音控制来进行操作，而是整合并运用人工智能、大数据、云计算、5G 等技术，这样即便我们的一个动作、一个眼神、一个想法，甚至即使我们面无表情，物联网也可以了解我们的想法。
三、 “ 物联网时代 ” 在日常生活中的体现
近些年，随着物联网技术的不断发展，它已悄无声息地融入到我们的生活中，小至路由器、智能音箱、冰箱，大到汽车、工业设备，越来越多的物品都接入了物联网。
智慧物流
智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前，应用于物联网领域主要体现在三个方面:仓储、运输监测以及快递终端。
通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测，包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度、油耗、车速等。物联网技术的使用能提高运输效率，提升整个物流行业的智能化水平。
2 智能交通
智能交通是物联网的一种重要体现形式，利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域，包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。
3 智能安防
安防是物联网的一大应用市场，因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。
目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括
三大部分：门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。
4 智慧能源环保
智慧能源环保属于智慧城市的一个部分，其物联网应用主要集中在水能、电能、燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。
如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。
5 智能医疗
在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。
对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行监测，主要指的是医疗可穿戴设备，将获取的数据记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。
除此之外，通过 RFID 技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化，主要表现为数字化医院。
6 智慧建筑
建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面，将设备进行感知、传输并实现远程监控，不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。
目前，智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。
7 智能制造
智能制造细分概念范围很广，涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。
通过在设备上加装相应的传感器，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务。厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。
8 智能家居
智能家居指的是使用不同的方法和设备，来提高人们的生活能力，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。
9 智能零售
行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式：远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。
智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造，打造无人零售模式。通过数据分析，并充分运用门店内的客流和活动，为用户提供更好的服务，给商家提供更高的经营效率。
0 智慧农业
智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。
物联网应用于农业主要体现在两个方面，即农业种植和畜牧养殖。农业种植通过传感器、摄像头和卫星等收集数据，实现农作物数字化和机械装备数字化(主要指的是农机车联网)发展。
畜牧养殖指的是利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据，通过对收集到的数据进行分析，运用算法判断畜禽产品健康状况、喂养情况、位置信息以及发情期预测等，对其进行精准管理。
四、物联网未来的发展趋势
物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，已被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。
从智能安防到智能电网，从二维码普及到“智慧城市”落地，作为被寄予厚望的新兴产业，物联网正四处开花，在许多行业和领域得到应用，并悄然影响着人们的生活。
伴随着技术的进步和相关配套的完善，在未来几年，技术与标准国产化、运营与管理体系化、产业草根化将成为我国物联网发展的三大趋势。
以上内容参考 百度百科——探究性学习
根据目前农业大数据的主要来源，可以将其应用领域归纳为以下几个方面：（1）农业生产过程管理方面应用运用大数据的先进技术对农业各主要生产领域在生产过程中采集的大量数据进行分析处理，进而提供“精准化”的农资配方、“智慧化”的管理决策和设施控制，达到农业增产、农民增收的目的。（2）农业资源管理方面应用农业资源除了土地、水等自然资源之外，还包括各种农业生物资源和农业生产资料。我国虽然地大物博，但可以进行农业生产的资源已越来越少。从目前农业基础实际状况来看，有必要运用物联网、大数据等先进技术对农业资源进一步优化配置、合理开发，从而实现农业的高产优质和节能高效。（3）农业生态环境管理方面应用农业生态环境具体包括土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等，需要对这些农业环境影响因子实现全而监测、精准化管理。（4）农产品和食品安全管理方面应用农产品安全管理涉及产地环境、产前产中产后、产业链管理、储藏加工、市场流通、物流、供应链与溯源系统等食品链的各个环节，通过对农产品质量安全监管信息的分析处理，实现食品安全风险的预警及质量安全突发事件的应急管理。（5）农业装备与设施监控方面应用可以提供农业装备和设施在工作运作情况下状态的监控、远程诊断以及服务调度等方面的智能化管理和应用。（6） 提供各种农业科研活动产生的大数据应用农业科研产生的大数据有包括空间与地面的遥感数据，还有如基因图谱、大规模测序、农业基因组数据、大分子与药物设计等大量的生物实验数据：利用科研试验大数据的分析，能够更好地指导农业生产和生活。
物联网是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。下面我给大家带来2021好写的物联网专业论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
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矩阵的应用是很多的。尤其是在程序处理方面。在世界上存在的，都是离散的，那些理想的才是连续的~而矩阵可以很好地诠释世界上的各种东西~例如我们经常处理的图片，我们平时的数据等等。
还有三个月就是毕业生们答辩的时间了，但是很多毕业生们目前连选题都还没有选好。时间紧迫，我立马为大家精心整理了一些大学数学系本科毕业论文题目，供毕业生们参考! 1、导数在不等式证明中的应用 2、导数在不等式证明中的应用 3、导数在不等式证明中的应用 4、等价无穷小在求函数极限中的应用及推广 5、迪克斯特拉(Dijkstra)算法及其改进 6、第二积分中值定理“中间点”的性态 7、对均值不等式的探讨 8、对数学教学中开放题的探讨 9、对数学教学中开放题使用的几点思考 10、对现行较普遍的彩票发行方案的讨论 11、对一定理证明过程的感想 12、对一类递推数列收敛性的讨论 13、多扇图和多轮图的生成树计数 14、多维背包问题的扰动修复 15、多项式不可约的判别方法及应用 16、多元函数的极值 17、多元函数的极值及其应用 18、多元函数的极值及其应用 19、多元函数的极值问题 20、多元函数极值问题 21、二次曲线方程的化简 22、二元函数的单调性及其应用 23、二元函数的极值存在的判别方法 24、二元函数极限不存在性之研究 25、反对称矩阵与正交矩阵、对角形矩阵的关系 26、反循环矩阵和分块对称反循环矩阵 27、范德蒙行列式的一些应用 28、方阵A的伴随矩阵 29、放缩法及其应用 30、分块矩阵的应用 31、分块矩阵行列式计算的若干方法 32、辅助函数在数学分析中的应用 33、复合函数的可测性 34、概率方法在其他数学问题中的应用 35、概率论的发展简介及其在生活中的若干应用 36、概率论在彩票中的应用 37、概率统计在彩票中的应用 38、概率统计在实际生活中的应用 39、概率在点名机制中的应用 40、高阶等差数列的通项，前n项和公式的探讨及应用 41、给定点集最小覆盖快速近似算法的进一步研究及其应用 42、关联矩阵的一些性质及其应用 43、关于Gauss整数环及其推广 44、关于g-循环矩阵的逆矩阵 45、关于二重极限的若干计算方法 46、关于反函数问题的讨论 47、关于非线性方程问题的求解 48、关于函数一致连续性的几点注记 49、关于矩阵的秩的讨论 _ 50、关于两个特殊不等式的推广及应用 51、关于幂指函数的极限求法 52、关于扫雪问题的数学模型 53、关于实数完备性及其应用 54、关于数列通项公式问题探讨 55、关于椭圆性质及其应用地探究、推广 56、关于线性方程组的迭代法求解 57、关于一类非开非闭的商映射的构造 58、关于一类生态数学模型的几点思考 59、关于圆锥曲线中若干定值问题的求解初探 60、关于置信区间与假设检验的研究 61、关于周期函数的探讨 62、函数的一致连续性及其应用 63、函数定义的发展 64、函数级数在复分析中与在实分析中的关系 65、函数极值的求法 66、函数幂级数的展开和应用 67、函数项级数的收敛判别法的推广和应用 68、函数项级数一致收敛的判别 69、函数最值问题解法的探讨 70、蝴蝶定理的推广及应用 71、化归中的矛盾分析法研究 72、环上矩阵广义逆的若干性质 73、积分中值定理的再讨论 74、积分中值定理正反问题‘中间点’的渐近性 75、基于高中新教材的概率学习 76、基于最优生成树的'海底油气集输管网策略分析 77、级数求和的常用方法与几个特殊级数和 78、级数求和问题的几个转化 79、级数在求极限中的应用 80、极限的求法与技巧 81、极值的分析和运用 82、极值思想在图论中的应用 83、几个广义正定矩阵的内在联系及其区别 84、几个特殊不等式的巧妙证法及其推广应用 85、几个重要不等式的证明及应用 86、几个重要不等式在数学竞赛中的应用 87、几种特殊矩阵的逆矩阵求法
随机环境中经济增长模型研究广义生产函数假设下的经济增长模型分析考虑市场预期的供求关系模型基于Matlab的离散事件模拟用风险预算进行资产配置有向图上的PAR贯序模拟系统单圈图的一般Randic指标的极值问题模糊数学在公平评奖问题中的应用模糊矩阵在环境评估中的初步应用模糊评判在电脑中的初步应用数学家的数学思想Riemann积分定义的网收敛表述微积分思想在不等式证明中的应用用有限的尺度标量无限的过程-略论极限ε语言在微积分及现代数学中的位置及意义微积分思想在几何问题中的应用齐次平衡法求KdV-Burgers方程的Backlund变换Painleve分析法判定MKdV-Burgers方程的可积性直接法求KdV-Burgers方程的对称及精确解行波求解KdV-Burgers方程因子有向图的矩阵刻划简单图上的lit-only sigma-game半正则图及其线图的特征多项式与谱分数有向图的代数表示WWW网络的拓扑分析作者合作网络等的拓扑分析古诺模型价格歧视用数学软件做计算微分方程的计算器用数学软件做矩阵计算的计算器弹簧－质点系统的反问题用线性代数理论做隐含语义搜索对矩阵若当标准型理论中变换阵求法的探讨对矩阵分解理论的探讨对矩阵不等式理论的探讨(1)对矩阵不等式理论的探讨(2)函数连续性概念及其在现代数学理论中的延伸从有限维空间到无限维空间Banach空间中脉冲泛函微分方程解的存在性高阶脉冲微分方程的振动性具有积分边界条件的分数阶微分方程解的存在唯一性分数阶微分方程的正则摄动一个形态形成模型的摄动解一个免疫系统常微分方程模型的渐近解前列腺肿瘤连续性激素抑制治疗的数学模型前列腺肿瘤间歇性激素抑制治疗的数学模型病毒动力学数学模型肿瘤浸润数学模型耗散热方程初边值问题解的正则性耗散波方程初边值问题解的正则性耗散Schrodinger方程初边值问题解的正则性非线性发展方程解得稳定性消费需求的鲁棒调节生产函数的计量分析企业的成本形态分析的研究分数阶Logistic方程的数值计算分数阶捕食与被捕食模型的数值计算AIDS传播模型的全局性分析HIV感染模型的全局性分析风险度量方法的比较及其应用具有区间值损益的未定权益定价分析模糊规划及其在金融分析中的应用长依赖型金融市场股票价格与长相依性分数布朗运动下的外汇期权定价不确定性与资产定价加油站点的分布与出租车行业的关系
矩阵在许多领域都应用广泛。有些时候用到矩阵是因为其表达方式紧凑，例如在博弈论和经济学中，会用收益矩阵来表示两个博弈对象在各种决策方式下的收益。文本挖掘和索引典汇编的时候，比如在TF-IDF方法中，也会用到文件项矩阵来追踪特定词汇在多个文件中的出现频率。早期的密码技术如希尔密码也用到矩阵。然而，矩阵的线性性质使这类密码相对容易破解。计算机图像处理也会用到矩阵来表示处理对象，并且用放射旋转矩阵来计算对象的变换，实现三维对象在特定二维屏幕上的投影。多项式环上的矩阵在控制论中有重要作用。化学中也有矩阵的应用，特别在使用量子理论讨论分子键和光谱的时候。具体例子有解罗特汉方程时用重叠矩阵和福柯矩阵来得到哈特里－福克方法中的分子轨道。
高等数学在我们生活中的具体应用论文
从小学、初中、高中到大学乃至工作，大家都尝试过写论文吧，论文是探讨问题进行学术研究的一种手段。你写论文时总是无从下笔？以下是我收集整理的高等数学在我们生活中的具体应用论文，希望对大家有所帮助。
摘要：
进入21世纪，随着经济的不断发展，社会竞争越来越大，对于人才的要求也越来越高。在这种情况下，高等数学的重要作用就凸显了出来，高等数学能够培养人们的思维能力，培养人们发现问题、解决问题的思维方式。高等数学在我们生活中的应用越来越广泛，并且渗透到了各行各业中，许多问题的解决都离不开数学模型的构建。针对高等数学的特点，分析其在我们生活中的具体应用。
关键词 ：
高等数学；经济社会；应用；
引言:
数学既是一门理论学科，又是一门应用广泛的工具性学科，在理学、工学、管理学、经济学等各个领域都发挥着重要的作用，如何将抽象的数学理论应用到具体的经济科学实践中去，作为学管理学、经济学的我们更应该对数学有更深的认识。
一、高等数学在学术中的应用
高等数学在众多的学科中扮演着重要的角色，在物理学科中，高等数学与其关系极为紧密，高等数学中最为重要的一部分便是微积分，众所周知，微积分是其创始人，著名的物理学家、数学家牛顿先生在解决经典力学问题的过程中所创立的，力学作为物理学中重要的知识，几乎贯穿于整个物理知识体系中，而微积分就是解决物理知识的关键工具，构建了地球和天体主要运动现象的完整力学体系。
在生物学中，高等数学同样扮演着重要的角色，19世纪时，就有生物学家试图通过数学方法来研究生命现象。而在上世纪20年代中期，就有生物学家利用高等数学的一些知识来解决著名的地中海鳖鱼问题，经历了几十年的发展，生物数学已经成为了生物学中重要的部分，无论是心脏的跳动还是血液的循环、脉搏的周期，都可以用高等数学的知识通过方程组的形式进行表示，并且通过求解的方法来掌握一定的规律，描述生物界的一些现象。
二、高等数学在经济社会的应用
随着社会经济的不断进步以及高等数学的不断发展，数学的手段越来越多样化，经济问题也越来越多样化，利用数学问题对经济环节进行定量分析是十分重要的，最简单的例子就是我们平时生活中的存取款问题以及利率问题。高等数学在经济生活中的应用不止如此，除此之外，高等数学还可以为经营者提供科学合理的数据，以高等数学作为工具来得到最佳的决策。在经济学当中，许多的量如边际成本、边际收益、边际利润都需要用导数来进行计算。而通过这些量可以计算企业生产过程中的一些数据，来对企业的正常运转进行调控，从而达到最优的生产效果。每个经营者都希望用最少的钱创造更多的`价值，在实际经营过程中，难免会出现资金的浪费，利用高等数学知识，能够使资金得到最合理的应用，使成本降低，创造更加大的利润，这种问题，其实就是高等数学中最大值最小值的问题，将其转化为数学模型，能够更好地配置相关资源，合理安排生产，实现最大利润。
三、高等数学在军事中的应用
纵观两次世界大战，无论哪一次都少不了高等数学的身影。射击火力表一直都是数学家需要计算的重要任务。除此之外，各种新型武器装备的研发以及投产，都离不开高等数学的研究。不仅仅是空气动力学、流体动力学还是弹道学，等等，其中都包含着高等数学的知识，这充分说明了高等数学的重要地位。除此之外，高等数学还在原子弹、声呐等新型装备的研发过程中扮演着重要的角色，可能直接影响战争的格局和走向。未来，随着科学技术的不断发展，军事技术也一定会作用于各种新的高科技，而一切高科技领域都少不了高等数学的"加持"。
四、高等数学中概率和数理统计的应用
高等数学中涵盖的知识点较多，概率作为其中的一个知识点，在多种领域尤其是自然科学方面以及社会科学方面的应用十分广泛，而且，还与我们的日常生活息息相关。举例子来说，几年前，我国全面开放了二孩政策，在这项政策开放的背后，是相关专家针对我国人口发展的问题，根据众多的资料数据进行统计分析，判断后做出的决定。近几年，随着我国科学技术的不断进步，以高等数学为核心的生活方式迅速地辐射到了人们日常生活中的各个领域，从移动支付以及购物到智能机器人的应用，办公的自动化，这些都需要我们具有高等数学知识以及素养。
五、高等数学在学生思维构建方面的应用
高等数学通过建立模型，能够有效地培养学生的综合素质，开拓学生的思维。在教学过程中，教师通过给学生树立建模的思想，使学生能够得到全面的发展，能够最大程度地提高学生的学习热情。高等数学可以通过构建数学模型，以此来对现实中的一些事物进行有规律的描述。而高等数学进行数学模型的构建需要人类的思维活动，也就是说，高等数学能够提高学生对于数学理论以及思维方法应用的意识，使学生培养数学思维，利用数学知识解决生活实际问题。
六、结语
当代大学生学习数学的重要性显而易见，我们要想在21世纪的社会有一个立足之地就需要全面地发展自己，而我们学习的高等数学又是其中的重中之重。我们要认清当今社会的人才培养目标，深入地学习高等数学，为中国的经济建设献出自己的力量，为早日实现中华民族的伟大复兴而奋斗。
参考文献
[1]苏丽论高等数学在经济分析中的应用[J].信息记录材料,2016,（06）
[2]卢明宇浅析微积分在金融领域的作用[J].经贸实践,2017,（05）
[3]马源谈谈数学学习在经济金融学中的作用[J].经贸实践,2017,（15）
拓展：
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数学具有高度的抽象性、 严密的逻辑性和广泛的应用性的特点。 而经济学是研究社会资源配置及社会经济关系的一门学科。 从经济学与数学的发展历史可以获知， 经济学与数学是密不可分息息相关的， 数学能为经济学提供特有的、 严密的分析方法， 它是经济学的一个透过现象看本质的必不可少的工具。一、 数学在经济学的应用历史17 世纪 90 年代威廉配第在经济学论文《政治算术》 中将算术引进经济学， 首次运用数学方法来解决经济学问题。 在 19 世纪之前， 经济学主要运用的是初等数学。 从 19 世纪起，经济学的研究引入了变量和函数的概念， 数学方法的运用更为普遍。从 20 世纪 40 年代开始，第三次科技革命的爆发， 有力地推动了数学和经济学的结合。 20 世纪 70 年代至 90 年代索洛和罗曼的经济增长模型等等， 一大批运用数学方法研究经济问题的论著纷纷问世。 这些著作的共同特点是既使用了一般经济概念和传统经济方法， 同时又使用了从最简单的数学符号到最新的数学方法。二、 数学在经济学中的作用1、数学在经济学中的工具性作用 数学作为经济研究的基础工具， 其作用是不可忽视的， 利用数学语言我们可以将经济学中的某些问题描述得非常清楚， 并且逻辑推理严密精确， 可以防止漏洞和错误， 应用已有的数学知识我们还可以推导新的结论， 得到仅凭直觉无法或不易得出的结论。 因此， 运用数 学知识做经济学的理论研究可以减少无用争论。 同时， 由于经济活动的多样性， 研究中存在许多变化的因素， 导致了经济研究的错综复杂。 而数学就恰恰为这些复杂的思想和现象提供了简洁明了的解释， 为许多错综的数据提供了计算模型， 从而使经济研究简洁条理。 2、数学在经济学中的思想作用 数学的严谨思想在追求精确和理性的经济学中占有非常重要的地位， 数学思想越来越多地贯穿到经济学中来。 改革开放以来， 西方经济学作为市场经济运行描述的基本理论， 对我们经济学学习和研究的作用越来越重要。 我们发现， 西方经济学的思维方式和推理方式的深刻特点之一就表现在其数学性方面， 也正是这一特征使人们常常把经济学看成是最接近自然科学的社会科学学科。 在整个社会科学中， 经济学的理论形式、 研究方法是公认为最接近自然科学的。 这表明， 数学作为一种理论信念、 方法论和研究手段， 十分明显地体现在西方经济学的基本特征中。 按传统流行的科学观， 一门学科达到科学的一个重要标准是看它能否充分运用数学方法。 而在经济学中， 对于经济现象、 经济运行及其规律的描述与研究， 正需要数学方法与数学思想， 从而达到它的科学性。三、 高等数学在经济学中的应用要想掌握好经济学理论， 学好高等数学是一个非常必要的环节。 大学阶段的高等数学分为微积分、 线性代数和概率论与数理统计三大部分。 其中， 数学与经济学联系最紧密的莫过于微分， 比如经济学的核心词语“边际”就是一个将导数经济化的概念， “弹性”这个在经济学中无处不在的词语更是体现了数学思想的重要性。线性代数作为一个将复杂多元方程简单化求解的数学工具， 其重要性集中体现在计量经济学中对大量数据的处理上。 概率论与数理统计在保险学中发挥了重要的作用。 由此我们可以看出数学在经济学中的作用非常重要。 要想学好经济学必须先学好数学， 但近几年来， 关于数学在经济学中的应用有很大争议， 争议的焦点， 不是经济学要不要运用数学方法， 而是如何运用数学方法解决经济学的问题。四、 数学在经济学中的应用存在某些问题1、在经济学中盲目运用数学知识 数学很重要， 但在经济学研究中， 更重要的是经济研究方法和经济思想， 经济学不是数学， 经济学的主要领域是靠经济学知识而不是数学取胜， 并非所有的经济活动和经济关系都是可以用数学解决的， 它主要还是依靠经济学的思想来解决， 而不是数学推导， 数学只是解决经济学问题的一个工具， 不可滥用。2、应用数学知识建立模型忽视前提条件 数学方法逻辑严密性和计算准确性的性质决定了 任何一个数学模型都要受到若干条件的约束。 但某些经济学家建立数学模型时根本不去考虑或是过于简化约束条件， 对约束条件不够重视， 仅从模型本身的需要出发而不考虑是否符合客观实际要求。 这样很容易引起理论的混乱和实际操作的重大失误。 由此， 数学在经济学中的应用是非常基础和广泛的， 我们要重视数学在经济学中的作用， 认真学习数学并掌握它的方法与精髓， 同时， 也要重视经济学的方法和思想， 只有这样，我们才能对现实中纷繁复杂的经济现象进行剖析和研究。
导数是数学分析的重要组成部分,它在经济、物理、几何、微积分等学科中起着极其重要的作用。
1、将导数概念应用于经济学中，主要是指利用导数研究经济变量，如成本、收入、利润、需求等函数的变化率，其一为瞬时变化率，在经济学中称为“边际”。
2、其二为相对变化率，在经济学中称为“弹性”。
3、总成本是指生产一定数量的某种产品所需投入的总费用，它是产量的函数，一般用C表示，设某产品产量为时所需的总成本为C=C（x），称为总成本函数，简称为成本函数。
4、总成本函数是指生产者出售一定数量的产品后所得的全部收入，一般用R表示，它与销售量及价格有关，其关系式为总收入=价格销售量。
导数的定义：
1、设函数y=（）在点的某领域内有定义，若极限（1）存在，则称函数f在点x0可导，并称该极限为函数f在点x0处的导数，记作f'（x0）。
2、令x=x0 +，=f（x0+）-f（x0），则（1）式可改写为： （2）。所以，导数是函数增量与自变量之比的极限。
3、这个增量比称为函数关于自变量的平均变化率（又称差商），而导数f'（x0）则为f在x0处关于x的变化率。
4、若（1）或（2）式极限不存在，则称f在点x0处不可导。
5、导数的有关应用有经济方面，物理方面，极限方面，函数方面，最优化问题方面以及其它生活中的应用实例方面来阐述导数的广泛应用。