开题报告开题报告立题依据Word下载.docx

1、4、毕业设计（论文）的内容简介与原始信息工程参数：填写内容为你的设计或论文所实现的功能及软、硬件环境，不要照搬教师立题任务书中的内容。5、设计（论文）的工作量：学生要用自己的语言叙述在撰写论文和编写软件的过程中书写那些相应的文档，查阅资料的时间，你撰写的论文中可能含有的如系统流程图、数据流图、数据字典、E-R图等内容，这些内容不一定你都含有，你毕业论文的大约字数，软件调试生成的机时等，一定用自己语言书写。6、主要参考资料：书写格式如下：1周昕，贾冬梅，张炎.数据通信与网络信息工程.北京：清华大学出版社，20XX.072黎连业.网络综合布线系统与施工信息工程.北京：机械工业出版社，20XX参考资

2、料数量要求4部（篇）以上，且为近5年内文献。本处参考资料是指书写立题论证任务书时所使用的参考资料。7、设计（论文）主要阶段任务分配：将论文设计进行阶段划分，可按前期、中期、后期，也可按第一阶段，第二阶段，?，最后阶段等分配设计（论文）的工作过程，应根据自己的情况进行分配。8、立题任务下发日期：20XX年12月10日。立题任务完成日期：20XX年4月30日开题报告书写说明1、毕业论文（设计）的*及研究意义毕业论文（设计）的可从生产实践、社会需求、指导教师拟题、自拟题目等*中根据实际情况选择自己毕业论文（设计）的*类型。毕业论文（设计）的研究意义：本部分可从所选毕业论文（设计）的实际意义方面重点来

3、写，亦即从毕业论文（设计）解决哪些实际问题方面来写或从毕业论文（设计）的重要性方面来阐述;另外还可从毕业论文（设计）对学生本人的理论综合应用能力、实践动手能力、文献检索与综述能力的提高等方面进行阐述。2、国内外在该方向的研究现状及分析（文献综述）对软件设计类的毕业论文（设计）题目应重点从功能上来说明：目前该方面功能实现情况，研究到什么程度?存在什么不足?也可从理论方面来说：目前理论研究已研究到什么层次?研究最终目标是什么?研究观点有哪些?目前研究中存在什么信息工程关键难题等等。这部分内容可从国内、国外两方面分开来写，也可单从国内方面来写。3、毕业论文（设计）的研究目标本部分重点从信息工程角度来

4、写，毕业论文（设计）使用什么实现信息工程，期望达到什么效果（目标），当然这部分可从功能、性能两方面来具体叙述。4、毕业论文（设计）的主要研究内容对软件设计类毕业论文（设计），这部分要求有系统流程图，文字数量不限，把问题阐述清楚即可。5、毕业论文（设计）研究的信息工程路线研究的信息工程路线即研究方法。常用的研究方法有如下几种:问卷法：是指调查者将事先设计好的问卷（调查提纲或询问表）通过邮政部门或依组织形式交给被调查者，让其在规定的时间内回答完毕，然后通过邮局寄回或由调查者收回，进行统计汇总，以取得所需的调查资料的调查方法。它是统计调查方法的一种。调查法：调查法是科学研究中最常用的方法之一，它是有

5、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。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。实验法：实验法是通过主动变革、控制研究对象来发现与确认事物间因果联系的一种科研方法。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。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

6、变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。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。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

7、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。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。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。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

8、的理解和验证，给予叙述并解释出来。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。对比分析法：对比分析法也称比较分析法，是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确评价的一种方法。行动研究法：行动研究法是一种适应小范围内课题改革的探索性的研究方法，其目的不在于建立理论、归纳规律，而是针对课题或生产实践中的问题，在行动研究中不断地探索、改进改进工作，解决课题实际问题。6、毕业论文（设计）需要重点解决的问题本部分可从信息工程实现上来阐述需要重点解决的问题有哪些，一般列出、点即可，要

9、按条来写，不可泛泛地谈。7、进度安排进度安排应体现立题与开题、可行性论证、需求分析、软件代码设计与调试、撰写论文、答辩等过程。进度安排要符合系内的毕业设计工作安排，不能出现冲突现象。立题依据论文篇二随着科技的发展,计算机、网络、数据库等技术广泛应用于日常管理中,各行各业积累了大量的信息数据,对数据库的存取与查询操作,已远远不能满足要求。人们需要从海量数据中获得这些数据背后的更重要信息,如数据的整体特征描述,试图发现事件间的相互关联,以及发展趋势进行预测。数据挖掘,从数据中挖掘知识,就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐藏在其中的、人们事先不知道的、潜在有用的信息和知识的

10、过程。与数据挖掘相近的术语有:从数据库发现知识（KDD）、数据分析、知识抽取、模式分析、信息收割、数据融合以及决策支持等。数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询,并且能够对将来的趋势和行为进行预测,并自动探测以前未发现的模式。高校的教师教学科研管理涉及教师教学、科研活动、教师教学质量等多方面大量的数据。充分运用数据挖掘技术,可以及时了解教师教学状况、分析教师教学与科研相互间的关系、把握教学与科研方面的异常现象等,从而增强教学与教学管理改革的针对性,提高管理工作的效率和质量。通过本课题，学生可以进一步了解数据挖掘技术的相关概念，结合数据挖掘过程中数据收集、数据清洗、数据规范、关联规则挖掘、决策树和系

11、统分析设计技术，科学合理的分析高校教师教学科研管理数据和课程任务安排、教学之间的潜在关联关系并进行预测分析。毕业论文，使学生熟悉科研论文的写作结构，较为深入的了解数据挖掘算法及其在大学生课程学习数据中的应用，进而增强学生独立解决实际问题的能力。研究目标：本课题拟利用设数据挖掘（DataMining）及关联规则挖掘、决策树、以及聚类等技术，利用学院已有的大学生四年课程学习数据，通过分析学院的学生学习数据，对大学生四年学习中的课程进行关联分析，对教育数据进行挖掘，用以挖掘隐含在数据中的、对学院管理部门有用的未知数据;并适时利用已有数据进行关联分析与预测，为未来学院的课程设置调整等提供决策支持。通过

12、本课题，学生可以进一步了解数据挖掘的概念和技术，结合真实的数据进行数据清洗、转换等规范化工作，应用关联规则进行频繁模式发现以及决策树、聚类等数据挖掘技术进行知识发现，并对挖掘出的结果结合具体的实际进行解读分析。课题预期目标为：以石河子大学信息科学与技术学院近年来教师教学科研数据为基础，应用相关的数据挖掘技术，系统性的阐述数据的相关概念、技术;并根据具体的实际需要开展算法的设计与实现，应用现有的开源软件与已掌握的高级编程语言和集成开发环境，进行综合实验，并对实验结合大学的实际进行分析。论文的主题结构参考一般的学术论文的结构进行展开，要求严格按照数据挖掘的一般流程进行阐述，并将设计实现的实验数据进

13、行分析解读，尝试挖掘出隐含的内在关联的内容。可利用1台PC构建开发及应用环境。限Windows系统平台，具体配置不限。开发环境：主机配置系统平台WindowsXP或Windows200X版本都可以高级编程语言可在VC+、C#、Java等选择集成开发环境VisualStudio简体中文版，或者Eclipse集成开发环境OO编程语言C#，Java，C+等均可以参考文献：有关数据挖掘、以及经典算法参考代码方面的参考资料，请参考如下书籍或站点资源：1数据挖掘:概念与技术（原书第3版）韩家炜、MichelineKamber、裴健、范明机械工业出版社（20XX-08出版）2数据挖掘导论（完整版）陈封能（P

14、ang-NingTan）、斯坦巴赫（MichaelSteinbach）、库玛尔（VipinKumar）、范明人民邮电出版社（20XX-01出版）3数据挖掘：实用机器学习工具与技术（英文版?第3版）威腾（Witten.I.H.）、弗兰克（Frank.E.）、霍尔（Hall.M.A.）机械工业出版社（20XX-03出版）5SQLServer20XXR2:数据挖掘与商业智能基础及高级案例实战谢邦昌、郑宇庭、苏志雄中国水利水电出版社（20XX-10出版）6IBM的Developerworks技术网站：/developerworks/（有关RationalRose等IBM系列系统分析与设计工具的介绍，强烈推荐!）7机器学习米歇尔（MitchellT.M.）、曾华军、等机械工业出版社（20XX-03出版）进程：1-3周收集文献资料，分析课题要求，准备开题报告4-6周研读数据挖掘相关文献，着手准备数据，完成开题报告7-10周在前期基础上设计所需的实验并完善数据，进行实验，完成中期检查11-13周论文的撰写、同期进行数据挖掘的实验，完成数据分析14-16周论文的修改、答辩准备具体要求