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西北工业大学全日制专业学位硕士学位授权学科领域培养方案西北工业大学研究生院2011年7月前言全日制专业学位硕士学位授权学科领域培养方案是制定全日制专业学位硕士研究生培养计划、进行培养工作的主要依据。
近年来，随着教育部全日制专业学位研究生教育的实施，要求研究生教育培养具有扎实理论基础，并适应行业或职业实际工作需要的与学术型研究生属同一层次、不同类型的应用型高层次专门人才。
为了更好地适应发展要求，研究生院根据需要适时地启动了研究生培养方案的修订工作，制定了2011版全日制专业学位硕士学位授权学科领域培养方案。
修订后的全日制专业学位硕士学位授权学科领域培养方案从2011级入学全日制专业学位硕士生开始实施，各学院、各学科、专业和导师应严格遵照执行。
在修订培养方案的过程中，得到了学校及各学院领导、研究生秘书及有关学科、专业的学科带头人、硕士生导师的大力支持和帮助，在此一并表示衷心的感谢！由于时间仓促，可能会有错误和不妥之处，敬请使用者批评指正。
西北工业大学研究生院 2011年7月西北工业大学关于制定全日制专业学位硕士研究生学科领域培养方案的具体规定全日制专业学位硕士研究生学科领域培养方案（以下简称培养方案）是制定攻读全日制专业学位硕士研究生（以下简称硕士生）培养计划、进行培养工作的主要依据，也是招收全日制专业学位硕士研究生和授予学位的依据之一。
凡招收全日制专业学位硕士研究生的学科领域都应制定培养方案。
培养方案由学科领域负责制定，学院主管领导审定，研究生院审批。
跨学院的学科领域由各学院分别负责制定。
培养方案一经批准，即应遵照执行，如有变动，应按原审批程续办理更改。
各学科领域培养方案中的研究方向及课程学习可根据本学科领域的不同要求及本规定进行制定；其中培养目标、学习年限、培养方式、论文工作等具体要求如下：一、培养目标全日制专业学位硕士研究生教育在培养目标、课程设置、教学理念、培养模式、质量标准和师资队伍建设等方面，与学术型研究生有所不同，要突出专业学位研究生教育的特色。
计算机毕业设计开题报告范文开习题汇报填写要求1.开习题汇报(含“文献综述” )作为毕业设计(论文)答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
此汇报应在指导教师指导下，由学生在毕业设计(论文)工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在专业审查后生效。
2.开习题汇报内容必须用黑墨水笔工整书写或按此电子文档标准格式(可从教务处网页上下载)打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见。
3. “文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写(或打印) 在本开习题汇报第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于 10 篇(不包括辞典、手册) ，其中至少应包括 1 篇外文资料;对于重要的参考文献应附原件复印件，作为-- 装订在开习题汇报的最后。
4.统一用Ａ4 纸，并装订单独成册，随《毕业设计(论文)说明书》等资料装入文件袋中。
毕业设计(论文)开习题报告1.文献综述：结合毕业设计 (论文) 课习题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写 2500 字以上的文献综述，文后应列出所查阅的文献资料。
软件项目方案开发管理系统进入二十一世纪这个信息爆炸的时代，人们的各种观念开始发生惊天巨变，各行业也开始转向信息化。
而随着Ｉnternet的普及与开展、随着电脑及网络技术的大范围应用，信息技术、网络技术、计算机技术等都在不同领域得到了飞速的开展。
随着ＩＴ产业的不断膨胀，各种各样的软件项目方案被飞快的开发出来。
各种应用软件，各类施行项目方案不断被推出，在世界高速开展的今天，在各类软件项目方案屡见不鲜的今天，如何规范的，系统的，安全的，高效的管理好各类软件项目方案，成为了当前各软件项目方案开发公司的最大难习题。
要想去逐步解决这些问习题，则需要应用到软件项目方案开发管理系统。
软件项目方案开发是一件非常复杂的工作，他需要各种软件开发人员投入到这个开发大军来，互相协调配合，互相提升。
而对众多的软件公司或开发团队来说，有效的管理和控制软件项目方案是非常重要的。
研究生开题报告范文xx开题报告是提高选题质量和水平的重要环节，下面是给大家关于研究生开题报告的范文内容，快来阅读参考吧。
研究生开题报告范文论文题目：西北油田基于KPI的绩效考核体系设计与实施1.本文研究的背景目前，绩效管理已成为企业提高经济效益、实现战略发展目标的重要管理手段。
随着人力资源开发与管理在企业管理中地位的日益重要，如何建立完善卓有成效的绩效管理和考核体系成为业界关注的焦点。
油田企业要想在世界经济舞台中获得生存空间，就要具备足够强的竞争力，尤其在人力资源管理方面，与跨国能源企业或是国内先进企业相比，部分油田企业还存有较大的差距，主要体现在企业绩效考核观念落后、对绩效考核的作用和意义认识不足、制度建设不完善、绩效考核指标设计不尽科学合理、考核程序不尽完善、过程监督缺失、考评制度执行不严格、正面引导作用难以发挥、绩效考核方法不科学、量化考核指标比重较低、绩效考核中缺乏必要的沟通、绩效管理目标不明确、在企业层面的KPI设计往往考虑当期的多，长远的少、在绩效管理体系向基层延伸过程中，绩效考核指标与EVA关联度低等问题。
这些问题的存在将严重制约油田核心竞争力的提升，影响企业的生存和发展。
油田企业要切实解决这些问题，需要制定科学合理的绩效考核体系，充分发挥绩效管理作用,最大限度挖掘员工的潜能，最大限度增强团队组织战斗力，使关键绩效指标不断得以改进和提高，确保“千斤重担人人挑、人人肩上有指标”，以增强企业竞争实力，促进企业又好又快发展。
xx年，中国石化提出利用十至十五年时间着力打造世界一流能源化工企业的战略目标，西北油田是中石化第二大油田，国内陆上10大油田之一，目前年产725万吨，储量达到12亿吨;人均原油产量1750吨，排名中石化第一;投资资本回报率、营业利润率、总资产报酬率等多项重要经济效益指标连续三年在中石化上游板块排名第一。
集团公司对西北油田在“十二五”期间进一步“上产增效”提出了很高的期望：产量更上一个台阶，年产冲击1000万吨;在增储上产的同时将盈利能力保持在目前的高水平，同时显著提高勘探效率和探井成功率，缩短建井周期，进一步提高“油公司”的整体竞争力。
2020年西安工业大学硕士研究生招生学科、专业目录（非全日制）学院代码学院名称专业代码专业名称研究方向导师拟招生人数考试科目备注016 兵器科学与技术学院机械（非全日制）（专业硕士085500）05 目标探测与识别技术06 兵器材料与成型技术刘卫国教授齐华教授韩军教授高明教授梁海锋教授于洵教授王鹏教授郭全民教授刘星研高王伟教授吴慎将教授喻钧教授刘智平副教授刘欢副教授吴杰副教授马龙副教授坚增运教授惠增哲教授李建平教授马保吉教授董晟全教授郭永春教授杨忠教授戴中华教授王萍教授王建利教授唐霖副教授惠迎雪副教授白亚平副教授郭巧琴副教授1①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③302数学二（统考）④802机械原理或803微机原理及应用或804物理光学或805材料科学基础或808操作系统或810自动控制理论或811信号与系统或819数据结构与程序设计或827应用光学或860普通物理07 兵器试验与测试技术08 智能无人系统马爱洁副教授杨巍副教授马志军副教授高培虎副教授张守华研高倪晋平教授雷志勇教授李翰山教授傅妍芳教授蔡长龙教授李静教授肖锋教授刘白林副教授高武奇副教授卢莉萍副教授田会副教授闫谦时副教授刘军强副教授李军宁副教授曹子建副教授陈桦教授任海鹏教授苏俊宏教授王春阳教授田爱玲教授王长元教授肖秦琨教授王建国教授华翔教授陈卫星教授容晓峰教授丁锋教授田军委教授梁向阳教授易华辉副教授周顺副教授雷斌副教授宋玉贵副教授徐飞副教授001 电子信息（非全日制）1光电工程学院（专业硕士085400）12薄膜与等离子体技术13现代光学制造与检测技术14光学设计理论与应用刘卫国教授弥谦教授蔡长龙教授徐均琪教授潘永强教授吴振森教授梁海锋教授戴中华教授惠迎雪副教授周顺副教授吴春芳副教授纪红芬博士刘卫国教授郑刚教授苏俊宏教授弥谦教授田爱玲教授于洵教授郭忠达研究员张锦研究员蒋世磊教授徐均琪教授潘永强教授杨利红教授梁海锋教授李宏研究员陈智利教授李浩教授王炜教授周顺副教授惠迎雪副教授王红军副教授巩蕾副教授李世杰博士高明教授刘钧教授吴振森教授葛爱明教授陈智利教授①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③302数学二（统考）④804物理光学或827应用光学001 光电工程学院15微光与红外成像技术16光电信息与处理技术17现代光电测试与仪器刘卫国教授高明教授刘钧教授高爱华教授蔡长龙教授韩军教授石峰研究员庞利霞副教授刘欢副教授邓立儿副教授林大斌博士侯宏录教授高明教授韩军教授高爱华教授郭忠达研究员张锦研究员于洵教授国蓉教授杨利红教授马卫红教授李宏研究员陈智利教授吴慎将教授王炜教授段存丽副教授王小鹏研究员刘列教授刘王云副教授庞利霞副教授王红军副教授胡小英副教授吕宏副教授郭荣礼副教授陈海滨副教授王凡博士苏俊宏教授郑刚教授刘缠牢教授①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③302数学二（统考）④804物理光学或827应用光学001光电工程学院18光电测试计量技术及仪器高明教授蔡长龙教授田爱玲教授郭忠达研究员刘钧教授高爱华教授蒋世磊教授韩军教授于洵教授国蓉教授杨利红教授杨朋利研究员李宏研究员陈智利教授谢会开教授吴慎将教授汪建国教授王红军副教授聂亮副教授吴玲玲副教授段存丽副教授李党娟副教授胡小英副教授吕宏副教授尚小燕副教授刘蓉副教授刘卫国教授郑刚教授倪晋平教授苏俊宏教授弥谦教授刘缠牢教授高明教授田爱玲教授韩军教授潘永强教授高爱华教授刘钧教授蒋世磊教授马卫红教授于洵教授①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③302数学二（统考）④804物理光学或827应用光学001光电工程学院19光学系统与光电仪器设计20智能仪器设计与信号处理国蓉教授徐均琪教授杨利红教授汪建国教授陈化良研究员陈俊彪研究员杨朋利研究员李宏研究员吴慎将教授聂亮副教授吴玲玲副教授张维光副教授王国珲副教授杜玉军副教授蔡荣立副教授高芬副教授董涛副教授冯斌副教授武志超副教授倪晋平教授刘钧教授高明教授郭忠达研究员蒋世磊教授于洵教授杨利红教授梁海锋教授李宏研究员王伟教授吴玲玲副教授高芬副教授董涛副教授倪晋平教授侯宏录教授高爱华教授黄钉劲教授国蓉教授王伟教授李浩教授宋玉贵副教授聂亮副教授①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③302数学二（统考）④804物理光学或827应用光学①101思想政治理论（统考）001光电工程学院21动态测试技术22现代传感与检测技术王可宁副教授张维光副教授田会副教授杜玉军副教授王国珲副教授郭子龙高级工程师倪晋平教授苏俊宏教授蒋世磊教授景建斌研究员李宗贤研究员陈化良研究员王伟教授宋玉贵副教授马卫红副教授蔡荣立副教授田会副教授王可宁副教授王国珲副教授冯斌副教授武志超副教授郭子龙高级工程师刘卫国教授郑刚教授倪晋平教授弥谦教授蔡长龙教授刘缠牢教授侯宏录教授郭忠达研究员张锦研究员王小鹏研究员李宗贤研究员田爱玲教授国蓉教授黄钉劲教授王伟教授王可宁副教授田会副教授②204英语二（统考）③302数学二（统考）④804物理光学或827应用光学王国珲副教授郭子龙高级工程师002 机电工程学院机械（非全日制）（专业硕士085500）07机电系统设计与控制08数字化、智能化设计与制造09精密机械制造与测试技术王建华教授劳奇成教授尚雅层教授来跃深教授田军委教授卢春霞教授王海文研高工高党国高工金朝鲜高工赫东锋副教授李少康副教授王晓丽副教授王亚晓副教授陈晓东副教授杜虎兵副教授高红红副教授曹岩教授丁锋教授宋文学教授林育阳高工左鹏军高工白瑀副教授刘峥副教授祝强副教授田建辉副教授范庆明副教授熊礼龙副教授杜显锋副教授程文冬副教授乔虎博士马保吉教授张君安教授1①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③302数学二（统考）④802机械原理王洪喜教授王碧德研高工沈云波教授卢志伟副教授曹蔚副教授苟向民高工董革平高工徐宏杰高工李军宁副教授董皓副教授樊亚军副教授003 材料与化工学院材料与化工（非全日制）（代码085600）05有色材料工程06钢铁材料工程李建平教授董晟全教授赵玉厚教授坚增运教授范新会教授常芳娥教授彭渝丽教授陈建教授郭永春教授杨忠教授朱满教授刘志学副教授杨巍副教授王建利副教授王萍副教授李炳副教授郭巧琴副教授刘江南教授王正品教授程巨强教授1①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③302数学二（统考）④805材料科学基础或807物理化学或826高分子化学与物理07无机非金属材料工程08高分子材料工程陈建教授谢辉教授刘志学副教授高巍副教授要玉宏副教授范新会教授惠增哲教授坚增运教授常芳娥教授于灵敏教授许岗副教授郑德山副教授张改副教授李晓娟副教授方频阳副教授刘翠霞副教授许军锋副教授雷亚萍教授陈卫星教授常芳娥教授王奇观教授周宏伟教授李永飞副教授王素敏副教授马爱洁副教授牛小玲副教授罗春燕副教授张文治副教授颜海燕副教授谢瑞广高工005 经济管理学院物流工程与管理（非全日制）（专业硕士125604）03智能物流与运输管理04物流供应链仿真苏兵教授闫莉教授徐阳副教授房亚东教授姬浩副教授陈光会副教授郭清娥副教授李刚副教授3①199管理类联考综合能力②204英语二（统考）005 经济管理学院工商管理（非全日制）（MBA）（125100）01数字化营销与战略02人力资源开发与管理宋熊熊教授谢立仁教授张群教授田敏教授马军平教授曹丽副教授吕美副教授陈艺妮副教授刘建勋教授雷亚萍教授钟定国教授杨倩教授行金玲教授18①199管理类联考综合能力②204英语二（统考）03综合管理万涛教授张冬敏副教授冉霞副教授董广茂教授黄越教授张明亲教授宋元梁教授陈健教授张弘教授王育晓教授侯剑平副教授张晓棠副教授段小存高级会计师005 经济管理学院会计（非全日制）（专业硕士）（125300）03会计理论与实务04财务管理与管理会计向海燕教授田敏教授黄越教授赵亚莉教授李薇副教授张晓军副教授张根龙副教授张建利副教授王育晓教授段小存高级会计师王培华高级会计师党江艳高级会计师向海燕教授张弘教授宋元梁教授陈健教授国亮教授逯颖副教授史璇副教授汤小莉副教授侯剑平副教授17③199管理类联考综合能力④204英语二（统考）石春娜副教授焦源副教授闫文娟讲师（博士）006 计算机科学与工程学院电子信息（非全日制）（专业硕士085400）08 新型网络与信息安全技术09嵌入式系统及应用技术10人工智能理论及应用技术11智能检测与控制技术容晓峰教授梁向阳教授傅妍芳教授刘宝龙教授赵宇峰副教授孙喁喁副教授卢颖副教授曹子建副教授唐俊勇副教授李晋惠教授雷聚超教授范会敏教授徐淑萍教授王长元教授罗钧旻教授刘白林副教授耿朝阳副教授卢颖副教授刘萍萍副教授马龙副教授王建国教授白万民教授于帆教授徐淑萍教授刘智平副教授杨盛泉副教授苏小会副教授马龙副教授1①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③302数学二（统考）④803微机原理及应用或819数据结构与程序设计或808操作系统006 计算机科学与工程学院12软件复用与组件技术13数据库系统及其应用14图形图像处理与多媒体应用王建国教授罗钧旻教授傅妍芳教授赵宇峰副教授苏小会副教授荆心副教授雷聚超教授范会敏教授徐淑萍教授王中生教授张林教授刘白林副教授刘萍萍副教授白小军副教授姜虹副教授曹子建副教授王长元教授赵莉教授徐淑萍教授喻钧教授苏小会副教授徐飞副教授马龙副教授1①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③302数学二（统考）④803微机原理及应用或819数据结构与程序设计或808操作系统007 建筑工程学院土木水利（非全日制）（085900）06岩土工程与隧道工程设计及施工技术何晖教授韩永强教授赵敏教授邓祥辉教授李宝平副教授刘新龙副教授刘百来副教授张玉副教授王建智教高工1①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③302数学二（统考）④ 814土力学或818材料力学或820结构力学或830工程地质学或833城乡规划原理或823流体力学07结构体系优化设计及建造管理技术08市政工程设计与施工技术王振华教高工杨鹏高工姜思柯高工卢晓岚高工刘慧萍教授赛云秀教授郭庆军教授周雪峰教授韩永强教授李志军教授曾凡奎教授马爱民副教授王海荣副教授郑爱武副教授田英侠副教授齐峰副教授李成华副教授李三庆副教授王斌副教授刘百来副教授王霞副教授易华辉教授王琦高工薛山高工卢晓岚高工杜辉高工郑延东高工周英杰高工刘丽萍副教授田英侠副教授杜顺成副教授乔文靖副教授于根社教高工赵平歌副教授张治宏副教授刘金涛副教授吴小宁副教授王珏教高工09防灾减灾及防护工程技术10城乡规划与设计韩永强教授何晖教授刘慧萍教授周雪峰教授马爱民副教授李三庆副教授王斌副教授王海荣副教授张玉副教授王亚楠讲师席保军高工008 文学院新闻与传播（非全日制）（专业硕士055200）04新媒体传播实务05文化传播06广告与品牌传播于孟晨编审李红岩教授曹岩教授王中生教授薛龙副教授敬晓庆副教授陈红副教授徐光明副教授邰科祥教授吴妍妍教授刘磊副教授雷晓青副教授金博副教授李金玉副教授师爽副教授冯希哲教授刘磊副教授敬晓庆副教授薛龙副教授陈红副教授徐光明副教授师爽副教授2①101思想政治理论（统考）②204 英语二（统考）③334新闻与传播专业综合能力④440 新闻与传播专业基础013 体育学院体育硕士(非全日制)（专业硕士045200）045201 体育教学045204社会体育指导陈亚麟教授文安教授谷崎教授项丽静教授孙萌教授赵权副教授谢新涛副教授王兵副教授贾光锋副教授陆文总副教授2①101思想政治理论（统考）②204英语二（统考）③346体育综合（含学校体育学，体育概论，运动生理学）015中国书法学院美术（非全日制）（专业硕士135107）02书法创作研究于唯德教授刘天琪教授傅如明副教授吴媛副教授1① 101思想政治理论（统考）② 204英语二（统考）③ 617中国书法史④ 862艺术概论1）本专业外语要求只限于英语.2）凡同等学力报考本专业，必须公开发表本专业论文1篇(面试时提供原件)或经由两名副高以上的高校教师推荐。
项目开题报告3篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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毕业论文开题报告怎么写毕业论文开题报告怎么写篇1一、毕业设计课题综述：随着汽车的不断改进和汽车工业的迅速发展，大大的改善了人类的生活。
汽车工业技术得以迅速发展，离不开人们的智慧和才能，随着人们生活水平的日益提高，人们对汽车的需求量保持高速的增长，所以汽车出现的问题也越来越多。
汽车发动机加速不良故障是汽车比较常见的故障之一。
我对《汽车发动机加速不良故障分析与检修》为课题进行研究分析。
通过在远通实习知道汽车发动机加速不良这个故障是比较常见的问题。
所以我想就这个问题作为我毕业设计的题目。
本论文概括汽车的加速不良的一些故障。
比如燃油供给系统的故障与排除、点火系统的故障与排除、进气和排气的系统故障与排除、正时和配气机构的故障与排除等。
对汽车加速不良的故障进行深入分析，通过去修理厂、4s店实践，解决这些基本故障，并对汽车发动机加速不良的案例进行研究，然后在书写论文的时候提出自己的建议和意见、总结出更好的维修思路和方法。
二、毕业设计主要内容和方法：内容：首先确定汽车发动机加速不良有那些问题和故障，然后通过实践在收集、查阅相关资料后理清思路再咨询老师。
完成论文初稿，修改论文后并得到老师认可，最后准备答辩。
1、掌握发动机加速不良的结构与原理2、汽车发动机加速不良的故障排除方法以及排除技巧3、在行车过程当中出现类似故障的注意事项主要流程：故障的现象、问诊试车、故障分析和研究、作出假设、写出方案设计在进行故障的测试予以确认，最后进行修复验证。
方法：首先通过实践来确认这个问题，在通过自己动手来解决这个问题。
然后通过文献研究法、经验总结法、调研法、案例研究法、验证法、案例收集分析法。
通过对发动机加速不良的故障分析、研究，运用不同的方案和技术解决发动机加速不良故障，总结快速有效的维修思路和方案，提高团队工作效率并提出指导性的建议和意见，在以后在过程中遇到这个问题能够快速的解决。
三、课题进度计划：1、__.1.14-__.1.15确定指导老师和论文题目2、__.1.14-__.1.15完成开题报告并收集资料3、__.1.16-__.1.22确定论文大纲4、__.1.23-2.30调研实践、完成初稿5、__.2.31-__.3.21指导老师审核修改论文6、__.3.22-__.4.27完成论文7、__.5进行论文答辩四、指导教师意见：指导教师（签字）：日期：备注：1、以上内容各系部可根据专业特点作相应调整；2、内容为小四号仿微软雅黑；3、一式两份，系部自行存档。
XX大学硕士学位论文开题报告题目：院（系）学科导师研究生学号开题报告日期研究生院制二〇一二年三月说明一、开题报告应包括下列主要内容：目录1．课题来源及研究的背景和意义1.1．课题的来源1.2．课题研究的背景和意义（不少于500字）2．国内外在该方向的研究现状及分析2.1．国外研究现状2.2．国内研究现状（注意对所引用国内外文献的准确标注）2.3．国内外文献综述的简析（不少于500字）（综合评述：国内外研究取得的成果，存在的不足或有待深入研究的问题）3．主要研究内容（不少于1000字）（撰写宜使用将来时态，切忌将论文目录直接作为研究内容，要突出本人研究内容）4．研究方案及进度安排，预期达到的目标和取得的研究成果4.1．研究方案（不少于500字）4.2．预期达到的目标和取得的研究成果4.3．进度安排（建议从进入研究课题时间开始）5．为完成课题已具备和所需的条件和经费6．预计研究过程中可能遇到的困难和问题，以及解决的措施7．主要参考文献二、对开题报告的要求1．开题报告的字数应在5000字以上；2．参考文献应在___篇以上，其中外文资料应不少于三分之一。
硕士研究生应在导师的指导下着重查阅近年内发表的中、外文期刊文章，参考的近五年内（从开题时间算起）文献一般不少于三分之一。
本学科的基础和专业课教材一般不应列为参考文献。
三、开题报告时间应最迟不得超过第三学期的第三周末。
四、如硕士生首次开题报告未通过，需在一个月内再进行一次。
若仍不通过，则停止硕士论文工作。
五、开题报告进行后，此表同硕士学位论文开题报告评议结果存各系（院）研究生秘书书处，以备研究生院及所属学院进行检查。
六、字体、字号及其他规定论文中所用中文字体（除各级标题外）为宋体，各级标题用黑体；论文中所用数字、英文为新罗马字体。
节标题小__号字，建议段前0.5行，段后0.5行；条标题__号字，建议段前0.5行，段后0.5行；款、项标题小__号字，建议段前0行，段后0行；正文小__号字，建议段前0行，段后0行，每页约33行。
西北工业大学硕士开题报告1.国内外研究动态随着我国经济体制改革进程的加快以及金融体制改革的深入，社会中的投资行为正日益增多，例如证券投资等。
而股票交易作为生活中重要的一种风险投资活动，已经成为证券投资中非常重要的一种[1]。
要想做好股票投资交易，需要对股票进行分析和预测。
最初的分析预测技术有道氏理论等为代表，后来又发展出其他很多的分析方法和技术指标。
后来，数据挖掘技术的出现为股票投资分析开创了新的天地[2]。
学者们蜂拥而至对此技术进行研究，他们对原始的股票数据进行处理，之后对交易数据进行挖掘，以期可以较好的反映股市的变化状况，从而实现对股市的预测，对投资者进行有效的指导[3-6]。
2.课题的理论意义、实用价值和社会经济效益3.课题研究的目标、研究内容和研究方法4.论文工作量的估计，关键技术以及所遇到的困难和问题，拟采取的解决措施参考文献[1]曹小春,曾安,潘丹.云计算环境下面向领域的数据挖掘服务平台研究[J].自动化仪表,xx,09:9-13.[2]曹正凤,纪宏,谢邦昌.使用随机森林算法实现优质股票的选择[J].首都经济贸易大学学报,xx,02:21-27.[3]Xin-nanZhao,Hong-chanFeng.ApplicationofDataMiningTechnologyintheEnterpriseSalaryDesign[A].InformationEngineeringRes earchInstitute,USA.Proceedingsofxx4thInternationalConferenc eonAppliedSocialScience(ICASSxx)Volume51[C].InformationEngi neeringResearchInstitute,USA:,xx:5.[4]曹正凤.随机森林算法优化研究[D].首都经济贸易大学,xx.[5]曾安,潘丹,杨海东,谢光强.面向领域的数据挖掘云平台研究[J].微电子学与计算机,xx,08:15-19.[6]曾珂.基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类[D].华中师范大学,xx.[7]常凯.基于神经网络的数据挖掘分类算法比较和分析研究[D].安徽大学,xx.[8]Xin-nanZhao,Hong-chanFeng.ApplicationofDataMiningTechnol ogyintheEnterpriseSalaryDesign[A].InformationEngineeringRes earchInstitute,USA.Proceedingsofxx4thInternationalConferenc eonAppliedSocialScience(ICASSxx)Volume51[C].InformationEngi neeringResearchInstitute,USA:,xx:5.[9]陈宝钢.基于数据挖掘方法的企业财务分析系统设计与实现[D].吉林大学,xx.[10]EmanuelRaschi,ElisabettaPoluzzi,AriolaKoci,PaoloCaracen i,FabrizioDePonti.Assessingliverinjuryassociatedwithantimycotics:ConciseliteraturereviewandcluesfromdataminingoftheFAE RSdatabase[J].WorldJournalofHepatology,xx,08:601-612.[11]陈欣然.基于数据挖掘技术的近15年反流性食管炎中医临床期刊文献研究[D].北京中医药大学,xx.[12]陈怡.基于网络数据挖掘的移动视频客户数据支撑体系[J].信息通信,xx,01:161-163.[13]何清,庄福振,曾立,赵卫中,谭庆.PDMiner:基于云计算的并行分布式数据挖掘工具平台[J].中国科学:信息科学,xx,07:871-885.[14]LIUTianHui,FUBiNa,ZHANGDongH.Six-dimensionalpotentialen ergysurfaceofthedissociativechemisorptionofHClonAu(111)usin gneuralworks[J].ScienceChina(Chemistry),xx,01:147-155.[15]何晓旭.时间序列数据挖掘若干关键问题研究[D].中国科学技术大学,xx.[16]黄佳彬.数据挖掘在实践教学信息网中的研究与应用[D].北方工业大学,xx.[17]RennieKaunda.Newartificialneuralworksfortruetriaxialstr essstateanalysisanddemonstrationofintermediateprincipalstre sseffectsonintactrockstrength[J].JournalofRockMechanicsandG eotechnicalEngineering,xx,04:338-347.[18]黄玲.在电子商务中应用Web数据挖掘的研究[D].湖南大学,xx.[19]吉根林,赵斌.面向大数据的时空数据挖掘综述[J].南京师大学报(自然科学版),xx,01:1-7.[20]荆月敏.基于数据挖掘的图书馆书目推荐服务的研究[D].中北大学,xx.[21]李海林.大数据环境下的数据挖掘课程教学探索[J].计算机时代,xx,02:54-55.[22]LIUYanJun,LIULei,TONGShaoCheng.Adaptiveneuralworktracki ngdesignforaclassofuncertainnonlineardiscrete-timesystemswi thdead-zone[J].ScienceChina(InformationSciences),xx,03:276-287.[23]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,xx,03:45-47.[24]EmanuelRaschi,ElisabettaPoluzzi,AriolaKoci,PaoloCaracen i,FabrizioDePonti.Assessingliverinjuryassociatedwithantimyc otics:ConciseliteraturereviewandcluesfromdataminingoftheFAE RSdatabase[J].WorldJournalofHepatology,xx,08:601-612.[25]LIDongJuan.Adaptiveneuralworkcontrolforaclassofcontinuousstirredtankreactorsystems[J].ScienceChina(InformationScie nces),xx,10:246-253.[26]李永红.相关子空间中的局部离群数据挖掘及应用[D].太原科技大学,xx.[27]刘昱岗,安冬冬.数据挖掘在公交调查数据分析中的应用研究[J].公路工程,xx,02:96-101.[28]HongmeiNi,XumingYang,ChengquanFang,YingyingGuo,MingyueX u,YuminHe.Datamining-basedstudyonsub-mentallyhealthystateam ongresidentsineightprovincesandcitiesinChina[J].JournalofTr aditionalChineseMedicine,xx,04:511-517.[29]HongmeiNi,XumingYang,ChengquanFang,YingyingGuo,MingyueX u,YuminHe.Datamining-basedstudyonsub-mentallyhealthystateam ongresidentsineightprovincesandcitiesinChina[J].JournalofTr aditionalChineseMedicine,xx,04:511-517.[30]刘智龙.统计行业数据分析与数据挖掘应用——工具篇[J].统计与咨询,xx,01:36-38.[31]马宏斌,王柯,马团学.大数据时代的空间数据挖掘综述[J].测绘与空间地理信息,xx,07:19-22.[32]屈莉莉,陈燕.大数据背景下数据挖掘课程的教学改革与探索[J].教育教学论坛,xx,16:57-58.[33]孙二娟.基于隐私保护的数据挖掘技术与研究[D].浙江理工大学,xx.[34]陶相宜.基于数据挖掘的朱仁康从“风”论治皮肤病学术思想及临床经验研究[D].北京中医药大学,xx.[35]陶雨雨.决策树及神经网络算法在股票分类预测中的应用[D].杭州电子科技大学,xx.[36]王明星.数据挖掘算法优化研究与应用[D].安徽大学,xx.[37]王云峰,宁晓希.刑侦数据仓库模型设计与数据挖掘技术应用[J].软件工程师,xx,06:53-55.[38]FeiHE,Dong-fengHE,An-junXU,Hong-bingWANG,Nai-yuanTIAN.H ybridModelofMoltenSteelTemperaturePredictionBasedonLadleHea tStatusandArtificialNeuralNetwork[J].JournalofIronandSteelR esearch(International),xx,02:181-190.[39]吴汉华.大数据时代中如何进行医疗数据挖掘与利用[J].硅谷,xx,05:13+12.[40]吴乔.基于数据挖掘的煤炭企业成本管理系统的设计与实现[D].厦门大学,xx.[41]谢立阳.基于海量数据挖掘的武汉城市圈应急物流系统的设计与优化[D].湖北工业大学,xx.[42]熊平,朱天清,王晓峰.差分隐私保护及其应用[J].计算机学报,xx,01:101-122.[43]徐健锋,张远健,ZhouDuanning,LiDan,李宇.基于粒计算的不确定性时间序列建模及其聚类[J].南京大学学报(自然科学),xx,01:86-94.[44]许芳芳,丁雷道.浅谈数据挖掘技术及其相关问题解析[J].数字技术与应用,xx,04:141-144.[45]闫燕.数据挖掘在中国的现状和发展分析[J].科技信息,xx,05:292.[46]张晶晶.数据挖掘在车险客户关系管理中的应用研究[D].大连海事大学,xx.[47]张雅.面向铁路货运市场营销的数据挖掘技术应用研究[D].西南交通大学,xx.[48]MasoudRAKHSHKHORSHID,Sayyed-AminTEIMOURISENDESI.Bayesia nRegularizationNeuralNetworksforPredictionofAusteniteFormat ionTemperatures(A_(c1)andA_(c3))[J].JournalofIronandSteelRe search(International),xx,02:246-251.[49]张艳.大数据背景下的数据挖掘课程教学新思考[J].计算机时代,xx,04:59-61.[50]郑细端.Oracle数据挖掘在城市能源计量数据平台的应用[J].计算机与数字工程,xx,07:1299-1302.[51]周超群.基于数据挖掘算法的教务选课系统的设计与实现[D].西安工业大学,xx.[52]周金革.基于消错理论的数据挖掘错误系统优化方法及应用研究[D].广东工业大学,xx.。
