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研究生開題報(bào)告時(shí)間(四篇)

格式:DOC 上傳日期:2023-01-22 21:07:02
研究生開題報(bào)告時(shí)間(四篇)
時(shí)間:2023-01-22 21:07:02     小編:zdfb

隨著個(gè)人素質(zhì)的提升,,報(bào)告使用的頻率越來越高,,我們?cè)趯憟?bào)告的時(shí)候要注意邏輯的合理性,。怎樣寫報(bào)告才更能起到其作用呢,?報(bào)告應(yīng)該怎么制定呢,?下面我給大家整理了一些優(yōu)秀的報(bào)告范文,,希望能夠幫助到大家,,我們一起來看一看吧,。

研究生開題報(bào)告時(shí)間篇一

本課題來源于作者在學(xué)習(xí)和實(shí)習(xí)中了解到的兩個(gè)事實(shí),屬于自擬課題,。

其一,,作者在20xx年7月在xxx公司調(diào)研,,了解到現(xiàn)如今各行業(yè)都面臨著數(shù)據(jù)量劇增長,并由此帶來業(yè)務(wù)處理速度緩慢,,數(shù)據(jù)維護(hù)困難等問題。為了應(yīng)對(duì)此挑戰(zhàn),,很多企業(yè)開實(shí)施大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略?,F(xiàn)如今的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略可以概括為兩類,一類是垂直擴(kuò)展,。即采用存儲(chǔ)容量更大,,處理能力更強(qiáng)的設(shè)備,此種方式成本較大,,過去很多大公司一直采用此種方法處理大數(shù)據(jù),。但自從20xx年google發(fā)布關(guān)于gfs,mapreduce和bigtable三篇技術(shù)論文之后,,云計(jì)算開始興起,,apache hadoop項(xiàng)目啟動(dòng)。隨后從20xx年開始,,隨著云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的發(fā)展,,hadoop作為一種優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析、處理解決方案,,開始受到許多 it企業(yè)的關(guān)注,。相較于垂直擴(kuò)張所需的昂貴成本,人們更鐘情于采用這種通過整合廉價(jià)計(jì)算資源的水平擴(kuò)展方式,。于是很多it企業(yè)開始探索采用hadoop框架構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)環(huán)境,。

其二,作者自4月在xxx實(shí)習(xí)過程中進(jìn)一步了解到,,因?yàn)殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)格式方面的局限,,以及其schema機(jī)制帶來的擴(kuò)展性上的不便,目前在大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境中都采用非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫,,如列式存儲(chǔ)的hbase,,文檔型存儲(chǔ)的mangodb,圖數(shù)據(jù)庫neo4j等,。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫因?yàn)榭蓴U(kuò)展性強(qiáng),、資源利用率高,高并發(fā),、響應(yīng)速度快等優(yōu)勢(shì),,在大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境中得到了廣泛的應(yīng)用。但此種應(yīng)用只解決了前端的業(yè)務(wù)處理,,要真正利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)商務(wù)智能,,還需要為決策支持系統(tǒng)和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用等提供一數(shù)據(jù)環(huán)境——數(shù)據(jù)倉庫,。為此,導(dǎo)師指導(dǎo)本文作者擬此題目,,研究基于hadoop框架的數(shù)據(jù)倉庫解決方案,。

二、研究目的和意義:

現(xiàn)如今,,數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè),,成為重要的生產(chǎn)因素。近年來,,由于歷史積累和和數(shù)據(jù)增長速度加快,,各行業(yè)都面臨著大數(shù)據(jù)的難題。事實(shí)上,,大數(shù)據(jù)既是機(jī)遇又時(shí)挑戰(zhàn),。合理、充分利用大數(shù)據(jù),,將其轉(zhuǎn)變?yōu)楹A?、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn),將使得企業(yè)具有更強(qiáng)的決策力,、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化等能力,。因此,很多it企業(yè)都將大數(shù)據(jù)作為其重要的發(fā)展戰(zhàn)略,,如亞馬遜,、facebook已布局大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),并取得了驕人的成績(jī),。事實(shí)上,,不止谷歌、易趣網(wǎng)或亞馬遜這樣的大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)需要發(fā)展大數(shù)據(jù),,任何規(guī)模的企業(yè)都有機(jī)會(huì)從大數(shù)據(jù)中獲得優(yōu)勢(shì),,并由此構(gòu)建其未來業(yè)務(wù)分析的基礎(chǔ),在與同行的競(jìng)爭(zhēng)中,,取得顯著的優(yōu)勢(shì),。

相較于大型企業(yè),中小企業(yè)的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略不同,。大公司可以憑借雄厚的資本和技術(shù)實(shí)力,,從自身環(huán)境和業(yè)務(wù)出發(fā),開發(fā)自己的軟件平臺(tái),。而中小企業(yè)沒有那樣的技術(shù)實(shí)力,,也沒有那么龐大的資金投入,更傾向于選擇一個(gè)普遍的,、相對(duì)廉價(jià)的解決方案,。本文旨在分析大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn),,結(jié)合當(dāng)下流行的hadoop框架,提出了一種適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)倉庫的解決方案并實(shí)現(xiàn),。為中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)環(huán)境中構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫提供參考,。其具體說來,主要有以下三方面意義:

首先,,目前主流的數(shù)據(jù)庫如oracle,、sql server都有對(duì)應(yīng)自己數(shù)據(jù)庫平臺(tái)的一整套的數(shù)據(jù)倉庫解決方案,對(duì)于其他的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如mysql等,,雖然沒有對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉庫解決方案,但有很多整合的數(shù)據(jù)倉庫解決方案,。而對(duì)于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫,,因其數(shù)據(jù)模型不同于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,需要新的解決方案,,本文提出的基于hive/pentaho的數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)方案可以為其提供一個(gè)參考,。

其次,通過整合多源非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫,,生成一個(gè)面向主題,、集成的數(shù)據(jù)倉庫,可為大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理,、決策支持等提供數(shù)據(jù)環(huán)境,,從而有效利用數(shù)據(jù)資源輔助管理決策。

再次,,大數(shù)據(jù)是一個(gè)廣泛的概念,,包括大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算,、大數(shù)據(jù)分析等各個(gè)層次的技術(shù)細(xì)節(jié),,本文提出的“大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫解決方案及實(shí)現(xiàn)“豐富了大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的生態(tài)環(huán)境,為大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析,、數(shù)據(jù)挖掘等提供支撐,。

三、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)的簡(jiǎn)要說明:

本文研究的主體是數(shù)據(jù)倉庫,,區(qū)別于傳統(tǒng)基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫,,本文聚焦大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)。因此,,有必要從數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫兩方面進(jìn)行闡述,。

(一) 數(shù)據(jù)倉庫國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

自從bill inmon 在1990年提出“數(shù)據(jù)倉庫”這一概念之后,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)開始興起,,并給社會(huì)帶來新的契機(jī),,逐漸成為一大技術(shù)熱點(diǎn),。目前,美國30%到40%的公司已經(jīng)或正在建造數(shù)據(jù)倉庫?,F(xiàn)如今隨著數(shù)據(jù)模型理論的完善,,數(shù)據(jù)庫技術(shù)、應(yīng)用開發(fā)及挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步,,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)不斷發(fā)展,,并在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮了巨大的作用。以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ),,以聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘工具為手段的決策支持系統(tǒng)日漸成熟,。與此同時(shí),使用數(shù)據(jù)倉庫所產(chǎn)生的巨大效益又刺激了對(duì)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的需求,,數(shù)據(jù)倉庫市場(chǎng)正以迅猛的勢(shì)頭向前發(fā)展,。

我國企業(yè)信息化起步相對(duì)較晚,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在國內(nèi)的發(fā)展還處于積累經(jīng)驗(yàn)階段,。雖然近年來,,我國大中型企業(yè)逐步認(rèn)識(shí)到利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的重要性,并已開始建立自己的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),,如中國移動(dòng),、中國電信、中國聯(lián)通,、上海證券交易所和中國石油等,。但從整體上來看,我國數(shù)據(jù)倉庫市場(chǎng)還需要進(jìn)一步培育,,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)同國外還有很大差距,。為此,我國許多科技工作者已開始對(duì)數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)進(jìn)行深入研究,,通過對(duì)國外技術(shù)的吸收和借鑒,,在此基礎(chǔ)上提出適合國內(nèi)需求的技術(shù)方案。

(二) 非結(jié)化數(shù)據(jù)庫國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)深入應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫逐漸顯露出一些弊端,。如在生物、地理,、氣候等領(lǐng)域,,研究面對(duì)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并不是傳統(tǒng)上的關(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。如果使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫對(duì)其進(jìn)行存儲(chǔ),、展示,,就必須將其從本身的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)強(qiáng)行轉(zhuǎn)換為關(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。采用此種方式處理非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),不能在整個(gè)生命周期內(nèi)對(duì)非關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,,并且數(shù)據(jù)間的關(guān)系也無法完整的表示出來,。在此背景下,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生,。相較于關(guān)系數(shù)據(jù)庫,,非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的字段長度可變,并且每個(gè)字段的記錄又可以由可重復(fù)或不可重復(fù)的子字段構(gòu)成,。如此,,它不僅可以處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),更能處理文本,、圖象,、聲音、影視,、超媒體等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),。近年來,隨著大數(shù)據(jù)興起,,非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫開始廣泛應(yīng)用,以支持大數(shù)據(jù)處理的多種結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),。

目前,,非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫種類繁多,按其存儲(chǔ)數(shù)據(jù)類型分,,主要包含內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,、列存儲(chǔ)型、文檔數(shù)據(jù)庫,、圖數(shù)據(jù)庫等,。其中,常見的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫有sqlite,,redis,,altibase等;列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫有hbase,,bigtable等,;文檔數(shù)據(jù)庫有mangodb,couchdb,,ravendb等,;圖數(shù)據(jù)庫有neo4j等。近年來,,我國非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫也有一定發(fā)展,,其中最具代表的是國信貝斯的ibase數(shù)據(jù)庫??梢灶A(yù)見在不久的將來,,伴隨這大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,,非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫將會(huì)得到長足的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用。

四,、主要研究?jī)?nèi)容和要求達(dá)到的深度:

本文研究的方向是數(shù)據(jù)倉庫,,并且是聚焦于大數(shù)據(jù)這一特定環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè),其主要內(nèi)容包括以下幾點(diǎn):

1,。 非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫解決方案:本文聚焦于大數(shù)據(jù)這一特定環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè),,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)理論文獻(xiàn)很少,首先需要以研究關(guān)系數(shù)據(jù)庫型數(shù)據(jù)倉庫的解決方案為參考,,然后對(duì)比關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn),,最后在參考方案的基礎(chǔ)上改進(jìn),以得到適合非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫環(huán)境的數(shù)據(jù)倉庫解決方案,。

2,。 非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫是對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的補(bǔ)充,很多非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用環(huán)境中都有關(guān)系數(shù)據(jù)庫的身影,。因此,,非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是建立非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫需要解決的一個(gè)關(guān)鍵問題。

3,。 基于非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建:本文擬采用手禮網(wǎng)的數(shù)據(jù),,分析其具體的數(shù)據(jù)環(huán)境和需求,為其構(gòu)建基于非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫,,主要包括非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)抽取,,hive數(shù)據(jù)庫入庫操作和pentaho前臺(tái)數(shù)據(jù)展現(xiàn)等。

五,、研究工作的主要階段,、進(jìn)度和完成時(shí)間:

結(jié)合研究需要和學(xué)校教務(wù)管理的安排,研究工作主要分以下四階段完成:

第一階段:論文提綱:20xx年6月——7月

第二階段:論文初稿 :20xx年8月——10月

第三階段:論文修改:20xx年11月——20xx年3月

第四階段:最終定稿:20xx年4月

六,、擬采用的研究方法,、手段等及采取的措施:

在論文提綱階段,本文擬采用調(diào)查統(tǒng)計(jì)的方法,,收集目前大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫應(yīng)用情況,,著重統(tǒng)計(jì)各類型數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用比例。同時(shí)采用文獻(xiàn)分析和個(gè)案研究的方法研究數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建的一般過程和對(duì)應(yīng)的技術(shù)細(xì)節(jié),,并提出解決方案,。在論文初稿和修改階段,本文擬通過實(shí)證研究,,依據(jù)提綱階段在文獻(xiàn)分析中收集到的理論,,基于特定的實(shí)踐環(huán)境,理論結(jié)合實(shí)踐,實(shí)現(xiàn)某一具體數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建,。最后采用定性和定量相結(jié)合的方法,,詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn),其數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵問題及解決方案,,以及數(shù)據(jù)倉庫個(gè)例實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)過程,。

七、可能遇見的困難,、問題及擬采取的解決辦法,、措施:

基于本文的研究?jī)?nèi)容和特點(diǎn)分析,本文在研究過程中最有可能遇到三個(gè)關(guān)鍵問題,。

其一,,非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫種類繁多,每類數(shù)據(jù)庫又對(duì)應(yīng)有不同的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,,由于當(dāng)下非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),,即便同類數(shù)據(jù)庫下不同產(chǎn)品的操作都不盡相同,難以為所有非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫提出解決方案,。針對(duì)此問題,,本文擬緊貼大數(shù)據(jù)這一背景,選擇當(dāng)下大數(shù)據(jù)環(huán)境中應(yīng)用最多的幾類數(shù)據(jù)庫的代表性產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)現(xiàn),。

其二,,雖然經(jīng)過二十年的發(fā)展,數(shù)據(jù)倉庫的理論已日趨完善,,但大數(shù)據(jù)是近幾年才發(fā)展起來的技術(shù)熱點(diǎn),大樹據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)理論文獻(xiàn)很少,。針對(duì)此問題,,本文擬參考現(xiàn)有的成熟的關(guān)系數(shù)據(jù)庫環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建方案和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉庫理論,研究適合非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建方案,,請(qǐng)導(dǎo)師就方案進(jìn)行指導(dǎo),,然后再研究具體技術(shù)細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn)方案。

其三,,基于大數(shù)據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)是本文重要的組成部分,,要完成此部分的工作需要企業(yè)提供數(shù)據(jù)支持,但現(xiàn)在數(shù)據(jù)在企業(yè)當(dāng)中的保密級(jí)別都很高,,一般企業(yè)都不會(huì)將自己的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)外傳,。針對(duì)此問題,本文擬采用企業(yè)非核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn),。

八,、大綱

本文的基本構(gòu)想和思路,文章擬分為導(dǎo)論、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫介紹,、大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵問題研究,、基于xx電子商務(wù)的大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)、結(jié)論五部分,。

導(dǎo)論

一,、研究背景

二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀述評(píng)

三,、本文的主要內(nèi)容與研究思路

第一章 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫介紹

第一節(jié) 大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)庫的要求

第二節(jié) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫比較

第三節(jié) 大數(shù)據(jù)下常用非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫介紹

小結(jié)

第二章 大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵問題研究

第一節(jié) 非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)模型和關(guān)系數(shù)據(jù)模型的轉(zhuǎn)換

第二節(jié) 基于多源非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)抽取

第三節(jié) 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

第四節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫前端展示

第三章 大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)方案

第一節(jié) 大數(shù)據(jù)環(huán)境介紹

第二節(jié) 實(shí)現(xiàn)方案

第二節(jié) hive介紹

第三節(jié) pentaho介紹

第四章 基于xx電子商務(wù)的大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)

第一節(jié) 需求分析

第二節(jié) 模型設(shè)計(jì)

第三節(jié) 概要設(shè)計(jì)

第四節(jié) 基于hive的數(shù)據(jù)入庫操作實(shí)現(xiàn)

第五節(jié) 基于pentaho的數(shù)據(jù)倉庫前端展示實(shí)現(xiàn)

結(jié)論

研究生開題報(bào)告時(shí)間篇二

學(xué)位論文題目:聚類算法研究及其在ids中的應(yīng)用

一,、論文的研究?jī)?nèi)容

論文的研究?jī)?nèi)容包括兩個(gè)方面:一是研究新的高效的聚類算法;一是把已有的聚類算法或論文提出的新算法和入侵檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合,,從而提出一個(gè)好的入侵檢測(cè)模型,。具體的研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)點(diǎn):

第一、針對(duì)聚類算法的研究問題:

1,、如何提高算法的可擴(kuò)展性

許多聚類算法在小于200個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的小數(shù)據(jù)集上是高效率的,,但是無法處理一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫里的海量對(duì)象。現(xiàn)有的聚類算法只有極少數(shù)適合處理大數(shù)據(jù)集,,而且只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)對(duì)象,,無法分析具有類屬性的數(shù)據(jù)對(duì)象。

2,、如何處理離群點(diǎn)

在實(shí)際應(yīng)用中,,估計(jì)數(shù)據(jù)集中的離群點(diǎn)可能是非常困難的,很多算法通常丟棄增長緩慢的簇,,這樣的簇趨向于代表離群點(diǎn),。然而在某些應(yīng)用中,用戶可能對(duì)相對(duì)較小的簇比較感興趣,,比如入侵檢測(cè)中,,這些小的簇可能代表異常行為,那么我們需要考慮在對(duì)算法影響更小的前提下,,如何更好的處理這些離群點(diǎn),。

3、研究適合具有類屬性數(shù)據(jù)的聚類算法的有效性

對(duì)聚類分析而言,,有效性問題通??梢赞D(zhuǎn)換為最佳類別數(shù)k的決策。而目前有關(guān)聚類算法的有效性分析,,大都集中在對(duì)數(shù)值數(shù)據(jù)的聚類方式分析上,。對(duì)于具有類屬性的數(shù)據(jù)聚類,還沒有行之有效的分析方法,。

第二,、針對(duì)聚類算法在ids應(yīng)用中的研究問題:

1,、如何結(jié)合聚類技術(shù)和入侵檢測(cè)技術(shù)取得更好的效果

很多的聚類算法都已經(jīng)和ids應(yīng)用環(huán)境結(jié)合起來了,很多研究者對(duì)前人提出的算法作出改進(jìn)后,,應(yīng)用到ids系統(tǒng)中去,,或者提出一個(gè)全新的算法來適應(yīng)ids的要求。隨著聚類技術(shù)的不斷發(fā)展,,聚類技術(shù)在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用將是一個(gè)很有前景的工作,。我們需要把更好的聚類技術(shù)成果應(yīng)用到入侵檢測(cè)中。

2,、利用聚類技術(shù)處理入侵檢測(cè)中的頻繁誤警

雖然入侵檢測(cè)是重要的安全措施,,然而它常常觸發(fā)大量的誤警,使得安全管理員不堪重負(fù),,事實(shí)上,,大量的誤警是重復(fù)發(fā)生并且頻繁發(fā)生的,可以利用聚類技術(shù)來尋找導(dǎo)致ids產(chǎn)生大量誤警的本質(zhì)原因,。

二,、學(xué)位論文研究依據(jù)

學(xué)位論文的選題依據(jù)和研究意義,以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)

聚類分析研究已經(jīng)有很長的歷史,,其重要性及其與其他研究方向的交叉特性已經(jīng)得到了研究者的充分肯定,。對(duì)聚類算法的研究必將推動(dòng)相關(guān)學(xué)科向前發(fā)展。另外,,聚類技術(shù)已經(jīng)活躍在廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域,。作為與信息安全專業(yè)的交叉學(xué)科,近年來,,聚類算法在入侵檢測(cè)方面也得到大量的應(yīng)用,。然而,聚類算法雖取得了長足的發(fā)展,,但仍有一些未解決的問題,。同時(shí),聚類算法在某些應(yīng)用領(lǐng)域還沒有充分的發(fā)揮作用,,聚類技術(shù)和入侵檢測(cè)技術(shù)結(jié)合得還不夠完善,。在這種背景下,,我們認(rèn)為,,論文的選題是非常有意義的。

本論文研究的內(nèi)容主要包括兩個(gè)方面:聚類算法的研究以及聚類算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用,。下面從兩個(gè)方面闡述國內(nèi)外這兩個(gè)方面的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì):

前人已經(jīng)提出很多聚類算法,,然而沒有任何一種聚類算法可以普遍適用于揭示各種多維數(shù)據(jù)集所呈現(xiàn)出來的多種多樣的結(jié)構(gòu),根據(jù)數(shù)據(jù)在聚類中的積聚規(guī)則以及應(yīng)用這些規(guī)則的方法,,可以將聚類算法分為以下幾種:

1,、劃分聚類算法

劃分聚類算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)目或聚類中心,,通過反復(fù)迭代運(yùn)算,逐步降低目標(biāo)函數(shù)的誤差值,,當(dāng)目標(biāo)函數(shù)收斂時(shí),,得到最終的聚類結(jié)果,劃分聚類算法典型代表是k-means算法[1]和k-modoids算法,。這些算法處理過程簡(jiǎn)單,,運(yùn)行效率好,但是存在對(duì)聚類數(shù)目的依賴性和退化性,。迄今為止,,許多聚類任務(wù)都選擇這兩個(gè)經(jīng)典算法,針對(duì)k-means及k-modoids的固有弱點(diǎn),,也出現(xiàn)了的不少改進(jìn)版本,。

2、層次聚類算法

又稱樹聚類算法,,它使用數(shù)據(jù)的聯(lián)接規(guī)則,,透過一種層次的架構(gòu)方式,反復(fù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂和聚合,,以形成一個(gè)層次序列的聚類問題解,。由于層次聚類算法的計(jì)算復(fù)雜性比較高,所以適合于小型數(shù)據(jù)集的聚類,。20xx年,,gelbard等人有提出一種新的層次聚合算法,稱為正二進(jìn)制方法,。該方法把待分類數(shù)據(jù)以正的二進(jìn)制形式存儲(chǔ)在二維矩陣中,,他們認(rèn)為,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成正二進(jìn)制會(huì)改善聚類結(jié)果的正確率和聚類的魯棒性,,對(duì)于層次聚類算法尤其如此,。kumar等人[9]面向連續(xù)數(shù)據(jù)提出一種新的基于不可分辨粗聚合的層次聚類算法,既考慮了項(xiàng)的出現(xiàn)次序又考慮了集合內(nèi)容,,該算法能有效挖掘連續(xù)數(shù)據(jù),,并刻畫類簇的主要特性。

3,、基于密度-網(wǎng)格的聚類算法

與傳統(tǒng)的聚類方法不同:基于密度的聚類算法,,通過數(shù)據(jù)密度來發(fā)現(xiàn)任意形狀的類簇;基于網(wǎng)格的聚類算法,,使用一個(gè)網(wǎng)格結(jié)構(gòu),,圍繞模式組織由矩形塊劃分的值空間,基于塊的分布信息實(shí)現(xiàn)模式聚類,,基于網(wǎng)格的聚類算法常常與其他方法相結(jié)合,,特別是與基于密度的聚類方法相結(jié)合,。基于網(wǎng)格和密度的聚類方法在以空間信息處理為代表的眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,。特別是伴隨著近來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集,、可伸縮的聚類方法的開發(fā),它在空間數(shù)據(jù)挖掘研究子域日趨活躍,。

研究生開題報(bào)告時(shí)間篇三

為規(guī)范我校研究生學(xué)位論文編寫格式,,根據(jù)《科學(xué)技術(shù)報(bào)告、學(xué)位論文和學(xué)術(shù)論文的編寫格式》(gb/t 7713-1987)和《學(xué)位論文編寫規(guī)則》(gb/t 1.1—20xx----審批版),,制定本研究生學(xué)位論文編寫規(guī)則,。

1 學(xué)位論文基本結(jié)構(gòu):

學(xué)位論文基本結(jié)構(gòu)包括前臵部份、主體部份和結(jié)尾部份,。

1.1 前臵部份包括:

(1) 封面

(2) 題名頁

(3) 英文題名頁(碩士可省略)

(4) 獨(dú)創(chuàng)性聲明(知識(shí)產(chǎn)權(quán)聲明,?)

(5) 勘誤頁(可根據(jù)需要)

(6) 致謝

(7) 序言或前言(可根據(jù)需要)

(8) 摘要頁

(9) 目次頁

(10) 插圖和附表清單((可根據(jù)需要))

(11) 縮寫、符號(hào)清單,、術(shù)語表((可根據(jù)需要))

1.2主體部份:

(1) 引言(緒論)

(2) 正文

(3) 結(jié)論

1.3 結(jié)尾部分:

(1) 參考文獻(xiàn)

(2) 附錄(可根據(jù)需要)

(3) 索引(根據(jù)需要)

(4) 作者簡(jiǎn)歷及在學(xué)期間所取得的科研成果

(5) 封底

2 編寫規(guī)范與要求

2.1 前臵部份

2.1.1 封面:封面包括分類號(hào),、密級(jí)、單位代碼,、作者學(xué)號(hào),、校名、學(xué)?;諛?biāo),、學(xué)位論文中文題目、英文題目,、作者姓名,、導(dǎo)師姓名、學(xué)科和專業(yè)名稱,、提交時(shí)間等內(nèi)容(見附件1:學(xué)位論文封面樣式),。

分類號(hào):按中國圖書分類法,根據(jù)學(xué)位論文的研究?jī)?nèi)容確定,。

密級(jí):僅限于涉密學(xué)位論文(論文課題來源于國防軍工項(xiàng)目)填寫,,密級(jí)應(yīng)根據(jù)涉密學(xué)位論文確定,分絕密,、機(jī)密和秘密三級(jí),,并注明保密期限。非涉密學(xué)位論文不得填寫密級(jí),。

單位代碼:10335,。

作者學(xué)號(hào):全日制和在職攻讀專業(yè)學(xué)位者填寫學(xué)號(hào),,同等學(xué)力申請(qǐng)學(xué)位人員填寫申請(qǐng)?zhí)枴?/p>

論文題目:應(yīng)準(zhǔn)確概括整個(gè)論文的核心內(nèi)容,,簡(jiǎn)明扼要,,一般不能超過25個(gè)漢字,英文題目翻譯應(yīng)簡(jiǎn)短準(zhǔn)確,,一般不應(yīng)超過150個(gè)字母,,必要時(shí)可以加副標(biāo)題。

學(xué)科和專業(yè)名稱:必須按國家研究生培養(yǎng)的學(xué)科專業(yè)目錄,,規(guī)范填寫,。

2.1.2 題名頁:題名頁應(yīng)包括:學(xué)位論文中英文題目,學(xué)位論文導(dǎo)師及作者本人簽名,,學(xué)位論文評(píng)閱人姓名,、職稱和單位等信息(隱名評(píng)閱除外),學(xué)位論文答辯委員會(huì)主席及成員姓名,、職稱和單位,,學(xué)位論文答辯日期等(詳見附件2題名頁樣式)。

2.1.3 英文題名頁:中文題名頁相對(duì)應(yīng)的英文翻譯,。

2.1.4 獨(dú)創(chuàng)性聲明:(見附件3浙江大學(xué)研究生學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明),。

2.1.5 致謝:致謝對(duì)象限于對(duì)課題研究,、學(xué)位論文完成等方面有較重要幫助的人員,。

2.1.6 序言或前言:學(xué)位論文的序言或前言,一般是作者對(duì)本篇論文基本特征的簡(jiǎn)介,,如說明研究工作緣起,、背景,、主旨、目的,、意義,、編寫體例,以及資助,、支持,、協(xié)作經(jīng)過等。

這些內(nèi)容也可以在正文引言(緒論)中說明,。

2.1.7 摘要:包括中文摘要和英文摘要兩部份,。摘要是論文內(nèi)容的總結(jié)概括,應(yīng)簡(jiǎn)要說明論文的研究目的,、基本研究?jī)?nèi)容,、研究方法、創(chuàng)新性成果及其理論與實(shí)際意義,,突出論文的創(chuàng)新之處,。不宜使用公式、圖表,,不標(biāo)注引用文獻(xiàn),。碩士論文摘要的字?jǐn)?shù)一般為300--500個(gè)左右,,博士論文摘要的字?jǐn)?shù)為500-1000個(gè)。英文摘要應(yīng)與中文摘要內(nèi)容相對(duì)應(yīng),。摘要最后另起一行,,列出4—8個(gè)關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞應(yīng)體現(xiàn)論文特色,,具有語義性,,在論文中有明確的出處。并應(yīng)盡量采用《漢語主題詞表》或各專業(yè)主題詞表提供的規(guī)范詞,。

2.1.8 目次頁:論文中內(nèi)容標(biāo)題的集合,。包括引言(前言)、章節(jié)或大標(biāo)題的序號(hào)和名稱,、小結(jié),、參考文獻(xiàn)、注釋,、索引等,,排在序言和前言之后另起頁(見附件4目次頁樣式)。

2.1.9 插圖和附表清單:論文中如圖表較多,,可以分別列出清單臵于目次頁之后,。圖的清單應(yīng)有序號(hào)、圖題和頁碼,。表的清單應(yīng)有序號(hào),、表題和頁碼。

2.1.10 縮寫,、符號(hào)清單和術(shù)語表:符號(hào),、標(biāo)志、縮略詞,、首字母縮寫,、計(jì)量單位、術(shù)語等的注釋表,。

2.2 主體部份

包括引言(緒論),、正文和結(jié)論。主體部分應(yīng)從另頁右頁開始,,每一章應(yīng)另起頁,。

2.2.1 一般要求

2.2.1.1 引言(緒論):應(yīng)包括論文的研究目的,流程和方法等,。論文研究領(lǐng)域的歷史回顧,,文獻(xiàn)回溯,理論分析等內(nèi)容,應(yīng)獨(dú)立成章,,用足夠的文字?jǐn)⑹觥?/p>

2.2.1.2正文:主體部分由于涉及不同的學(xué)科,,在選題、研究方法,、結(jié)果表達(dá)方式等有很大的差異,不能作統(tǒng)一的規(guī)定,。但是,,論文應(yīng)層次分明、數(shù)據(jù)可靠,、圖表規(guī)范,、文字簡(jiǎn)煉、說明透徹,、推理嚴(yán)謹(jǐn),、立論正確,避免使用文學(xué)性質(zhì)的帶感情色彩的非學(xué)術(shù)性詞語,。論文中如出現(xiàn)非通用性的新名詞,、新術(shù)語、新概念,,應(yīng)作相應(yīng)解釋,。

圖:圖應(yīng)具有“自明性”。圖包括曲線圖,、構(gòu)造圖,、示意圖、框圖,、流程圖,、記錄圖、地圖,、照片等,,應(yīng)鮮明清晰。照片上應(yīng)有表示目的物尺寸的標(biāo)度,。圖的編號(hào)和圖題規(guī)范,,并應(yīng)臵于圖下方。

表:表應(yīng)具有“自明性”,。表的編號(hào)和表題規(guī)范,,并臵于表上方。表題應(yīng)簡(jiǎn)單明了,。 表的編排,,一般是內(nèi)容和測(cè)試項(xiàng)目由左至右橫讀,數(shù)據(jù)依序豎讀。如某個(gè)表需要轉(zhuǎn)頁接排,,在隨后的各頁上應(yīng)重復(fù)表的編號(hào),。編號(hào)后跟表題(可省略)和“(續(xù))”,臵于表上方,。續(xù)表均應(yīng)重復(fù)表頭,。

公式:論文中的公式應(yīng)另行起,并縮格書寫,,與周圍文字留足夠的空間區(qū)分開,。如有兩個(gè)以上的公式,應(yīng)用從“1”開始的阿拉伯?dāng)?shù)字進(jìn)行編號(hào),,并將編號(hào)臵于括號(hào)內(nèi),。公式的編號(hào)右端對(duì)齊,公式與編號(hào)之間可用“…”連接,。公式較多時(shí),,應(yīng)分章編號(hào)。較長的公式需要轉(zhuǎn)行時(shí),,應(yīng)盡可能在“=”處回行,,或者在“+”、“-”“×”,、“/”等記號(hào)處回行,。

引文標(biāo)注:論文中引用的文獻(xiàn)的標(biāo)注方法遵照gb/t 7714-20xx,可采用順序編碼制,,也可采用著者-出版年制,,但全文必須統(tǒng)一。如:

德國學(xué)者n.克羅斯研究了瑞士巴塞爾市附近侏羅山中老第三紀(jì)斷裂對(duì)第三系摺皺的控制[25],;之后,,他又描述了西里西亞第3條大型的近南北向構(gòu)造帶,并提出地槽是在不均一的塊體的基底上發(fā)展的思想[26] ,。(順序編碼制)

結(jié)構(gòu)分析的子結(jié)構(gòu)法最早是為解決飛機(jī)結(jié)構(gòu)這類大型和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的有限元分析問題而發(fā)展起來的(przemienicki,1968)(著者-出版年制)

注釋:當(dāng)論文中的字,、詞或短語,需要進(jìn)一步加以說明,,而又沒有具體的文獻(xiàn)來源時(shí),,用注釋。注釋一般在社會(huì)科學(xué)中用得較多,。應(yīng)控制論文中的注釋數(shù)量,,不宜過多。注釋采用文中編號(hào)加“腳注”的`方式,,臵于當(dāng)頁的頁腳,。

2.2.2 章節(jié)圖表標(biāo)號(hào)規(guī)則

2.2.2.1 章節(jié)標(biāo)號(hào)

論文章節(jié)按序分層。層次以少為宜,根據(jù)實(shí)際需要選擇,。各層次標(biāo)題一律用阿拉伯?dāng)?shù)字連續(xù)標(biāo)號(hào),;不同層次的數(shù)字之間用小圓點(diǎn)“.”相隔,末位數(shù)字后面不加點(diǎn)號(hào),,如“1”,,“1.1”,“1.1.1”等,;章,、節(jié)編號(hào)全部頂格排,編號(hào)與標(biāo)題之間空1個(gè)字的間隙,。章的標(biāo)題占2行,。正文另起行,,前空2個(gè)字起排,,回行時(shí)頂格排。例如:

2.2.2.2 圖,、表等標(biāo)號(hào)

論文中的圖,、表、附注,、公式,、算式等,一律用阿拉伯?dāng)?shù)字分章依序連續(xù)編碼,。其標(biāo)注形式應(yīng)便于互相區(qū)別,,如:圖 l.1(第1章第一個(gè)圖)、圖2.2(第二章第二個(gè)圖),;表3.2(第三章第二個(gè)表)等,。

2.2.2.3 頁碼、頁眉編寫規(guī)則

學(xué)位論文的頁碼,,前臵部分用羅馬數(shù)字單獨(dú)編連續(xù)碼,,正文和后臵部分用阿拉伯?dāng)?shù)字編連續(xù)碼。單面復(fù)印時(shí)頁碼排在頁腳居中位臵,,雙面復(fù)印時(shí)頁碼分別按左右側(cè)排列,。

頁眉、頁腳文字均采用小五號(hào)宋體,,左側(cè)頁眉為“浙江大學(xué)博(碩)士學(xué)位論文”,,右側(cè)為一級(jí)標(biāo)題名稱;頁眉下橫線可為單橫線也可用上粗下細(xì)文武線,。

2.2.3 結(jié)論

論文的結(jié)論是最終的,、總體的結(jié)論,不是正文中各段的小結(jié)的簡(jiǎn)單重復(fù)。結(jié)論應(yīng)包括論文的核心觀點(diǎn),,交代研究工作的局限,,提出未來工作的意見或建議。結(jié)論應(yīng)該準(zhǔn)確,、完整,、明確、精練,。

如果不能導(dǎo)出一定的結(jié)論,,也可以沒有結(jié)論而進(jìn)行必要的討論。

2.3結(jié)尾部分

2.3.1 參考文獻(xiàn)

參考文獻(xiàn)表是文中引用的有具體文字來源的文獻(xiàn)集合,,其著錄項(xiàng)目和著錄格式遵照gb/t 7714-20xx的規(guī)定執(zhí)行,。

參考文獻(xiàn)表應(yīng)臵于正文后,并另起頁,。所有被引用文獻(xiàn)均要列入?yún)⒖嘉墨I(xiàn)表中,。引文采用順序編碼標(biāo)注時(shí),參考文獻(xiàn)表按編碼順序排列,,引文采用著作-出版年制標(biāo)注時(shí),,參考文獻(xiàn)表應(yīng)按著者字順和出版年排序。

研究生開題報(bào)告時(shí)間篇四

題報(bào)告論文字?jǐn)?shù):960字論點(diǎn):別墅,,設(shè)計(jì),,課題論文概述:

本文是研究生開題報(bào)告范文,以居住空間設(shè)計(jì)——?jiǎng)e墅設(shè)計(jì)為例為研究生開題報(bào)告的格式提供指導(dǎo)作用,。

一,、主題:住宅設(shè)計(jì)空—[別墅設(shè)計(jì)/br/] [/br/]二。主題意義:隨著社會(huì)的發(fā)展,,中國各方面與世界接軌,,人民生活水平不斷提高。這座別墅也成了一些人生活品味的體現(xiàn),。當(dāng)選擇住在空之間時(shí),,更多的人會(huì)選擇別墅,更注重空之間的內(nèi)在自然和文化,。在這個(gè)主題中,,選擇別墅,強(qiáng)調(diào)空的生活空間,,并利用空之間的交替和變化來體現(xiàn)新時(shí)代別墅的多樣性,。

三。項(xiàng)目目的:通過本項(xiàng)目,,我們可以從多方面了解別墅,,并從中獲得優(yōu)勢(shì),。從建筑外觀到室內(nèi)設(shè)計(jì)再到家具應(yīng)用,我們可以更深入別墅的多元化和空多功能設(shè)計(jì),,結(jié)合當(dāng)前社會(huì)人群的需求特點(diǎn),,設(shè)計(jì)出更舒適、更高檔的具有設(shè)計(jì)感的居住環(huán)境,。

四,、設(shè)計(jì)內(nèi)容:本課題從建筑外觀、室內(nèi)裝飾,、功能展示,、家具設(shè)計(jì)與應(yīng)用、園林設(shè)計(jì),、生活習(xí)慣與特點(diǎn)等方面對(duì)別墅進(jìn)行分析與設(shè)計(jì),。

五、時(shí)間表:

第一階段—圍繞主題選擇廣泛收集材料和材料排列,,以及房屋類型選擇,。

1、收集相關(guān)信息進(jìn)行分析:

a ,、[建筑的歷史與人文]

b ,、[別墅的外部特征]

c ,、[別墅的內(nèi)部空布局特征]

d ,、[別墅的花園特征]

e 、[別墅家具應(yīng)用的特征]

2,、選擇房屋類型和地理位置,,朝向:

a 、選擇指定的房屋類型

b ,、確定地理位置分布的朝向

c ,、確定建筑物周圍的環(huán)境因素

3、考慮建筑用戶和相關(guān)調(diào)查:

a ,、指定建筑用戶并分析他們的居住特征

第二階段從草圖形式的簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)開始,,

1、以手繪草圖的形式確定別墅的外部,、內(nèi)部局部特征和一般功能,。

2、家庭地圖設(shè)計(jì)

3,、確定其功能,,空功能間,繪制別墅特征并進(jìn)行詳細(xì)分析

第三階段——

1,、計(jì)劃的編制和說明,。完成所有指定平面,、立面和剖面的常規(guī)圖紙

2、制作具有當(dāng)?shù)靥厣男Ч麍D

3,、設(shè)計(jì)一些特色家具

4,、顯示

5、詳細(xì)介紹和解釋它們的特點(diǎn)和功能

6,、準(zhǔn)備設(shè)計(jì)預(yù)算(包括市場(chǎng)調(diào)研和總體預(yù)算)

7,、準(zhǔn)備材料表

第四階段—使展覽成為[的一部分]

1、制作效果圖展示板

2,、制作設(shè)計(jì)書

3,、制作

六、預(yù)期成績(jī):

全套別墅設(shè)計(jì)方案(包括所需圖表,、展板,、手冊(cè)、模型等),。

指導(dǎo)教師對(duì)學(xué)科設(shè)計(jì)內(nèi)容的深度和廣度,、設(shè)計(jì)方案、畢業(yè)設(shè)計(jì)結(jié)果預(yù)測(cè)等的意見,。

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