篇一 理工開(kāi)題報(bào)告1600字
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(wèn)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(wú)法處理一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)里的海量對(duì)象?，F(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(wú)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)
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(wèn)題通常可以轉(zhuǎn)換為類別數(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(méi)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(wèn)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(lái)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(lái)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(lái)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(guó)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(zhǎng)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(lái)，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(zhǎng)足的發(fā)展，但仍有一些未解決的問(wèn)題。同時(shí)，聚類算法在某些應(yīng)用領(lǐng)域還沒(méi)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(guó)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(méi)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(lái)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(guò)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算法和k-modoids算法。這些算法處理過(guò)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(shù)聚類算法，它使用數(shù)據(jù)的聯(lián)接規(guī)則，透過(guò)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(wèn)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。20__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(huà)類簇的主要特性。
篇二 項(xiàng)目管理工程碩士專業(yè)學(xué)位開(kāi)題報(bào)告1000字
為了保證工程碩士研究生學(xué)位論文的質(zhì)量，特對(duì)開(kāi)題報(bào)告制定以下要求。
一、學(xué)位論文選題應(yīng)直接來(lái)源于生產(chǎn)實(shí)際或者具有明確的生產(chǎn)背景和應(yīng)用價(jià)值，可側(cè)重從以下幾個(gè)方面選?。?/p>
①一個(gè)完整的工程項(xiàng)目策劃、工程設(shè)計(jì)項(xiàng)目或技術(shù)改造項(xiàng)目；
②技術(shù)攻關(guān)研究專題；
③新工藝、新設(shè)備、新材料、新產(chǎn)品的研制與開(kāi)發(fā)；
論文選題應(yīng)具有一定的技術(shù)難度、先進(jìn)性和工作量，能體現(xiàn)作者綜合運(yùn)用科學(xué)理論、方法和技術(shù)手段解決工程實(shí)際問(wèn)題的能力。
工程碩士研究生在導(dǎo)師指導(dǎo)下結(jié)合所在企業(yè)目前的技術(shù)改造、技術(shù)革新、引進(jìn)等技術(shù)難題或科研攻關(guān)項(xiàng)目。通過(guò)閱讀文獻(xiàn)資料、實(shí)際調(diào)查，進(jìn)行初步的研究工作后，撰寫(xiě)“文獻(xiàn)綜述報(bào)告”和“開(kāi)題報(bào)告”。
二、工程碩士在確定學(xué)位論文課題后，要寫(xiě)出選題報(bào)告。
選題報(bào)告包括“文獻(xiàn)綜述”和“開(kāi)題報(bào)告”兩部分。文獻(xiàn)閱讀和選題工作一般從全部課程學(xué)習(xí)完成后進(jìn)行。
三、寫(xiě)“文獻(xiàn)綜述”以前，要大量閱讀與論文課題有關(guān)的學(xué)術(shù)論文。
通過(guò)閱讀文獻(xiàn)，要掌握論文課題所在研究領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外的學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)和發(fā)展前沿。
在文獻(xiàn)閱讀的基礎(chǔ)上，撰寫(xiě)“文獻(xiàn)綜述”。內(nèi)容包括：論文課題所在研究領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外的學(xué)術(shù)現(xiàn)狀、前沿問(wèn)題、發(fā)展趨勢(shì)等，要對(duì)文獻(xiàn)涉及的主要原理、技術(shù)和方法進(jìn)行總結(jié)、歸納和述評(píng)。所閱讀的文獻(xiàn)目錄要在附錄中一一列出。
“文獻(xiàn)綜述”完成后，交導(dǎo)師評(píng)閱。導(dǎo)師要寫(xiě)出評(píng)語(yǔ)，導(dǎo)師認(rèn)為綜述報(bào)告不合格，要繼續(xù)閱讀文獻(xiàn)，重新撰寫(xiě)。
四、在文獻(xiàn)閱讀和調(diào)研的基礎(chǔ)上撰寫(xiě)“開(kāi)題報(bào)告”。
“開(kāi)題報(bào)告”應(yīng)包括以下內(nèi)容：
1、選題依據(jù)、課題來(lái)源、學(xué)術(shù)價(jià)值和對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技進(jìn)步的意義；
3、擬解決的生產(chǎn)實(shí)際的主要問(wèn)題和關(guān)鍵技術(shù)及難點(diǎn)、擬采取的技術(shù)路線、實(shí)施方案；
4、可能出現(xiàn)的困難與問(wèn)題及解決方法與措施；
5、預(yù)期達(dá)到的成果，可能取得的創(chuàng)新之處；
6、研究進(jìn)程計(jì)劃及時(shí)間安排，經(jīng)費(fèi)概算；
五、工程碩士完成“開(kāi)題報(bào)告”后，交給導(dǎo)師審閱通過(guò)后，確定開(kāi)題報(bào)告會(huì)議的時(shí)間和邀請(qǐng)的專家名單。
開(kāi)題報(bào)告會(huì)議可以由導(dǎo)師主持，可設(shè)一秘書(shū)記錄、整理會(huì)議材料。與會(huì)專家和其他參加人員可以提問(wèn)、質(zhì)詢。報(bào)告會(huì)議后，工程碩士本人和其他與會(huì)人員退場(chǎng)，與會(huì)專家對(duì)開(kāi)題報(bào)告進(jìn)行評(píng)議。導(dǎo)師介紹工程碩士“文獻(xiàn)綜述”撰寫(xiě)情況，與會(huì)專家對(duì)選題進(jìn)行評(píng)議、討論，秘書(shū)匯總與會(huì)專家的評(píng)議和意見(jiàn)。會(huì)議以無(wú)記名投票方式對(duì)開(kāi)題情況評(píng)分，按“合格”本和“不合格”評(píng)分。最后，填寫(xiě)專家意見(jiàn)和評(píng)分，與會(huì)專家要簽名。
六、開(kāi)題報(bào)告評(píng)為“不合格”者，可在一個(gè)月內(nèi)再作一次。第二次仍為“不合格”者取消做論文的資格，按結(jié)業(yè)處理。
篇三 理工畢業(yè)論文開(kāi)題報(bào)告6750字
理工畢業(yè)論文開(kāi)題報(bào)告
論文題目：數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷對(duì)中國(guó)本土服裝品牌的影響研究
一、 選題意義：
1. 目前國(guó)內(nèi)對(duì)直復(fù)營(yíng)銷在中國(guó)企業(yè)中的應(yīng)用與實(shí)踐都有研究，但是對(duì)直復(fù)營(yíng)銷在國(guó)內(nèi)服裝企業(yè)的應(yīng)用研究卻寥寥無(wú)幾，而對(duì)數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷策略在中國(guó)服裝企業(yè)中的應(yīng)用研究幾乎沒(méi)有。大部分的研究?jī)H僅局限在計(jì)算機(jī)行業(yè)、郵政和籠統(tǒng)的中小型企業(yè)中，并且大部分服裝品牌對(duì)數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷概念模糊。
2. 數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷雖然是一個(gè)新興的名詞，但是在歐美等一些發(fā)達(dá)國(guó)家中，數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷在服裝業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)非常普及且運(yùn)用相當(dāng)成熟，給企業(yè)帶來(lái)了巨大的利潤(rùn)。在中國(guó)本土服裝品牌走向國(guó)際化、品牌化、科技化的發(fā)展趨勢(shì)下，運(yùn)用數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷策略將會(huì)給中國(guó)本土品牌的發(fā)展帶來(lái)巨大的潛力。
3. 通過(guò)調(diào)研中國(guó)本土品牌運(yùn)用數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷策略的程度比較，并且實(shí)際案例，分析現(xiàn)今的應(yīng)用現(xiàn)狀以及應(yīng)用給品牌帶來(lái)的影響。對(duì)中國(guó)本土服裝品牌的數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷應(yīng)用現(xiàn)狀提出有效的對(duì)策，來(lái)實(shí)現(xiàn)品牌的利潤(rùn)最大化，以低成本、高效率地推廣品牌，提高品牌的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
二、 可行性分析：
中國(guó)本土服裝企業(yè)所創(chuàng)造出來(lái)的品牌，尤其是休閑裝品牌已經(jīng)出現(xiàn)了嚴(yán)重地市場(chǎng)過(guò)剩現(xiàn)狀，品牌產(chǎn)品的同質(zhì)化，營(yíng)銷技術(shù)趨于模仿，品牌的創(chuàng)新和動(dòng)力的缺失，使得國(guó)內(nèi)服裝本土品牌開(kāi)始集體衰落。隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)，大眾化營(yíng)銷趨勢(shì)向個(gè)性化營(yíng)銷的轉(zhuǎn)變，發(fā)達(dá)國(guó)家通過(guò)數(shù)字化的直復(fù)營(yíng)銷戰(zhàn)略，建立起了良好的顧客關(guān)系，為客戶提供個(gè)性化的服務(wù)，銷售業(yè)績(jī)大幅度提升，這樣高效的、可測(cè)量的顛覆性的新?tīng)I(yíng)銷是非常具有可行性的。數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷雖然還沒(méi)有在中國(guó)本土品牌中普及，但是很多服裝品牌已經(jīng)試水?dāng)?shù)字化直復(fù)營(yíng)銷?；ヂ?lián)網(wǎng)的急速普及，手機(jī)3g時(shí)代的到來(lái)，數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷策略必定給中國(guó)服裝本土品牌的發(fā)展帶來(lái)新的發(fā)展契機(jī)。
三、 解決的主要問(wèn)題：
通過(guò)分析對(duì)以數(shù)字化直復(fù)營(yíng)為服裝品牌營(yíng)銷策略應(yīng)用程度差異對(duì)比分析，結(jié)合案例分析，歸納應(yīng)用現(xiàn)狀。提出數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷在發(fā)展過(guò)程中所存在的問(wèn)題，理論與實(shí)際相結(jié)合，提出適用于中國(guó)本土服裝品牌的數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷對(duì)策來(lái)推進(jìn)中國(guó)本土服裝品牌的國(guó)際化、品牌化、科技化的進(jìn)程，讓中國(guó)本土品牌更好的發(fā)展。
四、 總體研究思路：
首先，分析中國(guó)本土服裝品牌的發(fā)展趨勢(shì)。分析在數(shù)字化時(shí)代的進(jìn)程下，中國(guó)本土服裝品牌發(fā)展數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷所具備的條件。再通過(guò)分析本土服裝品牌的數(shù)字化營(yíng)銷策略應(yīng)用程度的分析，結(jié)合某主導(dǎo)型本土品牌的個(gè)人訪談，總結(jié)出國(guó)內(nèi)服裝品牌發(fā)展數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷所存在的問(wèn)題，提出有效的對(duì)策來(lái)解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。
五、 預(yù)期成果：
通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研分析數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷在中國(guó)本土服裝中的應(yīng)用程度差異，結(jié)合中國(guó)本土服裝企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，歸納出適用于中國(guó)本土服裝品牌的有效的數(shù)字化直復(fù)營(yíng)銷策略，使我國(guó)本土服裝品牌能夠通過(guò)這種有效的、可測(cè)量的、高回報(bào)的新?tīng)I(yíng)銷策略來(lái)建立起良好的客戶關(guān)系、提高品牌的核心競(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化，能夠根據(jù)自身服裝企業(yè)的實(shí)力來(lái)使?fàn)I銷策略更加創(chuàng)新、更加高效。真正地能順應(yīng)當(dāng)今的新的營(yíng)銷趨勢(shì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)，建立起品牌價(jià)值，維護(hù)好顧客的關(guān)系。
六、 基本內(nèi)容與綱要
七、 工作計(jì)劃：
20 年12月10日 開(kāi)題報(bào)告初稿
20 年12月24日 開(kāi)題報(bào)告與任務(wù)書(shū)
20 年01月04日 論文初稿、外文翻譯、文獻(xiàn)綜述
20 年03月22日 論文整理、格式修正
20 年04月01日 論文整理、格式修正
20 年05月12日 論文完成
理工畢業(yè)論文開(kāi)題報(bào)告
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(wèn)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(wú)法處理一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)里的海量對(duì)象?，F(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(wú)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)
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(wèn)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(méi)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(wèn)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(lái)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(lái)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(lái)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(guó)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(zhǎng)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(lái)，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(zhǎng)足的發(fā)展，但仍有一些未解決的問(wèn)題。同時(shí)，聚類算法在某些應(yīng)用領(lǐng)域還沒(méi)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(guó)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(méi)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(lái)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(guò)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算法和k-modoids算法。這些算法處理過(guò)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(shù)聚類算法，它使用數(shù)據(jù)的聯(lián)接規(guī)則，透過(guò)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(wèn)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。20__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(huà)類簇的主要特性。
理工畢業(yè)論文開(kāi)題報(bào)告
論文題目： amoled像素驅(qū)動(dòng)電路設(shè)計(jì)
開(kāi)題報(bào)告內(nèi)容
① 項(xiàng)目研究的背景和意義
有機(jī)發(fā)光顯示器(oleds)是當(dāng)今平板顯示器研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。與液晶顯示器(lcd)相比，oleds具有低能耗、生產(chǎn)成本低(比液晶低20%～30%) 、自發(fā)光、寬視角、工藝簡(jiǎn)單、成本低、溫度適應(yīng)性好、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn) 。目前，在手機(jī)、pda、數(shù)碼相機(jī)等小屏顯示應(yīng)用領(lǐng)域oleds已經(jīng)開(kāi)始取代傳統(tǒng)的lcd 顯示屏 。
oled顯示器驅(qū)動(dòng)方式可分為兩種類型：無(wú)源矩陣oled(passive matri_ oled，簡(jiǎn)稱pmoled)和有源矩陣oled(active matri_ oled，簡(jiǎn)稱amoled)。pmoled采用行列掃描的方式驅(qū)動(dòng)相應(yīng)的像素發(fā)光，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，生產(chǎn)成本低的優(yōu)點(diǎn)，但器件能耗高，分辨率有限，器件壽命和顯示品質(zhì)也無(wú)法同tft-lcd 相抗衡。在amoled 中，每個(gè)發(fā)光像素都有獨(dú)立的tft電路驅(qū)動(dòng)，不存在交叉串?dāng)_問(wèn)題，亮度、壽命以及分辨率等都較pmoled 有大幅提高 。由于顯示器未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)是向著高精細(xì)畫(huà)質(zhì)應(yīng)用，pmoled驅(qū)動(dòng)方式已無(wú)法滿足要求。因此，發(fā)展amoled驅(qū)動(dòng)技術(shù)，解決有機(jī)發(fā)光顯示器的“瓶頸”問(wèn)題顯得日益迫切。
像素驅(qū)動(dòng)電路的設(shè)計(jì)是amoled顯示器的核心技術(shù)內(nèi)容，具有重要研究意義。本項(xiàng)目致力于基于薄膜晶體管(tft)的amoled顯示器像素驅(qū)動(dòng)電路的研究與實(shí)現(xiàn)。
② 工作任務(wù)分析
目前，應(yīng)用于amoled的薄膜晶體管主要有非晶硅薄膜晶體管(a-si tft)和低溫多晶硅薄膜晶體管(ltps tft)，二者實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)最大 。a-si tft與ltps tft相比具有工藝簡(jiǎn)單、價(jià)格低、制備成品率高、關(guān)態(tài)漏電流小等優(yōu)點(diǎn)。但a-si tft載流子遷移率低，器件的尺寸要比ltps tft大得多，而且驅(qū)動(dòng)電壓和信號(hào)電壓都比較大，這些不利因素會(huì)造成顯示屏像素開(kāi)口率下降、oled的壽命縮短 ，同時(shí)a-si tft技術(shù)存在著過(guò)高的光敏感性問(wèn)題 。ltps tft具有較高的載流子遷移率，相比于非晶硅工藝，其特征尺寸可以做到更小，增加oled像素的開(kāi)口率，還可以實(shí)現(xiàn)將顯示器的外圍驅(qū)動(dòng)電路集成于顯示器的周邊。
oled有源矩陣驅(qū)動(dòng)方式可分為電流編程模式和電壓編程模式。電流編程是在數(shù)據(jù)線上提供一恒定電流通過(guò)電流鏡的作用控制oled上流過(guò)的電流，即根據(jù)通入電流的大小控制像素的明暗程度(灰階)。文獻(xiàn)[4]和[9]是采用電流編程模式。采用電流編程技術(shù)的amoled畫(huà)面具有自動(dòng)補(bǔ)償ltps tft器件差異的功能，由此能提供高均勻度及高精細(xì)的畫(huà)質(zhì)表現(xiàn)，但在低色階區(qū)電流寫(xiě)入不足 。在電流編程之前還需要以電壓驅(qū)動(dòng)一小段時(shí)間使oled本身的寄生電容預(yù)充電(precharge)使oled的兩端電壓達(dá)到導(dǎo)通電壓，導(dǎo)致建立時(shí)間長(zhǎng)，掃描頻率不能太高，限制了電流編程模式只適用于中小尺寸顯示 。另外，電流鏡設(shè)計(jì)中一般要求至少兩個(gè)ltps tft的物理特性是一致的(閾值電壓、遷移率等相同)，對(duì)于目前的多晶硅工藝這是很難實(shí)現(xiàn)的。 電壓編程模式是在數(shù)據(jù)線上使用電壓信號(hào)控制流經(jīng)oled的電流而決定像素的明暗程度。電壓編程模式結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，開(kāi)口率高，像素充電迅速，功耗小，控制方便，外圍驅(qū)動(dòng)芯片設(shè)計(jì)容易、成本低。通過(guò)像素驅(qū)動(dòng)電路的設(shè)計(jì)可補(bǔ)償ltps tft閾值電壓的差異及oled導(dǎo)通電壓隨時(shí)間退化，還可以補(bǔ)償大面積顯示中電源線寄生電阻引起的電壓降，但無(wú)法補(bǔ)償tft中載流子遷移率的差異。盡管如此，可以通過(guò)優(yōu)化ltps tft制備工藝提高遷移率的均勻性。
最簡(jiǎn)單的amoled像素驅(qū)動(dòng)電路如右圖所示，包
含兩個(gè)薄膜晶體管(tft)和一個(gè)存儲(chǔ)電容(簡(jiǎn)稱2t1c
電路)，其中一個(gè)開(kāi)關(guān) (switching) tft，一個(gè)驅(qū)動(dòng)
(driving)tft。當(dāng)掃描線(scan line)開(kāi)啟時(shí)，外
部電路送入電壓數(shù)據(jù)信號(hào)經(jīng)由開(kāi)關(guān)tft存儲(chǔ)在存儲(chǔ)電
容(cs)中，此電壓信號(hào)控制驅(qū)動(dòng)tft導(dǎo)通電流大小，
也就決定了oled的灰階;當(dāng)掃描線關(guān)閉時(shí)，存儲(chǔ)于cs中的電壓仍能保持驅(qū)動(dòng)tft在導(dǎo)通狀態(tài)，故能在一個(gè)畫(huà)面時(shí)間內(nèi)維持oled的固定電流。
與tft-lcd利用穩(wěn)定的電壓控制亮度不同，oled器件屬于電流驅(qū)動(dòng)，需要穩(wěn)定的電流來(lái)控制發(fā)光。由于制程和器件老化等原因，各個(gè)像素點(diǎn)驅(qū)動(dòng)管tft的閾值電壓存在不均勻性，這樣導(dǎo)致流過(guò)各個(gè)像素點(diǎn)oled的電流會(huì)發(fā)生變化，影響圖像顯示的均勻性。因此有必要對(duì)像素電路提出補(bǔ)償，使流過(guò)各個(gè)像素點(diǎn)的電流非均勻些控制在一定的范圍之內(nèi)。很多文獻(xiàn) 在仿真的過(guò)程中，將oled器件作為一個(gè)二極管和電容的并聯(lián)，本項(xiàng)目中采用的oled模型也是將一個(gè)二極管和電容并聯(lián)。本項(xiàng)目采用eda仿真軟件hspice，對(duì)設(shè)計(jì)的amoled像素驅(qū)動(dòng)電路進(jìn)行模擬仿真，并提取出合理的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)驅(qū)動(dòng)管tft閾值漂移的補(bǔ)償。
③ 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2t1c像素驅(qū)動(dòng)電路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，像素開(kāi)口率高，適合大批量生產(chǎn)，因此2t1c電路的研究吸引了不少研究單位 。吉林大學(xué)司玉娟等 曾經(jīng)做過(guò)傳統(tǒng)amoled像素驅(qū)動(dòng)電路的仿真研究，在合理選擇poly-si tft模型參數(shù)的基礎(chǔ)上， 對(duì)2t1c像素驅(qū)動(dòng)電路進(jìn)行詳細(xì)分析， 總結(jié)出驅(qū)動(dòng)電路的合理工作參量， 并詳細(xì)分析它們的變化對(duì)驅(qū)動(dòng)電路的影響， 為像素驅(qū)動(dòng)電路設(shè)計(jì)分析提供依據(jù)。sanford等 把oled器件不僅作為發(fā)光器件，而且把它作為一個(gè)電容使用，提出了一種可以補(bǔ)償閾值漂移的2t1c電路，但是它并不能完全消除閾值漂移的影響。
此外多個(gè)研究單位提出了多于2個(gè)tft的tft補(bǔ)償電路。1998年r.dawson等 首先提出了四個(gè)tft和二個(gè)電容的補(bǔ)償電路，它不但可以補(bǔ)償值電壓的改變，還可以減少電源線寄生電阻導(dǎo)致的電壓降，與傳統(tǒng)2t1c驅(qū)動(dòng)電路相比，可以使得面板的亮度更加均勻。j.h.lee等 提出了一種基于氫化非晶硅薄膜晶體管(a-si:h tft)可補(bǔ)償閾值漂移的6t1c像素驅(qū)動(dòng)電路，實(shí)驗(yàn)表明文獻(xiàn)[12]中所設(shè)計(jì)的像素驅(qū)動(dòng)電路隨著工作時(shí)間的變化，流過(guò)oled的電流只有7%的衰減，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)2t1c電路的28%，仿真和實(shí)驗(yàn)都表明這種6t1c電路能夠維持相當(dāng)?shù)碾娏鞣€(wěn)定性，從而保持面板發(fā)光亮度的基本不變。c.l.lin等 提出了一種改進(jìn)型的電路，這款基于poly-si tft 的5t1c 像素電路采用光學(xué)反饋的方式，不僅消除了poly-si tft的驅(qū)動(dòng)管閾值電壓不均造成的像素點(diǎn)發(fā)光亮度不均，而且彌補(bǔ)了由于oled本身的退化導(dǎo)致的發(fā)光亮度下降。同時(shí)，相比于文獻(xiàn)[12]，文獻(xiàn)[13]少了一個(gè)晶體管從而提高了像素的開(kāi)口率。文獻(xiàn)[14][15]均是五個(gè)tft和一個(gè)電容的像素驅(qū)動(dòng)電路，對(duì)ltps tft的驅(qū)動(dòng)管由于制程工藝造成閾值電壓不均提出了補(bǔ)償，提高了像素點(diǎn)的發(fā)光均勻程度。文獻(xiàn)[11]-[15]的像素電路使用了多個(gè)tft，導(dǎo)致控制線路復(fù)雜，降低了像素點(diǎn)的開(kāi)口率，基于此文獻(xiàn)[16]提出了三個(gè)tft和一個(gè)電容的補(bǔ)償電路，這個(gè)電路不需要驅(qū)動(dòng)管tft的閾值產(chǎn)生階段，從而控制信號(hào)波形與傳統(tǒng)2t1c電路一樣簡(jiǎn)單。以上像素補(bǔ)償電路[11]-[16]皆是基于電壓編程模式。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于電流編程的4t1c電路，仿真和實(shí)驗(yàn)同時(shí)證明該電路能夠補(bǔ)償?shù)蜏囟嗑Ч璞∧ぞw管(ltps-tft)的閾值電壓和遷移率的不均。當(dāng)像素點(diǎn)溫度從27 升至60 時(shí)，該4t1c電路流過(guò)oled的電路僅增加了1.5%，而傳統(tǒng)2t1c電路流過(guò)oled的電流將增加37% 。
④ 畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃及進(jìn)度
第1-2周：閱讀相關(guān)文獻(xiàn)資料及撰寫(xiě)畢業(yè)設(shè)計(jì)開(kāi)題報(bào)告。
第3-4周：優(yōu)化傳統(tǒng)2t1c像素電路設(shè)計(jì)參數(shù)，2t1c電路動(dòng)態(tài)分析和仿真，進(jìn)一步熟悉hspice和aim-spice仿真軟件的使用。
第5-6周：研究文獻(xiàn)[13]中的像素電路，提取oled器件、存儲(chǔ)電容和tft器件的模型參數(shù)。
第7-8周：進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)，找像素電路設(shè)計(jì)的靈感，并構(gòu)思新的閾值補(bǔ)償電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
第9-12周：仿真分析新的電路拓?fù)?，并提取出合理的模型和工藝參?shù)。
第13-14周：撰寫(xiě)畢業(yè)設(shè)計(jì)報(bào)告，準(zhǔn)備畢業(yè)答辯。
第15周：畢業(yè)答辯。
⑤ 參考文獻(xiàn)
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篇四 理工類開(kāi)題報(bào)告2400字
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(wèn)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(wú)法處理一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)里的海量對(duì)象?，F(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(wú)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(zhǎng)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(wèn)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(méi)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(wèn)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(lái)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(lái)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(lái)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(guó)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(zhǎng)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(lái)，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(zhǎng)足的發(fā)展，但仍有一些未解決的問(wèn)題。同時(shí)，聚類算法在某些應(yīng)用領(lǐng)域還沒(méi)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(guó)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(méi)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(lái)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(guò)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算法和k-modoids算法。這些算法處理過(guò)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(shù)聚類算法，它使用數(shù)據(jù)的聯(lián)接規(guī)則，透過(guò)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(wèn)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。20__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(huà)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(guò)數(shù)據(jù)密度來(lái)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?；诰W(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(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、可伸縮的聚類方法的開(kāi)發(fā)，它在空間數(shù)據(jù)挖掘研究子域日趨活躍。
開(kāi)題報(bào)告研究方法大全
實(shí)證研究法
實(shí)證研究法是科學(xué)實(shí)踐研究的一種特殊形式。其依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實(shí)踐的需要，提出設(shè)計(jì)，利用科學(xué)儀器和設(shè)備，在自然條件下，通過(guò)有目的有步驟地操縱，根據(jù)觀察、記錄、測(cè)定與此相伴隨的現(xiàn)象的變化來(lái)確定條件與現(xiàn)象之間的因果關(guān)系的活動(dòng)。主要目的在于說(shuō)明各種自變量與某一個(gè)因變量的關(guān)系。
定量分析法
在科學(xué)研究中，通過(guò)定量分析法可以使人們對(duì)研究對(duì)象的認(rèn)識(shí)進(jìn)一步精確化，以便更加科學(xué)地揭示規(guī)律，把握本質(zhì)，理清關(guān)系，預(yù)測(cè)事物的發(fā)展趨勢(shì)。
定性分析法
定性分析法就是對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行質(zhì)的方面的分析。具體地說(shuō)是運(yùn)用歸納和演繹、分析與綜合以及抽象與概括等方法，對(duì)獲得的各種材料進(jìn)行思維加工，從而能去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里，達(dá)到認(rèn)識(shí)事物本質(zhì)、揭示內(nèi)在規(guī)律。
跨學(xué)科研究法
運(yùn)用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對(duì)某一課題進(jìn)行綜合研究的方法，也稱交叉研究法?？茖W(xué)發(fā)展運(yùn)動(dòng)的規(guī)律表明，科學(xué)在高度分化中又高度綜合，形成一個(gè)統(tǒng)一的整體。據(jù)有關(guān)專家統(tǒng)計(jì)，現(xiàn)在世界上有2000多種學(xué)科，而學(xué)科分化的趨勢(shì)還在加劇，但同時(shí)各學(xué)科間的聯(lián)系愈來(lái)愈緊密，在語(yǔ)言、方法和某些概念方面，有日益統(tǒng)一化的趨勢(shì)。
篇五 華南理工本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)開(kāi)題報(bào)告2100字
論文題目：基于標(biāo)準(zhǔn)化的車(chē)險(xiǎn)現(xiàn)場(chǎng)查勘定損方法研究
一、選題的背景和意義
1.選題的背景
隨著改革開(kāi)放的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和生活水平不斷的提高。人民對(duì)汽車(chē)的需求量不斷的增高。新中國(guó)成立毛主席親自題寫(xiě)“第一汽車(chē)制造廠奠基紀(jì)念”命名解放，1956年7月14日，中國(guó)人自己制造的第一輛汽車(chē)--“解放”牌載貨汽車(chē)從長(zhǎng)春一汽總裝線上盛裝下線，中國(guó)的汽車(chē)工業(yè)從此開(kāi)始起步，開(kāi)啟了中國(guó)汽車(chē)工業(yè)滔滔不息的源頭。直到2023年中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)銷量為2211萬(wàn)輛和2198萬(wàn)輛，比上年分別增長(zhǎng)14.8%和13.9%.這些數(shù)據(jù)都在說(shuō)明我國(guó)汽車(chē)的產(chǎn)銷量還在不斷的增長(zhǎng)，將來(lái)汽車(chē)的保有量將大大的增加。機(jī)動(dòng)車(chē)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)也隨之的到迅速的發(fā)展。1983年將汽車(chē)保險(xiǎn)改為機(jī)動(dòng)車(chē)保險(xiǎn)使其具有更加廣泛的適應(yīng)性。在1980年至1999年的20年間，全國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)承保的機(jī)動(dòng)車(chē)輛從7922輛迅速上升到1494.47萬(wàn)輛，總保險(xiǎn)費(fèi)也從人民幣728萬(wàn)元猛增到人民幣306億元，賠款支出人民幣170.9億元，賠付率為55.7%.從此以后，汽車(chē)保險(xiǎn)就一直是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的第一大保險(xiǎn)種類。
2.選題的意義
隨著生活質(zhì)量的不斷提高，汽車(chē)也逐漸的成為了普通家庭必不可少的交通工具。我國(guó)汽車(chē)還在不斷的發(fā)展階段，預(yù)計(jì)將來(lái)國(guó)內(nèi)的汽車(chē)保有量將是個(gè)很大的數(shù)字。汽車(chē)雖給人們的日常生活，工作，工地作業(yè)等帶來(lái)很便捷的作用，但是其造成的交通事故也是不可忽略的。交通事故已成為“世界第一害”，而中國(guó)是世界上交通事故死亡人數(shù)最多的國(guó)家之一。從二十世紀(jì)八十年代末中國(guó)交通事故年死亡人數(shù)首次超過(guò)五萬(wàn)人至今，中國(guó)(未包括港澳臺(tái)地區(qū))每年交通事故50萬(wàn)起，因交通事故死亡人數(shù)均超過(guò)10萬(wàn)人，已經(jīng)連續(xù)十余年居世界第一。為了保障交通事故中人生，財(cái)產(chǎn)安全，國(guó)家出臺(tái)一系列的措施，保護(hù)消費(fèi)者的合法權(quán)益，汽車(chē)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)也就應(yīng)運(yùn)而生。汽車(chē)查勘定損崗是直接接觸標(biāo)的車(chē)，對(duì)交通事故、汽車(chē)損壞等汽車(chē)保險(xiǎn)把守第一關(guān)。
二、選題研究的主要內(nèi)容
一般的情況下保險(xiǎn)理賠中涉及到保險(xiǎn)人和被保險(xiǎn)人兩個(gè)角色。保險(xiǎn)責(zé)任是根據(jù)保險(xiǎn)條款中保險(xiǎn)責(zé)任和責(zé)任免除來(lái)確定。不同保險(xiǎn)公司的保險(xiǎn)條款和免除責(zé)任又是不相同的，不同保險(xiǎn)公司的定損標(biāo)準(zhǔn)有差別。保險(xiǎn)業(yè)務(wù)想要在市場(chǎng)扎下的筋基除了有一個(gè)大市場(chǎng)的需求之外還要有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。既是公平、公開(kāi)、公正，又能更好的維護(hù)消費(fèi)者的合法權(quán)益。
眾說(shuō)周知，我國(guó)的汽車(chē)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)起步較晚。中國(guó)人民保險(xiǎn)公司于1955年停止了汽車(chē)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。直到70年代中期為了滿足各國(guó)駐華使領(lǐng)館等外國(guó)人擁有的汽車(chē)保險(xiǎn)的需要，開(kāi)始辦理以涉外業(yè)務(wù)為主的汽車(chē)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。而國(guó)內(nèi)的汽車(chē)保險(xiǎn)真正的開(kāi)始發(fā)展是在十一屆三中全會(huì)之后恢復(fù)的。1955年到1980年相隔25年之久，無(wú)論是以前還是現(xiàn)在國(guó)外汽車(chē)保險(xiǎn)行業(yè)的制度相比于國(guó)內(nèi)還是先進(jìn)很多的。我們要學(xué)習(xí)國(guó)外的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)和管理理念運(yùn)用到汽車(chē)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)之中。建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的車(chē)險(xiǎn)現(xiàn)場(chǎng)查勘定損方法勢(shì)在必行。
論文應(yīng)完成項(xiàng)目
(1)國(guó)內(nèi)外汽車(chē)保險(xiǎn)查勘定損的研究現(xiàn)狀對(duì)比分析;
(2)國(guó)內(nèi)外汽車(chē)保險(xiǎn)查勘定損的工作特點(diǎn)對(duì)比分析;
(3)我國(guó)汽車(chē)保險(xiǎn)查勘定損工作的人才構(gòu)成、行業(yè)規(guī)范、行業(yè)范疇等要素分析;
(4)車(chē)險(xiǎn)查勘定損工作內(nèi)容細(xì)化分析;
(5)車(chē)險(xiǎn)查勘定損崗位的操作方式標(biāo)準(zhǔn)化研究。
擬解決關(guān)鍵問(wèn)題
1.查勘的調(diào)度流程是怎樣的
2.如何判斷事故的真實(shí)性
3.查勘員需要懂得的交通知識(shí)與整個(gè)賠款程序
4.定損員拍照的技巧
5.判斷零件修復(fù)還是更換的標(biāo)準(zhǔn)
6.定損員如何入單
三、選題的研究方法及技術(shù)路線
1.選題的研究方法
文獻(xiàn)研究法：通過(guò)查閱大量的資料，各種學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，全面的了解車(chē)險(xiǎn)現(xiàn)場(chǎng)查勘定損的方法。
實(shí)習(xí)觀察法：通過(guò)到人民財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)實(shí)習(xí)，了解、學(xué)習(xí)、研究國(guó)內(nèi)查勘定損方法。比較分析法：通過(guò)比較國(guó)內(nèi)國(guó)外車(chē)險(xiǎn)查勘定損方法的利弊，揚(yáng)長(zhǎng)避短。學(xué)習(xí)國(guó)外的先進(jìn)方法，促進(jìn)國(guó)內(nèi)汽車(chē)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的發(fā)展。
2.選題研究的技術(shù)路線
首先是通過(guò)相關(guān)的查閱書(shū)籍，學(xué)術(shù)報(bào)告對(duì)車(chē)險(xiǎn)現(xiàn)場(chǎng)查勘定損有初步的了解。在到人民財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司實(shí)習(xí)汽車(chē)查勘定損崗。一般來(lái)說(shuō)，作為實(shí)習(xí)生都會(huì)被派到門(mén)前定損。這樣就有一個(gè)很好的機(jī)會(huì)直接接觸到定損的方法，要點(diǎn)。實(shí)習(xí)一段的時(shí)間之后就會(huì)被派到現(xiàn)場(chǎng)查勘。
其實(shí)，查勘和定損時(shí)兩個(gè)不同的工作崗位，在查勘和定損之間有衍生出復(fù)勘崗，只不過(guò)對(duì)于復(fù)勘崗一般是由查勘人員進(jìn)行復(fù)勘。
除此之外還要基本弄懂常見(jiàn)車(chē)型的配件價(jià)格，這一點(diǎn)也是做好定損工作的要領(lǐng)。
四、選題研究的工作基礎(chǔ)
1.我本人是中國(guó)人民財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)實(shí)習(xí)生。對(duì)車(chē)險(xiǎn)查勘定損有一定的了解，有機(jī)會(huì)再去深入學(xué)習(xí)研究。
2.我們有一門(mén)汽車(chē)保險(xiǎn)課，有條件讓老師指導(dǎo)一下。
3.學(xué)校圖書(shū)館有很多查勘定損方面的書(shū)籍，可以利用這些資源更加深入的學(xué)習(xí)。
五、主要參考文獻(xiàn)及出處
1.王俊喜。淺析汽車(chē)保險(xiǎn)查勘定損模式[j].企業(yè)導(dǎo)報(bào)，2023(16)。
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9.駱孟波《汽車(chē)保險(xiǎn)與理賠》同濟(jì)大學(xué)出版社
10.趙穎悟《汽車(chē)保險(xiǎn)與理賠》電子工業(yè)出版社
11.熊福生《保險(xiǎn)學(xué)》，北京，經(jīng)濟(jì)管理出版社，2023.
