开题报告怎么写 篇一
题目：论幼儿园教师信息素养的培养
学生姓名：xx
学号：xx
指导教师：xx
学院：xx
专业：xx
职称：xx
选题的意义及研究状况：xx
21世纪是以信息技术为标志的世纪，以计算机和网络技术为核心的现代信息技术不断发展，改变着人们的生活，信息化成为社会发展的必然趋势。信息的获取、分析、处理、应用的能力将作为现代人最基本的能力和素质，信息技术教育成为教育改革和发展的重点，教师信息素养的提升也成了新的时代课题。而幼儿教育作为基础教育显得尤为重要和关键，因此，现代化教育对幼儿教师的信息素养提出了新的要求。
何克抗认为：教师的信息素养“应当是与‘信息获取、信息分析、信息加工和信息利用’有关的基础知识和实际能力。其中：①信息获取，包括信息发现、信息采集与信息优选；②信息分析，包括信息分类、信息综合、信息查错与信息评价；③信息加工，包括信息的排序与检索、信息的组织与表达、信息的存储与变换以及信息的控制与传输等；④信息利用，包括如何有效地利用信息来解决学习、工作和生活中的各种问题。
这就要求幼儿教师不断加强学习，与时俱进，在掌握相应的幼儿教育方法和手段的同时，掌握一些现代教育技术知识，提升信息素养，完善自身，适应时代的要求，促进我国幼教事业的发展。
主要内容：
引言：现代化教育对教师信息素养提出要求
一、信息素养的及幼儿教师信息素养
（一）信息素养的概念
（二）教师的基本信息素养
（三）幼儿园教师信息素养的目标
二、幼儿教师信息素养问题
（一）分析调查问卷
（二）幼儿教师信息素养的现状
（三）对幼儿教师信息素养问题的分析
三、对幼儿教师信息素养的讨论
（一）提高幼儿教师信息技术能力的策略、途径
（二）对幼儿教师信息素养的培养提出建设性意见
（三）对现今的教师整体教育现状进行反思
研究方法：文献调查、实地观察、问卷调查、访谈等
思路：通过对现代化教育环境下幼儿园教师信息素养的调查了解，分析幼儿园教师信息素养的现状，对存在的问题进行分析探讨，并根据现代化教育的要求及幼儿园的教学特点，提出幼儿教师信息素养的要求及培养意见。
准备情况（查阅过的文献资料及调研情况，现有仪器、设备情况、已发表或撰写的相关文章等）
总体安排和进度（包括阶段性工作内容及完成日期）：
1、20xx年12月5日参加毕业论文开题报告会，确定论文题目
2、20xx年12月2日－2006年12月6日准备完成开题报告书
3、20xx年12月7日－2006年12月12日完成毕业论文开题报告书
4、20xx年12月15日－2007年3月10日完成毕业论文初稿
5、20xx年3月10日－2007年4月10日修改论文初稿，并完成最终定稿
6、20xx年4月11日－2007年4月20日进行毕业论文评审
指导教师签名：xx
开题报告怎么写 篇二
本选题的研究意义和应用价值：
任何专业技能的学习都必须建立在基础知识学习之上。当前，新课程改革要求学生要全面发展，提高综合能力和素质。艺术教育作为一项专业技能教育，成为许多学生和家长眼中的热点。但是，我们应该清楚的看到，现在许多艺术院校的学生基础知识比较薄弱，基本知识掌握较差，再加上艺术院校在录取生源时比较看中学生的艺术能力，对文化基础知识要求比较低，所以造成艺术院校的学生文化素质相对较低。为了学生以后走上工作岗位不出现瘸腿现象，加强艺术教育中的文化素质显得比较重要和具有现实意义。
本选题的研究现状：
学者普遍关注艺术教育从生涯规划的角度关注学生的完满性发展，不仅注重学生专业知识和职业能力的培养，同时注重从情感、意志、情绪、伦理各方面对学生的人格做全面的规划和引导，使之在社会适应能力、综合能力、创新能力以及情感、价值观等各方面平衡发展，进而成为一个完善的社会人。这体现了艺术教育应从过去培养单纯的专业人才转变为培养专业人文者。这种教育理念的转变必然引起艺术教育一系列课程的改革与整合。学者认为崇尚人文精神和创新精神应该是艺术教育发展的指导思想。提高学生人文素质离不开人文教育。加强人文教育，有助于培养学生的社会责任感，有助于培养学生完善的人格，有助于提升学生的精神境界，艺术院校是文化艺术的摇篮，是一片弘扬人类文明的沃土，更应把提高学生人文素质作为最根本的任务。但遗憾的是，我们一直不重视学生全面素质的提高，特别是人文素质的培养，片面强调实用技术教育，忽略人文教育，可能会把我们的学生培养成技术纯良的工具人。有学者认为，人文教育特别是艺术教育主要是培养和提高学生的形象思维能力的。也有学者认为艺术教育的发展是一个漫长的过程，要搞清楚他的发展方向和基本任务。艺术学科建设不能是粗放式的，而应该讲究精品效应。单科艺术院校培养艺术家，综合大学则要致力于培养艺术理论研究者，在这样的双轨制下全面发展，深入研究，进行改革，注重交叉学科，从宏观的角度对艺术教育进行整体研究，确立艺术学科的地位。要清晰的认识到艺术教育的基本任务应该是：向在校的学生进行艺术教育，提高整个大学学生的综合素质。南开大学文学院的杨岚博士认为素质教育系列中的艺术教育应更突出其心育、情育、美育的功能，发挥其作为文化平衡和文化创新因子的作用，促进人的自由而全面的发展。她认为面向全体大学生的大众性普及性的艺术理论、艺术历史、艺术鉴赏教育，着力点放在促进大学生全面发展，放在对专业化教育、机械性文化、技术性理性构成强有力的文化制衡上。
自己的见解：
笔者认为，艺术教育中重视文化素质无可厚非，因为任何技能的产生和发展，都与基础知识和文化密不可分，艺术教育也是建立在基础文化知识之上的。但是，现在学者们的研究只盯在论理上，从理论的高度进行分析和论证。其实，从实证的角度更能说明艺术教育中文化素质的重要性和地位更应如何。所以，作者对艺术教育需要哪些文化知识进行了分析和重构，也愿更好的为艺术教育中渗透文化素质建言献策。
研究的主要内容：
一、艺术教育中文化素质缺失及其表现
（一）历史文化知识缺乏，吸收借鉴人类先进文化的自觉意识不强，文化底蕴支撑薄弱
（二）哲学知识不足，创新思维迟钝，思想僵化
（三）文学素养和艺术鉴赏水平不高，人文情怀不足，人格影响力欠缺
（四）心理学伦理学知识欠缺，精神意志不够坚定，应对复杂情况的能力不强
二、艺术教育中增强文化素质的思考
（一）将审美教育与传统文化教育相结合
（二）突出审美教育对培养大学生正确审美观的作用
（三）强化大学生的人格塑造与社会责任感相联系
三、结语
主要研究方法：访谈法、调查法、归纳法、演绎法、经验总结法等。
1、以定性研究为主，辅以定量分析
2、静态研究和动态研究相结合
3、要理论研究与实际运用相结合
开题报告怎么写 篇三
一、论文名称、课题来源、选题依据
论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
（1）趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线（数学模型为：Y=L∕[1+A？exp（-B·t）]）及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线（数学模型为：Y=L·exp（-B·t））皆属于生长曲线，其预测值Y为技术性能指标，t为时间自变量，L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
（2）相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种：导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
（3）专家预测法。以专家意见作为信息来源，通过系统的调查、征询专家的意见，分析和整理出预测结果。专家预测法主要有：专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等，其中，德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处，避免了其缺点，被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据，在进行产品技术创新预测时，只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势，并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中，对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推，而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测，但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式，而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素，略去了许多未考虑的因素，所以，所建模型对实际问题的表达能力也不够准确，预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验，往往带有主观性，难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献，为企业技术创新的预测提供了科学的方法论，但在新的经济和市场环境下，技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展，以克服自身的不足，更进一步适应时代发展的需要，为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前，在我国企业技术创新评估中，一般只考虑如下四个方面的因素：
（1）技术的先进性、可行性、连续性；
（2）经济效果；
（3）社会效果；
（4）风险性。
在对此四方面内容逐个分析后，再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有：Delphi法（专家法）、AHP法（层次分析法）、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等，但技术创新的评估是一个非常复杂的系统，其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性，同时，还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法，难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究，在我国的历史还不长，无论是指标体系还是评估方法，均处于研究之中，我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系；建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下，神经网络技术就有其特有的优势，以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能，可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题，它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础，BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，各层的神经元数目不同，由正向传播和反向传播组成，在进行产品技术创新预测和评估时，从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息，经隐含层处理后传入输出层，其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置，考虑了概括性和动态性，力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素，尽管是黑匣子式的预测和评估，但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合，输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅，虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等，但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究，在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下，以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型，是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在：
（1）探索新的技术创新预测和评估技术，丰富和完善技术创新预测和评估方法体系；
（2）将神经网络技术引入技术创新的预测和评估，有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在：
（1）提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术，有利于提高预测的正确性；
（2）提供一种基于BP神经网络的综合评估方法，有利于提高评估的科学性；
（3）为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型，并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法，结合企业的具体实际，对指标和模型体系进行实证分析，使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手，密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响，系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素，建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系，并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时，需要一组决定其相对重要性的初始权重，权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点，以BP神经网络为基础，构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点，设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料，构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本，对预测和评估模型进行自学习和训练，使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景，对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面，一种是采用传统的指标体系，另一种是采用国外先进国家的指标体系，如何结合我国实际当前经济形势，参考国外先进发达国家的研究工作，建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系，此为本研究要做的首要工作，这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能，能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题，本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估，这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素，并研究影响因素间的内在联系，确定其相互之间的重要度，探讨其量化和规范化的方法，将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合，建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中，发现问题、分析问题，归纳和总结出具有共性的东西，探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究，先从某一行业出发，定义模型的基本输入因素，然后，逐步扩展，逐步增加模型的复杂度。
4、要理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合，进行实证研究，在实践中丰富和完善，研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作，编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作，发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文，对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础，也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作，具有一定的实践经验，与许多企业有密切的合作关系，同时，对神经网络技术也进行过专门的学习和研究，所以，本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备，能顺利完成本课题的研究，取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
20xx.07-20xx.09：完成论文开题。
20xx.09-20xx.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
20xx.11-20xx.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
20xx.01-20xx.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
20xx.03-20xx.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
20xx.04-20xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
研究生开题报告 篇四
一、论文的研究内容
论文的研究内容包括两个方面：一是研究新的高效的聚类算法；一是把已有的聚类算法或论文提出的新算法和入侵检测技术相结合，从而提出一个好的入侵检测模型。具体的研究内容包括以下几个点：
第一、针对聚类算法的研究问题：
1、如何提高算法的可扩展性
许多聚类算法在小于200个数据对象的小数据集上是高效率的，但是无法处理一个大规模数据库里的海量对象。现有的聚类算法只有极少数适合处理大数据集，而且只能处理数值型数据对象，无法分析具有类属性的数据对象。
2、如何处理离群点
在实际应用中，估计数据集中的离群点可能是非常困难的，很多算法通常丢弃增长缓慢的簇，这样的簇趋向于代表离群点。然而在某些应用中，用户可能对相对较小的簇比较感兴趣，比如入侵检测中，这些小的簇可能代表异常行为，那么我们需要考虑在对算法影响更小的前提下，如何更好的处理这些离群点。
3、研究适合具有类属性数据的聚类算法的有效性
对聚类分析而言，有效性问题通常可以转换为最佳类别数K的决策。而目前有关聚类算法的有效性分析，大都集中在对数值数据的聚类方式分析上。对于具有类属性的数据聚类，还没有行之有效的分析方法。
第二、针对聚类算法在IDS应用中的研究问题：
1、如何结合聚类技术和入侵检测技术取得更好的效果
很多的聚类算法都已经和IDS应用环境结合起来了，很多研究者对前人提出的算法作出改进后，应用到IDS系统中去，或者提出一个全新的算法来适应IDS的要求。随着聚类技术的不断发展，聚类技术在入侵检测中的应用将是一个很有前景的工作。我们需要把更好的聚类技术成果应用到入侵检测中。
2、利用聚类技术处理入侵检测中的频繁误警
虽然入侵检测是重要的安全措施，然而它常常触发大量的误警，使得安全管理员不堪重负，事实上，大量的误警是重复发生并且频繁发生的，可以利用聚类技术来寻找导致IDS产生大量误警的本质原因。
二、学位论文研究依据
学位论文的选题依据和研究意义，以及国内外研究现状和发展趋势聚类分析研究已经有很长的历史，其重要性及其与其他研究方向的交叉特性已经得到了研究者的充分肯定。对聚类算法的研究必将推动相关学科向前发展。另外，聚类技术已经活跃在广泛的应用领域。作为与信息安全专业的交叉学科，近年来，聚类算法在入侵检测方面也得到大量的应用。然而，聚类算法虽取得了长足的发展，但仍有一些未解决的问题。同时，聚类算法在某些应用领域还没有充分的发挥作用，聚类技术和入侵检测技术结合得还不够完善。在这种背景下，我们认为，论文的选题是非常有意义的。
本论文研究的内容主要包括两个方面：聚类算法的研究以及聚类算法在入侵检测中的应用。下面从两个方面阐述国内外这两个方面的发展现状和趋势：
前人已经提出很多聚类算法，然而没有任何一种聚类算法可以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构，根据数据在聚类中的积聚规则以及应用这些规则的方法，可以将聚类算法分为以下几种：
1、划分聚类算法
划分聚类算法需要预先指定聚类数目或聚类中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终的聚类结果，划分聚类算法典型代表是k-means算法[1]和k-modoids算法。这些算法处理过程简单，运行效率好，但是存在对聚类数目的依赖性和退化性。迄今为止，许多聚类任务都选择这两个经典算法，针对k-means及k-modoids的固有弱点，也出现了的不少改进版本。
2、层次聚类算法
又称树聚类算法，它使用数据的联接规则，透过一种层次的架构方式，反复将数据进行分裂和聚合，以形成一个层次序列的聚类问题解。由于层次聚类算法的计算复杂性比较高，所以适合于小型数据集的聚类。20xx年，Gelbard等人有提出一种新的层次聚合算法，称为正二进制方法。该方法把待分类数据以正的二进制形式存储在二维矩阵中，他们认为，将原始数据转换成正二进制会改善聚类结果的正确率和聚类的鲁棒性，对于层次聚类算法尤其如此。Kumar等人[9]面向连续数据提出一种新的基于不可分辨粗聚合的层次聚类算法，既考虑了项的出现次序又考虑了集合内容，该算法能有效挖掘连续数据，并刻画类簇的主要特性。
3、基于密度-网格的聚类算法
与传统的聚类方法不同：基于密度的聚类算法，通过数据密度来发现任意形状的类簇；基于网格的聚类算法，使用一个网格结构，围绕模式组织由矩形块划分的值空间，基于块的分布信息实现模式聚类，基于网格的聚类算法常常与其他方法相结合，特别是与基于密度的聚类方法相结合。基于网格和密度的聚类方法在以空间信息处理为代表的众多领域有着广泛的应用。特别是伴随着近来处理大规模数据集、可伸缩的聚类方法的开发，它在空间数据挖掘研究子域日趋活跃。