论文研究数据处理
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
做图，对于科技论文而言，图或表的选择，应以表达结果的需要而定。如果强调以精确的数值展示大量的数据，就采用表格形式；如果强调展示结果的分布特征或变化趋势，则采用插图形式。具有明显规律性或变化趋势的数据结果，通常推荐采用图形展示。同时，图表配合使用可让论文的结果显示得更加全面，但应避免同时以图和表的形式重复展示同样的数据。对于一般的结果，也不能在图表和正文的文字描述中重复出现，但对于重要的结果，可以同时在图表和正文的文字描述中展示。发表研究结果是科技论文出版的主要目的，而图和表是展示研究结果的主要形式。图和表各有优势，相互补充。图的特点是直观，可以清晰地反映事物的发展规律或变化趋势，有效地展示复杂结果；表的优势在于准确反映数据大小，方便列举大量的数据或资料，并展示数据的统计学属性，便于定量地了解结果。
研究生论文的数据处理
是数据处理时的错误。如果是硕士毕业论文，这个只是数据处理时的错误。除非你原文是有颠覆性的结果且改正后就没了，也没有人会在意你数据处理时出现的错误。
算的。
根据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》的规定，在科学研究及相关活动中有下列行为之一的，应当认定为构成学术不端行为：
（一）剽窃、抄袭、侵占他人学术成果；
（二）篡改他人研究成果；
（三）伪造科研数据、资料、文献、注释，或者捏造事实、编造虚假研究成果；
（四）未参加研究或创作而在研究成果、学术论文上署名，未经他人许可而不当使用他人署名，虚构合作者共同署名，或者多人共同完成研究而在成果中未注明他人工作、贡献；
（五）在申报课题、成果、奖励和职务评审评定、申请学位等过程中提供虚假学术信息；
（六）买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文；
（七）其他根据高等学校或者有关学术组织、相关科研管理机构制定的规则，属于学术不端的行为。
因此对于论文的态度一定要严谨，不要心存侥幸，认真改。否则高校可以按照学生管理的相关规定，给予相应的学籍处分。学术不端行为与获得学位有直接关联的，由学位授予单位作暂缓授予学位、不授予学位或者依法撤销学位等处理。
拓展资料
学术不端是指学术界的一些弄虚作假、行为不良或失范的风气，或指某些人在学术方面剽窃他人研究成果，败坏学术风气，阻碍学术进步，违背科学精神和道德，抛弃科学实验数据的真实诚信原则，给科学和教育事业带来严重的负面影响，极大损害学术形象的丑恶现象。
这种现象的出现主要是现今学术体制中学术行政化的衍生现象。
在数据处理方面，研究结果应该建立在确凿的实验、试验、观察或调查数据的基础上，因此论文中的数据必须是真实可靠的，不能有丝毫的虚假。研究人员应该忠实地记录和保存原始数据，不能捏造和窜改。虽然在论文中由于篇幅限制、写作格式等原因，而无法全面展示原始数据，但是一旦有其他研究人员对论文中的数据提出疑问，或希望做进一步了解，论文作者应该能够向质疑者、询问者提供原始数据。因此，在论文发表之后，有关的实验记录、原始数据仍然必须继续保留一段时间，一般至少要保存5年，而如果论文结果受到了质疑，就应该无限期地保存原始数据以便接受审核。
如果研究人员没有做过某个实验、试验、观察或调查，却谎称做过，无中生有地编造数据，这就构成了最严重的学术不端行为之一——捏造数据。如果确实做过某个实验、试验、观察或调查，也获得了一些数据，但是对数据进行了窜改或故意误报，这虽然不像捏造数据那么严重，但是同样是一种不可接受的不端行为。常见的窜改数据行为包括：去掉不利的数据，只保留有利的数据；添加有利的数据；夸大实验重复次数（例如只做过一次实验，却声称是3次重复实验的结果）；夸大实验动物或试验患者的数量；对照片记录进行修饰。
资料来源 百度百科 学术不端 高等学校预防与处理学术不端行为办法
数据预处理的研究论文
教师在服饰方面
假设T是原始的转移矩阵（或者说图卷积矩阵、信息传递矩阵），那么图扩散矩阵定义为： 为了保证收敛性，加上约束 ， 。这个转移矩阵可以自行定义： 如果我们令 ， ，那么就得到了personalized pageRank图扩散矩阵。如果我们令 ， ，那么就得到了文献《The heat kernel as the pagerank of a graph》提出的时间 的heat kernel。如果我们令 ， ， 且对任意 有 ，此时就得到了一个GCN。 这篇文章提出的模型如下： 其中 和 是可学习参数， 是激活函数。作者认为，在超大图场景下 的计算可以用Spark之类的分布式框架比较方便地计算出来，作为数据预处理的一部分。通常定义 ，其中 是常见的图卷积矩阵， 。本文举了三个 作为例子：GCN里的加self loop的对称标准化邻接矩阵，Personalized PageRank图卷积矩阵和traingle-induced邻接矩阵（这是啥？） 简单来说，这篇文章提出的模型是在SIGN的基础上，对不同感受野的图卷积做attention，结合标签传播方法，提出了SAGN模型。 这篇文章和上一篇文章很像。也是个OGB刷榜的论文。 近年来有不少研究和实验都发现GAT在建模邻节点attention上存在的不足。这篇文章挺有趣的，作者定义了静态注意力和动态注意力：注意力本质就是一个query对多个keys的注意力分布。对于一组固定的keys，如果不同的query对这组keys进行attention，得到的attention分数相对不变（attention分数排名不变），那么这个attention函数就是静态的。显然，静态的attention的表征能力有限。作者证明了GAT的attention函数： 是静态的，因此表征能力有限。作者提出了GAT的一个改进： 并且证明了这个改进的attention函数是动态的attention。作者用了一个二分图查找问题作为实验，预测下图问号处的数字：PCA算法的优化问题是： Zhang & Zhao (2012)提出了Graph PCA： 这个问题的解是： 其中 是 的最大k个特征值对应的标准化的特征向量。这个玩意儿和PPNP模型很接近。基于此，作者提出了一个有监督形式的GPCA算法： 我们来看看这个 的含义：如果节点 和节点 属于同一类别，那么 ，否则等于0。因此 这一项旨在把同一类别的隐变量距离拉近，不同类别的隐变量的距离拉远。有监督GPCA的解和原始GPCA的解是一样的，替换一下拉普拉斯矩阵即可。 基于此，作者把GPCA叠多层，提出了GPCANET。这个模型首先用上述方法初始化权重矩阵，然后再进行端到端训练。除此之外，还可以用上面的方法给其它GNN做权重初始化。
化学工程可以写工艺，或者废水处理方面的。开始也是不懂怎么弄，还是学长给的文方网，写的《臭氧氧化深度处理煤化工废水的应用研究》，非常专业基于Web的磷化工工艺安全评价系统的设计与实现废弃塑料裂解炼油过程控制系统的研究与设计高等职业教育化工工艺专业的教学改革与实践高纯磷化工工艺技术数据库开发化工工艺数据挖掘中数据预处理技术的研究与应用SketchUp在生物化工工艺流程设计方面的运用CD公司化工工艺专业设置及工艺开发室员工绩效评价的方案设计化工企业环境风险评价与突发环境事件应急预案研究化工过程仿真系统的开发危险化学品监管机制建构研究基于主题和主体框架的工程应用软件开发技术研究年产20吨OZ车间工艺设计化工仿真系统的研究与开发旋风滑弧非热等离子体反应器设计技术研究磷化工安全评价决策支持系统的设计与开发间接加热式热风循环干燥设备及工艺的本质安全化改进研究煤化工冷态半实物仿真培训系统的研究与设计磷化工环境评价决策支持系统开发
张量研究生论文数据处理
是数据处理时的错误。如果是硕士毕业论文，这个只是数据处理时的错误。除非你原文是有颠覆性的结果且改正后就没了，也没有人会在意你数据处理时出现的错误。
给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议看着刚进实验室的师弟师妹们的迷茫，虽然也与他们进行过一些零散的交谈，但是都不够系统。因此，根据自己的经历给出学习数据挖掘的一些建议，大家可以根据自身的情况，具体问题具体分析，作为参考。希望在上一届的基础上，走的更深，走的更远。一. 读研与数据挖掘基础首先介绍一下大家都比较关心的几个问题，包括我们组的研究方向是什么，论文相关问题，大数据与工作相关问题，上海户口问题几个方面。1. 我们组的研究方向是什么我们组大的研究方向是数据挖掘，论文的研究方向是推荐算法。要注意大的研究方向，论文的研究方向与工作方向的区别和联系。2. 论文相关问题读研究生免不了会思考一个问题，读研的意义是什么？我自己认为读研的最大意义是训练自己系统化的严谨的分析思维能力。在导师给定论文研究方向后，如何确立更细的研究方向，如何检索资料，如何阅读英文论文，如何提出自己的创新点，如何做实验，如何写论文，如何修改论文，如何投稿，如何退修，如果是国际会议，还要去做英文口头报告，与同行交流等，这些问题都是需要自己去思考的。3. 大数据与工作相关问题数据挖掘属于大数据专业吗？当然属于。现在大数据找工作相对还是比较理想的。关键是要学习哪些课程呢？以前给大家推荐了很多的书籍，但是效果却恰恰相反，因为实在太多了根本看不完，更不知阅读书籍的顺序，浅尝辄止，最后一本书也没有看完，研究生就结束了。（1）最低保障书籍无论将来做什么，熟练掌握一门编程语言，一个数据库，数据结构，算法都是必备的。《高性能MySQL》《数据结构与算法分析：Java语言描述》《算法》：（2）Python与机器学习《集体智慧编程》《社交网站的数据挖掘与分析》《数据挖掘：概念与技术》 Python官方文档： Scikit-Learn官方文档：（3）Java相关书籍《Java开发实战经典》《Java Web开发实战经典》《Java虚拟机规范》 Java SE： Java EE：（4）Hadoop与Spark书籍《大数据日知录：架构与算法》《Hadoop权威指南》《大数据Spark企业级实战》《Scala编程》 Hadoop官方网站： Spark官方网站： Scala官方网站：说明：认准目标，耐住性子，一步一步往前走。要把上面推荐的书籍硬着头皮读完，数据挖掘基本也就算是入门了。4. 上海户口问题上海户口属于积分制，如果想要在校期间就拿到，那么唯一的方式就是参数每年的研究生数据建模比赛，并且获奖。获奖比例还是很高的。其实，好好学习Python，买本数学建模的书籍看完，看几篇近些年来的获奖论文，比赛时硬着头皮钻研一道题目并且写好论文，基本上都可以获奖。二. 数据挖掘进阶数据挖掘涉及多个方向，但是通常从数学统计，数据库和数据仓库，机器学习三个方向来进行研究。当我想学习一个方向的时候，最希望做的事情就是让别人给我列出一个书单。因为我也会给你们列出一个书单，让你们慢慢研究吧。1. 数学统计（1）理论数学：复变函数，实变函数，泛函分析，拓扑学，积分变换，微分流形，常微分方程，偏微分方程等。（2）应用数学：离散数学（集合，逻辑，组合，代数，图论，数论），具体数学，张量分析，数值计算，矩阵论，逼近论，运筹学，凸优化，小波变换，时间序列分析等。（3）概率：概率论，测度论，随机过程等。（4）统计：统计学，多元统计，贝叶斯统计，统计模拟，非参数统计，参数统计等。2. 数据库和数据仓库《数据库系统概念》《数据库系统实现》《数据仓库》《分布式系统：概念与设计》3. 机器学习通信原理；数据挖掘；机器学习；统计学习；自然语言处理；信息检索；模式识别；人工智能；图形图像；机器视觉；语音识别；机器人学等。（这方面的经典书籍都可以看看，后面慢慢补充）4. 其它书籍（1）Linux（2）网络原理，编译原理，组成原理，（3）JVM（4）UML（5）软件工程（6）设计模式（7）云计算与Docker（8）并行计算（9）需求分析三. 学习与方法 作为一名软件工程师，需要熟练掌握的工具，如下所示：（1）博客除了学习之外，更要思考和总结，把还没有忘却的记忆缓存序列化成为文字，记录在博客中。（2）语言大数据常用的语言包括Java，Scala，Python。如果一定要选择精通一门语言，自己选择Scala，同时深度学习JVM。（3）开发工具自己选择IntelliJ IDEA用于Java和Scala的开发，Eclipse用于Python的开发。（4）GitHub每天都要坚持编程，主动参与开源项目。（5）Linux工作常用的是Ubuntu LTS。由于时间原因，上面总结的还比较粗糙，算是第一个版本吧，后面还会继续深度总结和完善。
可以，要编的严谨一些，别被发现了就好。最好可以参考别人做过的成果，结合自己的情况编数据。同时数据别编的太完美，不符合实际的，很容易被发现。
论文研究难点是数据库处理
论文著作权实行自愿登记，论文不论是否登记，作者或其他著作权人依法取得的著作权不受影响。我国实行作品自愿登记制度的在于维护作者或其他著作权人和作品使用者的合法权益，有助于解决因著作权归属造成的著作权纠纷，并为解决著作权纠纷提供初步证据。 (1)文后参考文献不编序号,仅在文末按其重要程度或参考的先后顺序排列。 (2)文后参考文献不注页码。(3)文后参考文献的著录项目及次序与注释基本相同。 1) 著录参考文献可以反映论文作者的科学态度和论文具有真实、广泛的科学依据，也反映出该论文的起点和深度。2) 著录参考文献能方便地把论文作者的成果与前人的成果区别开来。 3)著录参考文献能起索引作用。 4) 著录参考文献有利于节省论文篇幅。 5) 著录参考文献有助于科技情报人员进行情报研究和文摘计量学研究。a．报告[序号]主要责任者．文献题名[文献类型标识]．出版地：出版者，出版年．b．期刊文章[序号]主要责任者．文献题名[J]．刊名，年，卷(期)． 何龄修．读顾城《南明史》[J]．中国史研究，1998(3)．c．论文献[序号]析出文献主要责任者．析出文献题名 [A]．原文献主要责任者(任选)．原文献题名[C]．出版地：出版者，出版年． 瞿秋白．现代文明的问题与社会主义[A]．罗荣渠．从西化到现代化[C]．北京：北京大学出版社，1990．d．报纸文章 论文种类为了探讨和掌握论文的写作规律和特点，需要对论文进行分类。由于论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，论文就有不同的分类方法。按内容性质和研究方法的不同可以把论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。另外还有一种综合型的分类方法，即把论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类：专题型这是分析前人研究成果的基础上，以直接论述的形式发表见解，从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文。论辩型这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解，凭借充分的论据，着重揭露其不足或错误之处，通过论辩形式来发表见解的一种论文。综述型这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上，加以介绍或评论，从而发表自己见解的一种论文。综合型这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文。
论文著实行自愿登记，论文不论登记，作者或其他著作权法取得的著作权不受影响。
我国实行作品自愿登记制度的在于维护作者或其他著作权人和作品使用者的合法权益，有助于解决因著作权归属造成的著作权纠纷，并为解决著作权纠纷提供初步证据。
1、文后参考文献不编序号,仅在文末按其重要程度或参考的先后顺序排列。
2、文后参考文献不注页码。
3、文后参考文献的著录项目及次序与注释基本相同。
扩展资料：
论文种类
为了探讨和掌握论文的写作规律和特点，需要对论文进行分类。由于论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，论文就有不同的分类方法。
按内容性质和研究方法的不同可以把论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文；另外还有一种综合型的分类方法，即把论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类：
1、专题型：这是分析前人研究成果的基础上，以直接论述的形式发表见解，从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文。
2、论辩型：这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解，凭借充分的论据，着重揭露其不足或错误之处，通过论辩形式来发表见解的一种论文。
3、综述型：这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上，加以介绍或评论，从而发表自己见解的一种论文。
4、综合型：这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文。
在科研训练论文中，最大的难点可能包括：
1、论文拟解决的问题，就是指论文里最终要解决什么。
2、难点，是在论文中，哪一块比较难做的，比如收集处理资料，问题的处理方法等都可以写。
开题报告中拟解决的关键问题指的是对该题目的应用意义做出的猜想，即通过这个立项旨在解决什么样的实际问题。
拟解决的关键问题包括项目研究时可能遇到的最主要的、最根本的关键性困难，明确的问题要有准确、科学的估计和判断，并采取可行的解决方法和措施。例如，通过本研究，旨在解决XXX如何在实际生活中进行应用的，其应用机制具体是什么样的；实际运行的效率如何等。
论文种类
为了探讨和掌握论文的写作规律和特点，需要对论文进行分类。由于论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，论文就有不同的分类方法。
按内容性质和研究方法的不同可以把论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文；另外还有一种综合型的分类方法，即把论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类：
1、专题型：这是分析前人研究成果的基础上，以直接论述的形式发表见解，从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文。
2、论辩型：这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解，凭借充分的论据，着重揭露其不足或错误之处，通过论辩形式来发表见解的一种论文。
3、综述型：这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上，加以介绍或评论，从而发表自己见解的一种论文。
4、综合型：这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文。