青海大学论文撰写规范(格式).docx

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毕业设计（论文）报告
题 目：
青海大学论文撰写规范(格式)
学 号：
姓 名：
学 院：
专 业：
指导教师：
起止日期：
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青海大学论文撰写规范(格式)
青海大学论文撰写规范摘要：本文旨在阐述青海大学论文撰写的格式要求，包括摘要、前言、章节结构、正文撰写以及参考文献的规范。摘要部分需不少于600字，前言部分需不少于700字。本文详细介绍了青海大学论文撰写的具体要求，为学者提供参考。
青海大学论文撰写规范前言：随着我不断提高，学术论文的撰写质量成为衡量学者学术水平的重要标准。为了规范学术论文的撰写格式，提高论文质量，本文对青海大学论文撰写规范进行了详细梳理。
一、 论文撰写基本要求
1. 摘要撰写规范
摘要撰写规范：
(1) 摘要应简洁明了地概括论文的核心内容，包括研究目的、方法、结果和结论。字数一般控制在200-300字之间，以确保信息的完整性和可读性。
(2) 摘要中应避免使用缩写、专有名词和复杂的句子结构。如果必须使用专业术语，应在首次出现时进行解释。例如，在讨论实验结果时，应详细描述实验设计、数据收集和分析方法，如“通过采用随机对照试验，收集了500名参与者的数据，并运用SPSS ，结果显示..."
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(3) 结果部分应具体描述研究的主要发现，包括关键数据和统计数据。例如，“研究发现，与常规治疗组相比，实验组的患者康复时间平均缩短了15天，统计学差异显著（p<）。此外，通过问卷调查，我们发现患者对治疗满意度的提升达到了80%。”结论部分应总结研究的主要贡献和意义，如“本研究为临床治疗提供了新的思路，有助于提高患者的生活质量。”
(4) 在撰写摘要时，应避免使用“本文”、“本研究”等自我指代词汇，而是直接陈述研究内容。例如，将“本文旨在探讨...”改为“探讨...”。
(5) 摘要应突出研究的创新点和独特性，如“本研究首次将...方法应用于...领域，为该领域的研究提供了新的视角。”
(6) 在撰写摘要时，应注意避免过度夸张或夸大研究结果，确保内容的客观性和真实性。
(7) 举例来说，一篇关于新能源电池性能研究的论文摘要可能如下：“通过对新型锂离子电池进行长期循环寿命测试，发现该电池在500次循环后仍保持85%的容量，相较于传统电池提高了10%的循环稳定性。研究结果表明，新型电池在电动汽车领域具有广阔的应用前景。”
2. 前言撰写规范
前言撰写规范：
(1) 前言部分应简要介绍研究背景，阐述研究问题的来源和重要性。例如，在探讨气候变化对农业的影响时，可以提及“近年来，全球气候变化日益加剧，极端气候事件频发，对农业生产造成了严重影响。据统计，仅2019年，全球因气候变化导致的农业损失就达到了数百亿美元。因此，研究气候变化对农业的影响，对于制定有效的农业应对策略具有重要意义。”
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(2) 在引言中，应对现有研究进行综述，指出已有研究的不足之处，以及本研究的创新点和研究价值。例如，“尽管已有众多学者对气候变化对农业的影响进行了研究，但大部分研究主要集中在特定地区或作物类型。本研究则从全球范围内对气候变化对农业生产的影响进行了综合分析，并提出了相应的应对策略。通过对全球30个国家的农业数据进行统计分析，我们发现，气候变化导致的农业损失与气温升高、降水异常等因素密切相关。”
(3) 前言部分还应明确阐述研究目的、研究方法和研究内容。例如，“本研究旨在探究气候变化对全球农业生产的影响，并提出相应的农业应对策略。研究方法主要包括文献综述、数据分析、模型模拟等。通过对全球农业生产数据的深入分析，我们发现，适应气候变化已成为提高农业生产力的关键。具体内容包括：1）分析气候变化对全球农业生产的影响；2）评估不同农业应对策略的效果；3）提出具有针对性的农业应对策略。”
3. 关键词撰写规范
关键词撰写规范：
(1) 关键词是论文的核心内容的提炼，应准确反映论文的主题和范围。在撰写关键词时，应遵循以下原则：
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- 关键词应简洁明了，避免使用过于复杂的词汇或短语；
- 关键词应具有代表性，能够概括论文的核心内容和研究方法；
- 关键词应具有一定的检索价值，便于读者和数据库检索系统检索到论文；
- 关键词数量不宜过多，一般建议为3-5个。
例如，在撰写一篇关于人工智能在医疗诊断中的应用的论文时，合适的关键词可能包括：“人工智能”、“医疗诊断”、“深度学习”、“图像识别”、“医学影像”。
(2) 关键词的选取应结合论文的研究领域、研究方法和研究问题。以下是一些选取关键词时需要注意的要点：
- 研究领域：应选取能够准确反映论文所属学科或领域的关键词；
- 研究方法：应选取能够体现论文采用的研究方法的关键词，如“实验研究”、“案例分析”、“数值模拟”等；
- 研究问题：应选取能够体现论文研究主题和问题的关键词，如“气候变化”、“能源效率”、“城市规划”等。
例如，在撰写一篇关于城市规划与气候变化适应策略的论文时，可能的关键词包括：“城市规划”、“气候变化适应”、“可持续发展”、“绿色基础设施”、“碳排放”。
(3) 关键词的撰写还应遵循以下规范：
- 关键词之间应用逗号分隔；
- 关键词的首字母通常大写；
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- 关键词不应包含重复的词汇或短语；
- 关键词应避免使用过于笼统或过于具体的概念。
例如，在撰写一篇关于电子商务安全性的论文时，合适的关键词可能包括：“电子商务”、“网络安全”、“加密技术”、“身份认证”、“交易风险管理”。这些关键词不仅能够概括论文的主题，还体现了论文采用的研究方法和关注的技术领域。
二、 论文结构
1. 引言
引言内容：
(1) 随着社会经济的快速发展，能源消耗和环境污染问题日益凸显。如何实现能源的高效利用和环境保护已成为全球关注的焦点。近年来，可再生能源技术得到了广泛关注，尤其是太阳能光伏发电，其具有清洁、可再生、分布广泛等优点。然而，由于光伏发电系统的复杂性和不确定性，如何提高其发电效率和稳定性成为关键问题。
(2) 本研究旨在针对光伏发电系统中的关键问题，提出一种基于人工智能的优化控制策略。通过对光伏发电系统的运行数据进行实时监测和分析，实现光伏发电系统的智能控制和优化。实验结果表明，该策略能够有效提高光伏发电系统的发电效率和稳定性，降低能耗和碳排放。
(3) 本文首先对光伏发电系统的基本原理和关键技术进行了综述，然后详细介绍了所提出的基于人工智能的优化控制策略。随后，通过仿真实验验证了该策略的有效性。最后，对研究成果进行了总结，并展望了未来研究方向。本研究为光伏发电系统的智能化控制和优化提供了有益的参考。
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2. 文献综述
文献综述内容：
(1) 在过去的几十年里，关于气候变化对农业的影响研究取得了显著进展。众多研究表明，全球气候变化导致气温升高、降水异常等极端气候事件频发，对农业生产产生了严重影响。例如，根据联合国粮食及农业组织的报告，全球粮食产量在过去几十年中增长了约50%，但气候变化可能导致未来粮食产量下降10%-30%。以非洲为例，由于干旱和高温的影响，撒哈拉以南非洲的粮食产量在过去十年中下降了约15%。
(2) 研究者们针对气候变化对农业的影响，开展了多种应对策略的研究。其中，适应性农业技术被认为是一种有效的应对措施。例如，印度尼西亚的研究表明，通过推广耐旱作物品种和节水灌溉技术，可以显著提高农业产量，减少对气候变化的敏感性。此外，一些研究表明，农业保险可以有效降低气候变化带来的风险，如美国的研究发现，农业保险可以减少农民因极端气候事件而遭受的经济损失。
(3) 在气候变化适应策略的研究中，模型模拟和数据分析技术得到了广泛应用。例如，英国的研究团队利用全球气候模型预测了未来气候变化对农业生产的影响，发现全球变暖可能导致某些地区的粮食产量减少，而其他地区则可能增加。此外，美国的研究人员通过分析气候变化对作物生长关键参数的影响，提出了基于气候变化的农业适应性规划方法。这些研究成果为农业适应气候变化提供了科学依据，有助于提高农业生产的可持续性。
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3. 研究方法
研究方法内容：
(1) 本研究采用实证研究方法，旨在探究人工智能技术在金融风险评估中的应用效果。研究过程中，首先收集了大量的金融数据，包括历史股价、交易量、财务报表等。通过对这些数据的预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测，确保数据的质量和可靠性。
接着，运用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和神经网络（NN）等，对金融数据进行建模。这些算法被选为研究对象，因为它们在处理非线性关系和分类问题方面表现出色。在模型训练过程中，采用交叉验证技术来评估模型的性能，确保模型的泛化能力。
(2) 为了验证所提出方法的有效性，本研究选取了两个具有代表性的金融市场：美国股市和中国股市。在美国股市中，选取了标普500指数作为研究对象，而在中国股市中，则选取了上证指数。通过对这两个指数的历史数据进行建模和分析，比较不同模型在预测准确率、召回率和F1分数等方面的表现。
此外，为了进一步验证模型的鲁棒性，本研究还进行了敏感性分析，考察模型在不同参数设置和外部环境变化下的表现。通过对比不同模型的性能，本研究旨在为金融风险评估提供一种高效、准确的方法。
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(3) 在研究过程中，采用了以下步骤来确保研究方法的科学性和严谨性：
- 数据收集：从多个数据源收集金融数据，确保数据的全面性和代表性；
- 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、缺失值处理和异常值检测，提高数据质量；
- 模型选择与训练：根据研究目的和问题，选择合适的机器学习算法，并对其进行训练；
- 模型评估与比较：采用交叉验证和敏感性分析等方法，评估模型的性能，并进行比较；
- 结果分析与讨论：对实验结果进行分析，探讨模型的优势和局限性，并提出改进建议。
通过以上研究方法，本研究旨在为金融风险评估领域提供一种新的思路和方法，为实际应用提供理论支持和实践指导。
4. 结果与分析
结果与分析内容：
(1) 在本研究的实证分析中，我们采用了一系列机器学习模型对金融市场数据进行预测。通过对历史股价数据的分析，我们发现随机森林模型在预测股票价格波动方面表现出色。具体来说，%，较其他模型如SVM和NN等有显著提升。以某知名科技公司为例，在预测该公司股票价格时，%，而其他模型误差则在5%以上。