西北工业大学硕士开题报告

来源: www.sblunwen.com 作者:lgg 发布时间:2018-08-19 论文字数:2384字
论文编号: sb2018080921172122469 论文语言:中文 论文类型:论文格式
本文是一篇开题报告,开题报告的内容一般包括:题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题。
本文是一篇开题报告,开题报告的内容一般包括:题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇开题报告,供大家参考。
 
1. 国内外研究动态
 
随着我国经济体制改革进程的加快以及金融体制改革的深入,社会中的投资行为正日益增多,例如证券投资等。而股票交易作为生活中重要的一种风险投资活动,已经成为证券投资中非常重要的一种[1]。要想做好股票投资交易,需要对股票进行分析和预测。最初的分析预测技术有道氏理论等为代表,后来又发展出其他很多的分析方法和技术指标。后来,数据挖掘技术的出现为股票投资分析开创了新的天地[2]。学者们蜂拥而至对此技术进行研究,他们对原始的股票数据进行处理,之后对交易数据进行挖掘,以期可以较好的反映股市的变化状况,从而实现对股市的预测,对投资者进行有效的指导[3-6]。
 
2. 课题的理论意义、实用价值和社会经济效益
 
3. 课题研究的目标、研究内容和研究方法
 
4. 论文工作量的估计,关键技术以及所遇到的困难和问题,拟采取的解决措施
 
参考文献
 
[1]曹小春,曾安,潘丹. 云计算环境下面向领域的数据挖掘服务平台研究[J]. 自动化仪表,2014,09:9-13.
 
[2]曹正凤,纪宏,谢邦昌. 使用随机森林算法实现优质股票的选择[J]. 首都经济贸易大学学报,2014,02:21-27.
 
[3]Xin-nan Zhao,Hong-chan Feng. Application of Data Mining Technology in the Enterprise Salary Design[A]. Information Engineering Research Institute,USA.Proceedings of 2014 4th International Conference on Applied Social Science(ICASS 2014) Volume 51[C].Information Engineering Research Institute,USA:,2014:5.
 
[4]曹正凤. 随机森林算法优化研究[D].首都经济贸易大学,2014.
 
[5]曾安,潘丹,杨海东,谢光强. 面向领域的数据挖掘云平台研究[J]. 微电子学与计算机,2014,08:15-19.
 
[6]曾珂. 基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类[D].华中师范大学,2014.
 
[7]常凯. 基于神经网络的数据挖掘分类算法比较和分析研究[D].安徽大学,2014.
 
[8]Xin-nan Zhao,Hong-chan Feng. Application of Data Mining Technology in the Enterprise Salary Design[A]. Information Engineering Research Institute,USA.Proceedings of 2014 4th International Conference on Applied Social Science(ICASS 2014) Volume 51[C].Information Engineering Research Institute,USA:,2014:5.
 
[9]陈宝钢. 基于数据挖掘方法的企业财务分析系统设计与实现[D].吉林大学,2014.
 
[10]Emanuel Raschi,Elisabetta Poluzzi,Ariola Koci,Paolo Caraceni,Fabrizio De Ponti. Assessing liver injury associated with antimycotics:Concise literature review and clues from data mining of the FAERS database[J]. World Journal of Hepatology,2014,08:601-612.
 
[11]陈欣然. 基于数据挖掘技术的近15年反流性食管炎中医临床期刊文献研究[D].北京中医药大学,2014.
 
[12]陈怡. 基于网络数据挖掘的移动视频客户数据支撑体系[J]. 信息通信,2014,01:161-163.
 
[13]何清,庄福振,曾立,赵卫中,谭庆. PDMiner:基于云计算的并行分布式数据挖掘工具平台[J]. 中国科学:信息科学,2014,07:871-885.
 
[14]LIU TianHui,FU BiNa,ZHANG Dong H. Six-dimensional potential energy surface of the dissociative chemisorption of HCl on Au(111) using neural networks[J]. Science China(Chemistry),2014,01:147-155.
 
[15]何晓旭. 时间序列数据挖掘若干关键问题研究[D].中国科学技术大学,2014.
 
[16]黄佳彬. 数据挖掘在实践教学信息网中的研究与应用[D].北方工业大学,2014.
 
[17]Rennie Kaunda. New artificial neural networks for true triaxial stress state analysis and demonstration of intermediate principal stress effects on intact rock strength[J]. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering,2014,04:338-347.
 
[18]黄玲. 在电子商务中应用Web数据挖掘的研究[D].湖南大学,2014.
 
[19]吉根林,赵斌. 面向大数据的时空数据挖掘综述[J]. 南京师大学报(自然科学版),2014,01:1-7.
 
[20]荆月敏. 基于数据挖掘的图书馆书目推荐服务的研究[D].中北大学,2014.
 
[21]李海林. 大数据环境下的数据挖掘课程教学探索[J]. 计算机时代,2014,02:54-55.
 
[22]LIU YanJun,LIU Lei,TONG ShaoCheng. Adaptive neural network tracking design for a class of uncertain nonlinear discrete-time systems with dead-zone[J]. Science China(Information Sciences),2014,03:276-287.
 
[23]李平荣. 大数据时代的数据挖掘技术与应用[J]. 重庆三峡学院学报,2014,03:45-47.
 
[24]Emanuel Raschi,Elisabetta Poluzzi,Ariola Koci,Paolo Caraceni,Fabrizio De Ponti. Assessing liver injury associated with antimycotics:Concise literature review and clues from data mining of the FAERS database[J]. World Journal of Hepatology,2014,08:601-612.
 
[25]LI DongJuan. Adaptive neural network control for a class of continuous stirred tank reactor systems[J]. Science China(Information Sciences),2014,10:246-253.
 
[26]李永红. 相关子空间中的局部离群数据挖掘及应用[D].太原科技大学,2014.
 
[27]刘昱岗,安冬冬. 数据挖掘在公交调查数据分析中的应用研究[J]. 公路工程,2014,02:96-101.
 
[28]Hongmei Ni,Xuming Yang,Chengquan Fang,Yingying Guo,Mingyue Xu,Yumin He. Data mining-based study on sub-mentally healthy state among residents in eight provinces and cities in China[J]. Journal of Traditional Chinese Medicine,2014,04:511-517.
 
[29]Hongmei Ni,Xuming Yang,Chengquan Fang,Yingying Guo,Mingyue Xu,Yumin He. Data mining-based study on sub-mentally healthy state among residents in eight provinces and cities in China[J]. Journal of Traditional Chinese Medicine,2014,04:511-517.
 
[30]刘智龙. 统计行业数据分析与数据挖掘应用——工具篇[J]. 统计与咨询,2014,01:36-38.
 
[31]马宏斌,王柯,马团学. 大数据时代的空间数据挖掘综述[J]. 测绘与空间地理信息,2014,07:19-22.
 
[32]屈莉莉,陈燕. 大数据背景下数据挖掘课程的教学改革与探索[J]. 教育教学论坛,2014,16:57-58.
 
[33]孙二娟. 基于隐私保护的数据挖掘技术与研究[D].浙江理工大学,2014.
 
[34]陶相宜. 基于数据挖掘的朱仁康从“风”论治皮肤病学术思想及临床经验研究[D].北京中医药大学,2014.
 
[35]陶雨雨. 决策树及神经网络算法在股票分类预测中的应用[D].杭州电子科技大学,2014.
 
[36]王明星. 数据挖掘算法优化研究与应用[D].安徽大学,2014.
 
[37]王云峰,宁晓希. 刑侦数据仓库模型设计与数据挖掘技术应用[J]. 软件工程师,2014,06:53-55.
 
[38]Fei HE,Dong-feng HE,An-jun XU,Hong-bing WANG,Nai-yuan TIAN. Hybrid Model of Molten Steel Temperature Prediction Based on Ladle Heat Status and Artificial Neural Network[J]. Journal of Iron and Steel Research(International),2014,02:181-190.
 
[39]吴汉华. 大数据时代中如何进行医疗数据挖掘与利用[J]. 硅谷,2014,05:13+12.
 
[40]吴乔. 基于数据挖掘的煤炭企业成本管理系统的设计与实现[D].厦门大学,2014.
 
[41]谢立阳. 基于海量数据挖掘的武汉城市圈应急物流系统的设计与优化[D].湖北工业大学,2014.
 
[42]熊平,朱天清,王晓峰. 差分隐私保护及其应用[J]. 计算机学报,2014,01:101-122.
 
[43]徐健锋,张远健,Zhou Duanning,Li Dan,李宇. 基于粒计算的不确定性时间序列建模及其聚类[J]. 南京大学学报(自然科学),2014,01:86-94.
 
[44]许芳芳,丁雷道. 浅谈数据挖掘技术及其相关问题解析[J]. 数字技术与应用,2014,04:141-144.
 
[45]闫燕. 数据挖掘在中国的现状和发展分析[J]. 科技信息,2014,05:292.
 
[46]张晶晶. 数据挖掘在车险客户关系管理中的应用研究[D].大连海事大学,2014.
 
[47]张雅. 面向铁路货运市场营销的数据挖掘技术应用研究[D].西南交通大学,2014.
 
[48]Masoud RAKHSHKHORSHID,Sayyed-Amin TEIMOURI SENDESI. Bayesian Regularization Neural Networks for Prediction of Austenite Formation Temperatures(A_(c1) and A_(c3))[J]. Journal of Iron and Steel Research(International),2014,02:246-251.
 
[49]张艳. 大数据背景下的数据挖掘课程教学新思考[J]. 计算机时代,2014,04:59-61.
 
[50]郑细端. Oracle数据挖掘在城市能源计量数据平台的应用[J]. 计算机与数字工程,2014,07:1299-1302.
 
[51]周超群. 基于数据挖掘算法的教务选课系统的设计与实现[D].西安工业大学,2014.
 
[52]周金革. 基于消错理论的数据挖掘错误系统优化方法及应用研究[D].广东工业大学,2014.

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