毕业论文开题报告

毕业论文开题报告

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　　毕业论文开题报告1

　　一、课题研究的背景

　　随着多媒体辅助教学手段的广泛应用，在语文课堂上，语文教师已不再重视板书。甚至上课不写一个字，只用鼠标一路点击，一堂课就结束了。久而久之，没用多媒体课件上课，教师也不再使用黑板。即使用板书，也毫无章法，一堂课下来，黑板上杂乱无章。学生得不到规范化书写的示范，对课堂内容无法把握，更得不到潜移默化的熏陶。因此，研究此课题能引起语文教师对板书的重视，使这项传统的教学手段更好地服务教学。

　　二、课题研究的意义

　　1、提高语文教师的基本素养。板书对于教师来讲是一项基本功，对于语文教师来讲更是如此，规范、工整、美观的书写更能展示教师扎实的基本功；精巧的板书设计更能显示语文教师对教材的驾驭能力。

　　2、有助于教师把握教学内容，有利于学生把握知识技能，从而提高课堂效率。优秀的板书设计必定是在深入研究教材的基础上完成的，课堂上，随着板书的逐步呈现，教学思路、知识体系、文章结构、文章思想内容、文章美点一一展现在学生面前。学生对课堂教学内容的把握也就更容易，教学的效率自然会得到提高。

　　3、对学生起到良好的影响与熏陶作用。语文教师长期坚持规范、工整、美观的板书，对学生能起到耳濡目染的熏陶，学生也会模仿老师的书写，从而使学生的书写更加规范、工整。

　　三、课题名称的界定和解读

　　1、板书设计是指教师上课前制定的在黑板上书写的计划，包括内容和形式两个方面的设计。它运用教学直观性原理，根据教学目标、教学内容、教学对象的不同，精心构思，以精要、形象、醒目、简洁的文字或图形显示在黑板上，帮助学生更好的理解教学内容。它是教师在教学活动中必用的教学手段之一。本课题主要研究中学语文教学中的板书设计。

　　2、艺术性是指人们反映社会生活和表达思想感情所体现的美好表现程度。那么，语文教师板书设计艺术是指语文教师在板书设计的过程中体现的美好表现程度。它主要包括板书布局艺术、板书书写艺术、板书构思艺术。语文教师板书设计艺术水平的高低显示了语文教师的基本功和对教材的驾驭能力。

　　3、研究方向和角度。本课题从语文教学板书设计的基本原则和基本方法出发，力求通过学习、讨论、实践，着重探索语文教学板书的布局艺术和构思艺术。

　　四、课题研究的步骤和举措

　　第一阶段开题阶段（20xx年3月—20xx年5月）选择课题，申请立项，搜集资料，完成开题报告（负责人：董xx）

　　第二阶段研究阶段（20xx年5月—20xx年11月底）

　　1、研究初期（20xx年5月—20xx年6月）完成当前本校语文教师板书设计水平及现状调查（座谈、问卷调查；贺xx老师负责），语文板书设计基本原则和基本方法学习（制作课件、座谈交流；董贵钰负责），语文板书设计案例交流（语文教师自己设计板书并附设计说明；参与教师均完成此任务）。

　　2、研究中期（20xx年7月—9月）板书设计艺术研究。主要完成以下任务：

　　（1）板书布局艺术探索。参与研究教师认真研究板书的布局艺术，写出小论文，并附自己板书设计案例和设计说明。（康xx老师负责）

　　（2）板书构思艺术探索。参与研究教师认真研究板书的`构思艺术，写出小论文，并附自己板书设计案例和设计说明。（张xx老师负责）

　　（3）中期汇报。准备汇报材料（前段研究工作记录资料以及汇报ppt课件；董xx负责）

　　3、研究后期（20xx年10月—20xx年11月）参与研究教师撰写论文，参与研究教师汇报课。（参与教师均完成此任务）

　　第三阶段结题阶段（20xx年12月）收集整理研究资料，完成结题报告。（董xx负责）

　　五、课题成果的预期和呈现

　　课题成果的主件为结题报告，附件预计包含以下内容：语文教师板书设计水平及现状调查问卷及报告、语文板书设计基本原则和基本方法学习材料、语文板书设计案例、板书设计布局研究小论文、板书设计构思技巧小论文、汇报课板书设计及说明、板书设计艺术研究论文。

　　毕业论文开题报告2

　　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：

　　单位自拟课题或省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提出的Pearl曲线及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线皆属于生长曲线，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：

　　（1）建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系；

　　（2）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。

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