毕业论文熵值法

是的，随着社会的发展、科学的进步及我们研究问题的复杂性越来越高，传统的熵值法已经不能完全满足研究论文的需要，需要进行其他探讨。

什么是熵权法德国物理学家holtman和Clausius在1864年共同研究出热力学并合作编写了《热之唯动说》，一个与物理量有关的新术语是 “熵”，主要是用于描述系统状态。之后，美国数学家Shannon发现熵能够体现不确定性，对以往“熵”研究进行了拓展。熵理论不仅可以应用于力学，还被用于其他领域。目前信息熵已经是计算“不确定性”的最好方法。熵权法是熵理论的一个组成部分，利用熵对制造企业转型和技术能力评价指标体系的所有定量信息中的随机变量进行度量。我们根据熵中的信息量获得每个度量的权重。熵值越大，信息量越小，指标对整体的影响越小。对比熵法和主观分配法，可以看出这种方法独立于个体意识，是一种更准确判断特定变量对整体影响程度的方法。研究人员可以根据指标影响程度的结果进一步优化指标体系。熵权法可以在任何需要确定权重的过程中单独使用，也可以与其他数学方法结合使用。因此，熵权加权法常用于对一个公司的能力或业绩进行综合评价。熵权法的基本原理根据信息论基本原理的解释，信息是系统有序度的度量，熵是系统扰动程度的度量。根据信息熵的定义，给定指标，熵值可以用来评价给定指标的方差程度。如果所有指标值都相同，则该指标对整体评价没有影响。因此，可以利用信息熵工具计算各个指标的权重，为综合评价多个指标提供依据。熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。一般来说，若某个指标的信息熵Ej越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。熵权法赋权步骤 1. 数据标准化将各个指标的数据进行标准化处理。假设给定了k个指标X1,X2，……，Xk，其中：假设对各指标数据标准化后的值为Y1,Y2,Y3...YK：,那么 2. 求各指标的信息熵根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵其中: 如果: 则: 3. 确定各指标权重根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为E1,E2,E3...EK,通过信息熵计算各指标的权重：综上所述，熵值法的优点是可以为能力进行一种客观的权重赋能方法，它深刻地反映了一个指标的内在力量，比监督者的权重具有更高的可靠性和准确性。该算法虽然简单，但存在诸多不足，如不够智能，未考虑指标及其影响，像是相关性、层级关系等。在缺乏业务指导经验的情况下，权重依赖于失真的样本。如果样本不断变化，权重会有一定的波动。因此，在考虑选择熵权加权方法进行分析研究时，需要考虑方法的适用范围。反之，如果权重失真频繁发生，则需要结合专家评分和判断，以最大限度地发挥熵方法的优势。同时，在确定权重之前，需要了解指标对目标得分的影响方向，并对非线性指标进行预处理或去除。

熵值法知网论文

楼主你好对于你的问题容我一个个的给你回答！:handshake如果标准化出现负值该如何处理？用SPSS对数据进行标准化处理后有负数是很正常的，因为SPSS数据标准化通常是用标准分来做的，标准分就是用原来的数减去数据的平均数除以标准差得到的，肯定有负数的。我查到的结果是，负数的结果不需要处理。影响结果不大

正巧我导师的课题用到熵值法。熵值法属于一种客观评价方法。何为“评价方法”呢？即对所研究的变量的重要性进行赋值并排序，从而评价不同指标对所研究对象可能的影响大小。何为“客观”呢？即熵值法是通过特定数学步骤得到数据的有序性（计算其熵值），不因人的主观意愿而改变。与此相对应的自然有“主观评价方法”，例如专家打分法就是很明显的主观评价方法，是由专家组成打分小组来减少对数据重要性的偏见。我们通常在论文中所见“绩效评价”、“XX能力评价”、“XX水平评价”的研究很可能会遇到这些评价方法。那么什么是计量经济学方法呢。最简单的OLS普通最小二乘是计量经济学方法的典型，也是基本方法。它通过定义变量和回归模型、经由数学假设和论证来得到不同变量间的关联方式，如：技术发展能力，可能受到经济因素、文化因素、技术交流程度等影响，选择合适指标对这些变量进行赋值（如可以用人均受教育年限表示文化因素），将各指标数据带入OLS计算步骤，假设得到的结果为：技术发展能力=a经济因素+b文化因素+c技术交流程度+d我们可以说，其他变量不变时，当经济指标上升1%，可以引起技术发展能力提高a%。换句话说，计量经济学方法研究某一些变量对另一变量的影响，要求同时具备自变量、因变量和其他数学前提。熵值法研究某一体系下所选定的一系列变量重要性的排序（权重），且是相对排序，不要求因变量的存在，在同一体系下任意删、增、改变某变量就可能引起变量权重的变化。两种方法不矛盾、也不互相包含，两者发挥的作用不同，可以在一篇论文中同时使用。我们可以用熵值法评价某一体系的得分，再用该得分去求取一个OLS方程中该体系受影响的程度。以上回答只是粗略解释了两种方法的基本含义，但要实际用到论文中还需题主深入学习。

熵权法本科毕业论文用难吗

一、熵权法介绍

熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。

熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。

一般来说，若某个指标的信息熵越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。

二、熵权法赋权步骤

1. 数据标准化

将各个指标的数据进行标准化处理。

2. 求各指标的信息熵

3. 确定各指标权重

三、熵权法赋权实例

1. 背景介绍

某医院为了提高自身的护理水平，对拥有的11个科室进行了考核，考核标准包括9项整体护理，并对护理水平较好的科室进行奖励。下表是对各个科室指标考核后的评分结果。

但是由于各项护理的难易程度不同，因此需要对9项护理进行赋权，以便能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。

2. 熵权法进行赋权

1）数据标准化

根据原始评分表，对数据进行标准化后可以得到下列数据标准化表

2）求各指标的信息熵

根据信息熵的计算公式

，可以计算出9项护理指标各自的信息熵如下：

3）计算各指标的权重

3. 对各个科室进行评分

嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法。之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型。TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步。对于上述和的计算，我们往往使用的是标准化数据后，待评价方案与理想最优最劣方案的欧氏距离，也就是，。这样的计算方式其实隐藏了一个前提，就是我们默认所有指标对最终打分的重要程度是相同的，也就是他们的权重相同。赋予评价指标不同的权重，更符合实际建模情况，也更具有解释性。确定权重的方法我们也提到过多次了，上网查找别的研究报告，发问卷做调查，找专家赋权等等。我们了解的比较深入又显得有逼格的确定权重的方法，就是层次分析法了。但层次分析法的缺点也很明显，即主观性太强，判断矩阵基本上是由个人进行填写，往往最适用于没有数据的情况。当我们具有数据时，能否直接从数据入手，确定权重呢？例如上面的题目，常识很难帮助我们确定影响水质最重要的因素是哪一个，也很难告诉我们其余指标的重要程度如何衡量。倘若没有查到相关资料，那我们真的只能完全主观赋权了。这里也只有四个指标，万一来了十个二十个，单是主观赋权就比较麻烦了…… 说了这么多，就可以引出一种完全由数据出发，且具有一定逼格的确定权重的方法啦，也就是熵权法。其实听了上面这句话，就应该意识到熵权法的不足之处：只从数据出发，不考虑问题的实际背景，确定权重时就可能出现与常识相悖的情况。以至于评分的时候，也会出现问题。当然啦，我们完全可以灵活一点。熵权法还是有它的优势的，而且逼格比较高……当然我也不晓得评委老师们喜不喜欢这个方法，这里只是介绍，是否采用全看个人啦~ 熵——一个系统内在的混乱程度。听起来就很厉害是不是？还有一个著名的“熵增定律”，相信大家或多或少都有所耳闻。虽然是个热力学定律，但其实包含了某种哲学道理：一切事物都是从有序趋向无序。那为什么这个确定权重的方法叫熵权法呢？毕竟数据都是完全给定的了，不会再有所谓向无序的转变了。具体的我也不晓得，简单讲下我的看法。现代科学除了用熵，还用“信息”来表达系统的有序程度。如果一个系统包含某种确定的结构，就具有着一定的信息，这种信息称之为“结构信息”。结构信息越大，系统就越有序。这么说可能比较玄学，举个简单的例子。你看海边的沙子，如果仅是随着自然状态自由分布，基本没有什么信息可言，系统完全是混乱而无序的。如果堆出了一个沙堡，事情就不一样了。沙子有了一定的结构，这部分沙子组成的系统相对变得有序，我们也可以从中看到一定的信息。这样的信息越多，沙堡也就越发精确，系统也就更加有序。应该可以理解的吧~ 当然啦，不理解也没关系，我就随便说说。熵权法的原理是：指标的变异程度越小，所反映的现有信息量也越少，其对应的权值也越低。也就是说，熵权法是使用指标内部所包含的信息量，来确定该指标在所有指标之中的地位。由于熵衡量着系统的混乱程度，也可以拿来衡量信息的多少，方法被命名为熵权法倒也可以理解。（不过都是我猜的……） ok，那我们如何去度量信息量的大小呢？我们可以用事件发生的概率去度量信息量。举个例子，如果小明同学的成绩一直是全校第一，小张同学的成绩一直是全校倒数第一，它们两个同时考取了清华大学。你觉得是“小明考上清华”这一事件的信息量比较大，还是“小张考上清华”这一事件的信息量比较大。很明显，“小张考上清华”这一事件中可能包含着更多的信息量。因为小明一直是全校第一，考上清华应该是一件自然而然的事情，大家都这么觉得。而小张一直是倒数第一，突然考上了清华，一件本来不可能发生的事情发生了，这里面就蕴含着许多的信息。不过这里有个小问题，上述例子所说的信息，和熵权法原理中提到的现有信息，是不是同一类型的信息呢？不管怎样，我们可以得出一个简单的结论，越有可能发生的事情，信息量越小，越不可能发生的事情，信息量越多。而我们使用概率衡量事件发生的可能性，因此也可以使用概率，衡量事件包含的信息量的大小。如果把信息量用字母表示，概率用表示，那我们可以画出一个大致的函数关系图。可以发现，信息量随着概率的增大而减小，且概率处于0-1之间，而信息量处在0-正无穷之间。于是，我们可以用对数函数关系来表达概率与信息量的关系。假设是事件可能发生的某种情况，表示这种情况发生的概率，我们定义，用来衡量所包含的信息量。对数函数的定义域是，而概率的范围是，但是我们一般不考虑概率为0的事件。因此使用对数函数并无定义域方面的不妥。如果事件可能发生的情况有，那我们可以定义事件的信息熵为。我们可以看出，信息熵就是对信息量的期望值。当时，取最大值为。那信息熵越大，现有信息量到底是越大还是越小呢？上面我们说，信息熵是对信息的期望值，那应该是信息熵越大，现有信息量越大吧。其实不然，因为这里的信息的期望值，应该是对未来潜在信息的一种期望。我们说小概率事件包含的信息量多，是因为一件几乎不可能发生的事件发生了，背后很大程度上有着许许多多未被挖掘的信息，最终导致了小概率事件的发生。我们说一件大概率事件包含的信息量少，其实也是指这件大概率事件发生后，能够被挖掘出的信息量比较少。上面未被挖掘的信息量，全部都是事件未发生前的潜在信息量，并不是现有信息量。当我们已经掌握了足够多的信息，某些事件的发生就是一件自然而然的事情，我们便可以认为这类事件属于大概率事件。当我们掌握的现有信息较少时，我们很难认为某些事自然状态下会发生，就觉得这类事件是小概率事件。觉得“年级第一考上清华”很正常，因为我们对他的考试实力已经有了足够的了解；而“倒数第一考上清华”，很可能是因为我们没有了解到一个重要信息，例如“倒数第一是故意考倒数第一的”…… 嗯，以上是我的想法，也就是对应着“信息熵越大，现有信息量越小”的结论。上面的例子可能还有一些逻辑问题，仅供参考。但是要说明的意思应该是比较明了的。随机变量的信息熵越大，目前已有的信息量就越小。而我们的熵权法，其实是基于已有的信息量确定权重的。 ok，铺垫完毕，接下来就是熵权法的计算步骤了。 1.对于输入矩阵，先进行正向化和标准化（忘记了就去看评价类模型第二篇文章）。如果正向化之后所有数据均为正数，对于矩阵如果正向化之后的矩阵存在负数，我们可以使用进行标准化。总而言之，需保证标准化后的数据皆为正数。 2.计算第项指标下第个样本所占的比重，并将其看作信息熵计算中用到的概率。是上述经过标准化的非负矩阵，我们由计算概率矩阵。中每一个元素。嗯，不要问我为什么要用这种方法确定概率，我也不是很晓得，感兴趣自行查阅吧。查到了可以给我留言告诉我吗？ 3.计算每个指标的信息熵，并计算信息效用值，归一化之后得到每个指标的熵权。对于第个指标而言，其信息熵计算公式为。上文中我们提到过，的最大值为，所以我们计算时，除以一个常数，可以使的范围落在之间。上文中也提到了，信息熵越大，已有的信息量就越小。如果，信息熵达到最大，此时必须全部相同，也就是全部相同。如果某个指标对于所有的方案都具有相同的值，那这个指标在评价时几乎不起作用。例如所有的评价对象都是男生，那评价时就不需要考虑性别因素。这也再次告诉我们，在熵权法的框架中，信息熵越大，已有信息量越小。因此我们定义信息效用值，则信息效用值越大，已有信息量越多。之后我们将信息效用值进行归一化处理，就可以得到每个指标的熵权。以上就是用熵权法计算指标权重的全过程了，其实也不是很难。本质上就是“给包含现有信息量更多的指标以更高的权重”。之后就可以按照这个权重，计算TOPSIS中的优劣距离，甚至可以直接加权打分。事实上，所谓的已有信息量的大小，其实也可以看成指标数据标准差的大小。所有研究对象在某一指标的数据完全一样时，标准差为0，信息熵最大。如果我们进行蒙特卡洛模拟，可以发现信息熵与标准差基本成负相关关系，也就是说标准差与已有信息量基本成正相关关系。标准差越大，数据波动越大，已有信息量也就越大，我们给它的权重也越大。某种意义上就这么回事。清风老师提出了一个有意思的问题。在评选三好学生时，如果X是严重违纪上档案的次数，Y是被口头批评的次数，哪一个指标对三好学生评选的影响更大？很明显，实际生活中，一旦严重违纪记入档案，基本就不可能再成为三好学生。但绝大多数人这一指标的值都是0，只有很少数人是1或者2。它的波动很小，按熵权法赋权时的权重就很小。但如果真这么做了，可能某个人即使严重违纪了，依然有可能被评为三好学生。这是与实际不符合的。这个例子告诉我们，熵权法的局限性在于，它仅凭数据的波动程度，或者说所谓的信息量来获得权重，不考虑数据的实际意义，很可能得出违背常识的结果。清风老师之前觉得，这个方法是忽悠新手的，因为只要方差大，就认为权重大，显得很没有道理。甚至还不如我们用层次分析法给出一个主观的赋权，或者在网上查资料等等。除此之外，第一步中标准化的方法不一样，最后的结果也可能不太一样，这也是一个问题。但其实有些问题也是可以解决的。例如上面的严重违纪的问题，完全可以把严重违纪的样本剔除掉，对剩余的样本进行排序。以及，对于现实生活中影响非常大的指标，也可以进行提前的赋权，剩下的指标再用熵权法去分余下的权重。如果对评价指标具有现实性的了解，那完全可以看看熵权法的结果是否符合实际，再决定是否采用。如果对评价指标了解较少，层次分析法显得很随意，网上也搜不到相应的结论，那使用熵权法也是一件无可厚非的事情。至于用指标内数据的波动程度来衡量指标的重要程度，到底有没有道理。这个也是见仁见智的事情。我个人觉得还是有一定的道理的。在标准化消除量纲的影响之后，某个指标包含的数据波动程度越大，一定意义上表明该指标对最后的结果，会有一个比较大的影响。因为它取值范围广嘛。TOPSIS中的理想最优解和理想最劣解，就是分别取各指标的最优值和最劣值。而波动程度大的指标在计算某个方案和理想方案的距离时，很显然会有较大影响，给它更高的权重，也不是完全没有道理。当然啦，这种方法还是需要排除特殊情况的，一般情况下我觉得问题不大。（上面就是随便扯扯，别太当真。）我觉得，只要熵权法最后的结果，没有违反普遍的常识，用一用也没有太大的问题。清风老师也说了，如果只用来比赛，熵权法就尽管用，这个方法总比自己随便定义的要好点儿吧（一般情况下）。嗯，以上就是我想说的关于熵权法的全部东西啦。如果还想进一步了解，请自行查阅啦。拜拜~

熵论文文献

任何信息都存在冗余，冗余大小与信息中每个符号的出现概率或者说不确定性有关。

信息熵用于解决对信息的量化度量问题，描述信源的不确定度。

香农第一次用数学语言阐明了概率与信息冗余度的关系。

通常一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量，概率大，出现的机会多，不确定性小；反之不确定性大。

不确定函数f应该

1、满足概率P的减函数。

2、两个独立符号所产生的不确定性应该等于各个不确定性之和，即f(P1,P2)=f(P1)+f(P2)，这称为可加性。

同时满足这两个条件的函数f为对数函数。

eg.

由例子：

在信源中，考虑的不是某一个单一符号发生的不确定性，而是考虑这个信源所有可能发生情况的平均不确定性。若信源符号有n种取值：U1,U2,U3……Un对应概率为：P1,P2,P3……Pn，各种符号出现彼此独立。这时信源的平均不确定性应当为单个符号不确定性的统计平均值E ，则称为信息熵。

式中对数一般取2为底，单位为比特。但是也可以取其他对数为底，采用其他相应的单位，他们之间可用换底公式转换。

最简单的单符号信源仅取0和1两个元素，即二元信源，其概率为P和Q=1-P，该信源的熵如图。

1、非负性：即收到一个信源符号所获的的信息量应为正值。

2、对称性：对称与P=

3、确定性：H(1,0)=0，即P=0或P=1是确定状态，所得信息量为0

4、极值性：因H(U)是P上的上凸函数，且一阶导在P=时等于0.所以P=时H(U)最大。

（对于连续信源，香农给出了形式上类似于离散信源的连续熵Hc(U)，虽然连续熵仍具有可加性，但不具有非负性。但是在表达信源差距时，仍然具有非负性，这与力学中势能的定义相仿。）

信息熵参考文献

如果给定长度为n的随机变量序列，那么这个序列的熵随n如何增长？所以引入熵率。

当以下极限存在时候，随机过程{Xi}的熵率定义为：

打字机可以等可能输出m个字母，由此打字机产生长度为n的序列k。

则序列k的信息熵

熵率为

该打字机的熵率为常数（即单个字符的信息熵），所以没增加一个字符，他的熵增加量是恒定的。

（归纳：对于独立同分布的随机变量，熵率就等于其单个变量的熵）

但是，对一些独立但非同分布的随机变量序列，因为对每个元素的熵是不相等的，所以极限不存在。

此时可以定义熵率的一个相关量（如果下列极限存在）：

H和H‘这两个量反映了熵率概念的两个不同方面。第一个量指的是n个随机变量的每字符熵，第二个变量指在已知前面n-1随机变量的情况下最后一个随机变量的条件熵。

对于平稳随机过程，H与H’均存在极限，并且相等。

对于平稳随机过程， H‘ 存在极限，并随n递减。

描述了功率谱和熵率之间的关系

这是一段白噪声，在中间加入了正弦信号。

对这段信号计算spectral entropy（谱熵），可以容易发现，中间含有正弦信号的区域，谱熵明显降低。这是因为正弦信号的信息的出现使得这段信号的不确定性下降了。

参考资料：matlab求熵函数官方文档

可以看出，噪声的信息不确定性要明显高于语音信号。

在概率论或者信息论中，KL散度又称为相对熵（relative entropy），是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。它是非对称的，这意味着它是非对称的，即D(P||Q) ≠ D(Q||P)。

特别的，在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，会产生的信息损耗，其中P是真实分布，Q表示P的拟合分布。

KLD是非负的。

将离散型KLD公式展开

参考资料-KL散度

参考文献是对小学科学论文引文进行统计和分析的重要信息源之一，对于小学科学论文起着重要的作用。下面是我带来的关于小学科学论文参考文献的内容，欢迎阅读参考! 小学科学论文参考文献(一) [1] 董保良，张国辉，李鑫，李晓燕，杨新旺. 基于信息熵的指挥信息系统效能评估研究[J]. 电子世界. 2013(15) [2] 孙国强. 浅谈出入口控制系统的建设、使用与发展[J]. 中国公共安全. 2013(15) [3] 李爱民. 中国半城镇化研究[J]. 人口研究. 2013(04) [4] 王赐江. 群体性事件现实考察与学理分析--从三起具有“标本意义”的群体性事件谈起[J]. 中国社会公共安全研究报告 . 2013(01) [5] 冯文林，帅娟，姚红，邓波，魏莲芳，汪小林，冯荣. 四川特种行业治安管理创新调查研究报告[J]. 四川警察学院学报. 2013(01) [6] 李林. 中国法治的现状、挑战与未来发展[J]. 新视野. 2013(01) [7] 徐田坤，梁青槐，任星辰. 基于故障树模型的地铁750V牵引供电系统安全风险评估[J]. 北京交通大学学报. 2012(06) [8] 黄毅峰. 转型期中国群体性事件的征象考察与调控路径分析[J]. 成都理工大学学报(社会科学版). 2013(04) [9] 苗强，张文良，宗波，步立新，尹洪河，方忻. 核电站实物保护系统有效性评估方法研究工作进展[J]. 中国原子能科学研究院年报. 2012(00) [10] 王华安. 大安防时代：需要多元化发展战略[J]. 中国公共安全. 2013(12) [11] 何穆. 某大学图书馆安全防范系统设计[J]. 建筑电气. 2013(05) [12] 张苏. 司法中的量刑分析与操作--以石柏魁故宫盗窃案为例[J]. 中国检察官. 2013(10) [13] 杜治国，赵兴涛，李培岳. 美国安全管理专业解析[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2013(02) [14] 唐海. 个性化概念图在网络自主学习中的应用研究[D]. 武汉大学 2010 [15] 杜治国，赵兴涛，李锦涛. 安全防范系统效能评估仿真模型研究[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2012(01) [16] 朱随江，刘宝旭，刘宇，姜政伟. 有环攻击图中的节点风险概率算法[J]. 计算机工程. 2012(03) [17] 李秀林，李辉. 《安全防范系统运行检验规范》浅析[J]. 中国安防. 2012(Z1) [18] 李晓建. 基于语义的个性化资源推荐系统中关键技术研究[D]. 武汉大学 2010 小学科学论文参考文献(二) [1] 赵荣生. 车辆核材料检测装置的研制[J]. 中国原子能科学研究院年报. 2003(00) [2] 王国华，陈敬贤，梁梁. 系统评估研究现状及发展评述[J]. 现代管理科学. 2011(10) [3] 陈合权，魏莲芳. 论视频监控系统在公安工作中的应用[J]. 湖北警官学院学报. 2011(05) [4] 张旺勋，龚时雨，李康伟. 装备系统可靠性维修性保障性仿真策略研究[J]. 计算机仿真. 2011(09) [5] 魏莲芳. 当前群防群治工作存在的问题及对策探究[J]. 湖北警官学院学报. 2011(03) [6] 潘科，王洪德，石剑云. 多级可拓评价方法在地铁运营安全评价中的应用[J]. 铁道学报. 2011(05) [7] 吕海涛. 安全防范系统效能评估关键技术研究[D]. 武汉大学 2014 [8] 鲍君忠. 面向综合安全评估的多属性专家决策模型研究[D]. 大连海事大学 2011 [9] 孙爱军. 工业园区事故风险评价研究[D]. 南开大学 2011 [10] 郭熹. 基于风险熵模型的安防系统风险与效能评估技术研究[D]. 武汉大学 2011 [11] 邬长城. 安全管理体系质量评估方法研究[D]. 中国矿业大学(北京) 2012 [12] 孙亚华，李式巨，李彬. 核电站实物保护系统的量化评估[J]. 核动力工程. 2009(01) [13] 陈志华. 试论安全防范系统的效能评估[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2006(04) [14] 魏莲芳，陈志华. 浅谈安防系统中的风险评估[J]. 中国安防产品信息. 2005(04) [15] 徐哲，贾子君. 基于仿真的武器装备研制系统性能风险评估[J]. 系统工程与电子技术. 2011(04) [16] 吴穹，闫黎黎. 企业安全防范系统风险评价模式研究[J]. 安防科技. 2010(10) [17] 易光旺. 智能建筑安全防范系统的评价指标体系研究[J]. 中国安全生产科学技术. 2010(03) [18] 陈志华. 评估城市社会治安动态防范系统效能促进城市监控报警联网系统应用建设[J]. 中国安防. 2009(12) 小学科学论文参考文献(三) [1]刘文帅.关于暗物质与暗能量统一的研究[D].云南师范大学2014 [2]梁周昌.怒江少数民族地区高中物理合作学习教学的实践研究[D].云南师范大学2014 [3]张云.focusonform对中学英语口语课堂教学的意义[D].华东师范大学2009 [4]赵婧.乌海市高中英语课堂文化教学现状的调查与反思 [D].内蒙古师范大学2012 [5]赵瑶瑶.复数的历史与教学[D].华东师范大学2007 [6]潘婧.高中英语课堂中文化教学现状的调查[D].东北师范大学2010 [7]赵瑶瑶.复数的历史与教学[D].华东师范大学2007 [8]祝露.高中写作教学设计探究[D].海南师范大学2013 [9]李玉飞.计算机辅助语言教学在初中英语教学中的应用调查研究[D].河南师范大学2013 [10]卫晓丽.中外籍教师在高中英语教学中教学风格的调查研究[D].山西师范大学2013 [11]莫雷主编. 教育心理学[M].广东高等教育出版社，2002 [12]冯忠良等着.教育心理学[M].人民教育出版社，2000 [13]杨治良，罗承初编写.心理学问答[M].甘肃人民出版社，1986 [14]江桂苹.高中英语教学中的西方文化渗透研究[D].哈尔滨师范大学2012 猜你喜欢： 1. 教育学论文参考文献 2. 关于小学科学教育相关论文 3. 关于小学科学教育研究论文 4. 关于小学科学教学论文 5. 小学科学方面的论文 6. 小学科学论文1000字

数值模拟方法毕业论文

本科毕业论文的研究方法有调查法、实验法、规范研究与实证研究、定量分析与定性分析、文献综合法和个案研究法、跨学科研究法。

毕业论文，按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。

从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。

学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。

论文题目由教师指定或由学生提出，经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。

通过这一环节，应使学生受到有关科学研究选题，查阅、评述文献，制订研究方案，设计进行科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，对结果进行分析、论证并得出结论，撰写论文等项初步训练。

2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%。

以上内容参考百度百科-毕业论文

你好：不知道你是学文科还是理科的毕设呢？两者差别较多。给你个笼统的思路吧。一般设计都是，查阅资料和文献，发现存在的问题或不足，提出改进意见，最后给出结论。而你重点问的是研究方法，这个有很多，比如对比分析，根据实例总结归纳，数值模拟分析，调查研究等等。

1、归纳方法与演绎方法：归纳就是从个别事实中概括出一般性的结论原理;演绎则是从一般性原理、概念引出个别结论。归纳是从个别到一般的方法;演绎是从一般到个别的方法。

门捷列夫使用归纳法，在人们认识大量个别元素的基础上，概括出了化学元素周期律。后来他又从元素周期律预言当时尚未发现的若干个元素的化学性质，使用的就是演绎法。

2、分析方法与综合方法：分析就是把客观对象的整体分为各个部分、方面、特征和因素而加以认识。它是把整体分为部分，把复杂的事物分解为简单的要素分别加以研究的一种思维方法。

分析是达到对事物本质认识的一个必经步骤和必要手段。分析的任务不仅仅是把整体分解为它的组成部分，而且更重要的是透过现象，抓住本质，通过偶然性把握必然性。

3、因果分析法：就是分析现象之间的因果关系，认识问题的产生原因和引起结果的辩证思维方法。使用这种方法一定要注意到真正的内因与结果，而不是似是而非的因果关系。

要注意结果与原因的逆关系，一方面包括“用原因来证明结果”，同时也包括“用结果来推论原因”。不同的事物，一般都一身二任，既是原因，又是结果，而且一个结果往往有不同层次的几个原因。因此，在研究过程中，对所分析的问题必须寻根究底。

4、比较分析法：比较分析法又称类推或类比法。它是对事物或者问题进行区分，以认识其差别、特点和本质的一种辩证逻辑方法。在资料不多，还不足以进行归纳和演绎推理时，比较分析法更具有价值。康德说：“每当理智缺乏可靠论证的思路时，类比这个方法往往能指引我们前进。”

5、定性分析法与定量分析法：就是通过确定事物的质的关系和数量关系以认识问题和分析问题的辩证思维方法。任何事物或任何问题都是质和量的统一，事物的质量。表现为一定的量，又表现为一定的质。

因此，在研究中，只有弄清质的方面，又弄清量的方面，才能找出其中规律性的问题。在研究中，定性分析就是据事论理，划清事物质的界限。定量分析就是对问题的规模、范围、数目等数量关系的情况及变化，进行精确的统计，计算、分析、对比，就是弄清事物发展中量的变化关系。

6、观察法：观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。

7、文献研究法：文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。

扩展资料：

任何一项研究都离不开方法的支撑。没有研究方法的科学研究是不存在的，没有研究方法，其研究就成了无源之水、无本之木，就不是真正的研究。

1、培根用实验法最早发现了热的运动本质；

2、笛卡儿用他提出的直觉——演绎创立了解析几何学；

3、伽利略用实验——数学方法发现了自由落体定律，运用理想实验出现了惯性定律，开创了动力学研究的先河；

4、牛顿用公理化的方法、归纳与演绎的方法完成了经典力学体系；

5、汤姆生、卢瑟福、玻尔等用模型化的方法揭开了物质微观粒子的结构，建立了各种原子结构模型；

6、爱因斯坦运用理想实验方法、演绎方法和各种非理性的直觉、顿悟方法创立了相对论；

7、康德和拉普拉斯运用思辨的方法与假说方法提出了天体演化学说；

8、拉瓦锡用定量方法、理论思维方法创立了氧化学说；

9、凯库勒以基本灵感与想象发现了苯的环状结构式；

10、门捷列夫用分类、比较法发现了元素周期表；

11、海特勒与伦敦等把量子力学的理论引入了化学研究，创立了量子化学。

达尔文用观察法、实验法、分类法、比较法等提出了进化论。从中不难发现，这些物理学、化学、天文学等自然科学领域的研究成果都是通过各种各样的方法来实现的。吴文俊的数学、袁隆平的杂交水稻等最新研究成果也都是采用新的方法取得的，因此，要想做好研究工作，取得一定研究成果，必须使用一定的研究方法。

参考资料来源：百度百科-研究方法

你好：这个问题是经过深入思考提出的，且是困扰很多人的基本问题，有的不确定怎么问。由于不管本科毕业论文，还是研究生毕业论文，甚至科学研究，针对这点，基本方法都是一样的。为此，常见的有比较方法、历史资料借鉴方法、实验或者实例方法、理论或者数值模拟分析法、引用借鉴方法，等等。