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理工開題報(bào)告(五篇)

發(fā)布時(shí)間:2024-04-07 06:00:03 查看人數(shù):70

理工開題報(bào)告

篇一 理工開題報(bào)告1600字

一、論文的研究內(nèi)容

論文的研究內(nèi)容包括兩個(gè)方面:一是研究新的高效的聚類算法;一是把已有的聚類算法或論文提出的新算法和入侵檢測技術(shù)相結(jié)合,從而提出一個(gè)好的入侵檢測模型。具體的研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)點(diǎn):

第一、針對聚類算法的研究問題:

1、如何提高算法的可擴(kuò)展性

許多聚類算法在小于200個(gè)數(shù)據(jù)對象的小數(shù)據(jù)集上是高效率的,但是無法處理一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫里的海量對象?,F(xiàn)有的聚類算法只有極少數(shù)適合處理大數(shù)據(jù)集,而且只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)對象,無法分析具有類屬性的數(shù)據(jù)對象。

2、如何處理離群點(diǎn)

然而在某些應(yīng)用中,用戶可能對相對較小的簇比較感興趣,比如入侵檢測中,這些小的簇可能代表異常行為,那么我們需要考慮在對算法影響更小的前提下,如何更好的處理這些離群點(diǎn)。

3、研究適合具有類屬性數(shù)據(jù)的聚類算法的有效性

對聚類分析而言,有效性問題通常可以轉(zhuǎn)換為類別數(shù)k的決策。而目前有關(guān)聚類算法的有效性分析,大都集中在對數(shù)值數(shù)據(jù)的聚類方式分析上。對于具有類屬性的數(shù)據(jù)聚類,還沒有行之有效的分析方法。

第二、針對聚類算法在ids應(yīng)用中的研究問題:

1、如何結(jié)合聚類技術(shù)和入侵檢測技術(shù)取得更好的效果

很多的聚類算法都已經(jīng)和ids應(yīng)用環(huán)境結(jié)合起來了,很多研究者對前人提出的算法作出改進(jìn)后,應(yīng)用到ids系統(tǒng)中去,或者提出一個(gè)全新的算法來適應(yīng)ids的要求。隨著聚類技術(shù)的不斷發(fā)展,聚類技術(shù)在入侵檢測中的應(yīng)用將是一個(gè)很有前景的工作。我們需要把更好的聚類技術(shù)成果應(yīng)用到入侵檢測中。

2、利用聚類技術(shù)處理入侵檢測中的頻繁誤警

雖然入侵檢測是重要的安全措施,然而它常常觸發(fā)大量的誤警,使得安全管理員不堪重負(fù),事實(shí)上,大量的誤警是重復(fù)發(fā)生并且頻繁發(fā)生的,可以利用聚類技術(shù)來尋找導(dǎo)致ids產(chǎn)生大量誤警的本質(zhì)原因。

二、學(xué)位論文研究依據(jù)

學(xué)位論文的選題依據(jù)和研究意義,以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢

聚類分析研究已經(jīng)有很長的歷史,其重要性及其與其他研究方向的交叉特性已經(jīng)得到了研究者的充分肯定。對聚類算法的研究必將推動相關(guān)學(xué)科向前發(fā)展。另外,聚類技術(shù)已經(jīng)活躍在廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。作為與信息安全專業(yè)的交叉學(xué)科,近年來,聚類算法在入侵檢測方面也得到大量的應(yīng)用。然而,聚類算法雖取得了長足的發(fā)展,但仍有一些未解決的問題。同時(shí),聚類算法在某些應(yīng)用領(lǐng)域還沒有充分的發(fā)揮作用,聚類技術(shù)和入侵檢測技術(shù)結(jié)合得還不夠完善。在這種背景下,我們認(rèn)為,論文的選題是非常有意義的。

本論文研究的內(nèi)容主要包括兩個(gè)方面:聚類算法的研究以及聚類算法在入侵檢測中的應(yīng)用。下面從兩個(gè)方面闡述國內(nèi)外這兩個(gè)方面的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢:

前人已經(jīng)提出很多聚類算法,然而沒有任何一種聚類算法可以普遍適用于揭示各種多維數(shù)據(jù)集所呈現(xiàn)出來的多種多樣的結(jié)構(gòu),根據(jù)數(shù)據(jù)在聚類中的積聚規(guī)則以及應(yīng)用這些規(guī)則的方法,可以將聚類算法分為以下幾種:

1.劃分聚類算法

劃分聚類算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)目或聚類中心,通過反復(fù)迭代運(yùn)算,逐步降低目標(biāo)函數(shù)的誤差值,當(dāng)目標(biāo)函數(shù)收斂時(shí),得到最終的聚類結(jié)果,劃分聚類算法典型代表是k-means算法和k-modoids算法。這些算法處理過程簡單,運(yùn)行效率好,但是存在對聚類數(shù)目的依賴性和退化性。迄今為止,許多聚類任務(wù)都選擇這兩個(gè)經(jīng)典算法,針對k-means及k-modoids的固有弱點(diǎn),也出現(xiàn)了的不少改進(jìn)版本。

2.層次聚類算法

又稱樹聚類算法,它使用數(shù)據(jù)的聯(lián)接規(guī)則,透過一種層次的架構(gòu)方式,反復(fù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂和聚合,以形成一個(gè)層次序列的聚類問題解。由于層次聚類算法的計(jì)算復(fù)雜性比較高,所以適合于小型數(shù)據(jù)集的聚類。20__年,gelbard等人有提出一種新的層次聚合算法,稱為正二進(jìn)制方法。該方法把待分類數(shù)據(jù)以正的二進(jìn)制形式存儲在二維矩陣中,他們認(rèn)為,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成正二進(jìn)制會改善聚類結(jié)果的正確率和聚類的魯棒性,對于層次聚類算法尤其如此。kumar等人[9]面向連續(xù)數(shù)據(jù)提出一種新的基于不可分辨粗聚合的層次聚類算法,既考慮了項(xiàng)的出現(xiàn)次序又考慮了集合內(nèi)容,該算法能有效挖掘連續(xù)數(shù)據(jù),并刻畫類簇的主要特性。

篇二 項(xiàng)目管理工程碩士專業(yè)學(xué)位開題報(bào)告1000字

為了保證工程碩士研究生學(xué)位論文的質(zhì)量,特對開題報(bào)告制定以下要求。

一、學(xué)位論文選題應(yīng)直接來源于生產(chǎn)實(shí)際或者具有明確的生產(chǎn)背景和應(yīng)用價(jià)值,可側(cè)重從以下幾個(gè)方面選?。?/p>

①一個(gè)完整的工程項(xiàng)目策劃、工程設(shè)計(jì)項(xiàng)目或技術(shù)改造項(xiàng)目;

②技術(shù)攻關(guān)研究專題;

③新工藝、新設(shè)備、新材料、新產(chǎn)品的研制與開發(fā);

論文選題應(yīng)具有一定的技術(shù)難度、先進(jìn)性和工作量,能體現(xiàn)作者綜合運(yùn)用科學(xué)理論、方法和技術(shù)手段解決工程實(shí)際問題的能力。

工程碩士研究生在導(dǎo)師指導(dǎo)下結(jié)合所在企業(yè)目前的技術(shù)改造、技術(shù)革新、引進(jìn)等技術(shù)難題或科研攻關(guān)項(xiàng)目。通過閱讀文獻(xiàn)資料、實(shí)際調(diào)查,進(jìn)行初步的研究工作后,撰寫“文獻(xiàn)綜述報(bào)告”和“開題報(bào)告”。

二、工程碩士在確定學(xué)位論文課題后,要寫出選題報(bào)告。

選題報(bào)告包括“文獻(xiàn)綜述”和“開題報(bào)告”兩部分。文獻(xiàn)閱讀和選題工作一般從全部課程學(xué)習(xí)完成后進(jìn)行。

三、寫“文獻(xiàn)綜述”以前,要大量閱讀與論文課題有關(guān)的學(xué)術(shù)論文。

通過閱讀文獻(xiàn),要掌握論文課題所在研究領(lǐng)域國內(nèi)外的學(xué)術(shù)動態(tài)和發(fā)展前沿。

在文獻(xiàn)閱讀的基礎(chǔ)上,撰寫“文獻(xiàn)綜述”。內(nèi)容包括:論文課題所在研究領(lǐng)域國內(nèi)外的學(xué)術(shù)現(xiàn)狀、前沿問題、發(fā)展趨勢等,要對文獻(xiàn)涉及的主要原理、技術(shù)和方法進(jìn)行總結(jié)、歸納和述評。所閱讀的文獻(xiàn)目錄要在附錄中一一列出。

“文獻(xiàn)綜述”完成后,交導(dǎo)師評閱。導(dǎo)師要寫出評語,導(dǎo)師認(rèn)為綜述報(bào)告不合格,要繼續(xù)閱讀文獻(xiàn),重新撰寫。

四、在文獻(xiàn)閱讀和調(diào)研的基礎(chǔ)上撰寫“開題報(bào)告”。

“開題報(bào)告”應(yīng)包括以下內(nèi)容:

1、選題依據(jù)、課題來源、學(xué)術(shù)價(jià)值和對社會、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技進(jìn)步的意義;

3、擬解決的生產(chǎn)實(shí)際的主要問題和關(guān)鍵技術(shù)及難點(diǎn)、擬采取的技術(shù)路線、實(shí)施方案;

4、可能出現(xiàn)的困難與問題及解決方法與措施;

5、預(yù)期達(dá)到的成果,可能取得的創(chuàng)新之處;

6、研究進(jìn)程計(jì)劃及時(shí)間安排,經(jīng)費(fèi)概算;

五、工程碩士完成“開題報(bào)告”后,交給導(dǎo)師審閱通過后,確定開題報(bào)告會議的時(shí)間和邀請的專家名單。

開題報(bào)告會議可以由導(dǎo)師主持,可設(shè)一秘書記錄、整理會議材料。與會專家和其他參加人員可以提問、質(zhì)詢。報(bào)告會議后,工程碩士本人和其他與會人員退場,與會專家對開題報(bào)告進(jìn)行評議。導(dǎo)師介紹工程碩士“文獻(xiàn)綜述”撰寫情況,與會專家對選題進(jìn)行評議、討論,秘書匯總與會專家的評議和意見。會議以無記名投票方式對開題情況評分,按“合格”本和“不合格”評分。最后,填寫專家意見和評分,與會專家要簽名。

六、開題報(bào)告評為“不合格”者,可在一個(gè)月內(nèi)再作一次。第二次仍為“不合格”者取消做論文的資格,按結(jié)業(yè)處理。

篇三 理工畢業(yè)論文開題報(bào)告6750字

理工畢業(yè)論文開題報(bào)告

論文題目:數(shù)字化直復(fù)營銷對中國本土服裝品牌的影響研究

一、 選題意義:

1. 目前國內(nèi)對直復(fù)營銷在中國企業(yè)中的應(yīng)用與實(shí)踐都有研究,但是對直復(fù)營銷在國內(nèi)服裝企業(yè)的應(yīng)用研究卻寥寥無幾,而對數(shù)字化直復(fù)營銷策略在中國服裝企業(yè)中的應(yīng)用研究幾乎沒有。大部分的研究僅僅局限在計(jì)算機(jī)行業(yè)、郵政和籠統(tǒng)的中小型企業(yè)中,并且大部分服裝品牌對數(shù)字化直復(fù)營銷概念模糊。

2. 數(shù)字化直復(fù)營銷雖然是一個(gè)新興的名詞,但是在歐美等一些發(fā)達(dá)國家中,數(shù)字化直復(fù)營銷在服裝業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)非常普及且運(yùn)用相當(dāng)成熟,給企業(yè)帶來了巨大的利潤。在中國本土服裝品牌走向國際化、品牌化、科技化的發(fā)展趨勢下,運(yùn)用數(shù)字化直復(fù)營銷策略將會給中國本土品牌的發(fā)展帶來巨大的潛力。

3. 通過調(diào)研中國本土品牌運(yùn)用數(shù)字化直復(fù)營銷策略的程度比較,并且實(shí)際案例,分析現(xiàn)今的應(yīng)用現(xiàn)狀以及應(yīng)用給品牌帶來的影響。對中國本土服裝品牌的數(shù)字化直復(fù)營銷應(yīng)用現(xiàn)狀提出有效的對策,來實(shí)現(xiàn)品牌的利潤最大化,以低成本、高效率地推廣品牌,提高品牌的核心競爭力。

二、 可行性分析:

中國本土服裝企業(yè)所創(chuàng)造出來的品牌,尤其是休閑裝品牌已經(jīng)出現(xiàn)了嚴(yán)重地市場過剩現(xiàn)狀,品牌產(chǎn)品的同質(zhì)化,營銷技術(shù)趨于模仿,品牌的創(chuàng)新和動力的缺失,使得國內(nèi)服裝本土品牌開始集體衰落。隨著數(shù)字化時(shí)代的到來,大眾化營銷趨勢向個(gè)性化營銷的轉(zhuǎn)變,發(fā)達(dá)國家通過數(shù)字化的直復(fù)營銷戰(zhàn)略,建立起了良好的顧客關(guān)系,為客戶提供個(gè)性化的服務(wù),銷售業(yè)績大幅度提升,這樣高效的、可測量的顛覆性的新營銷是非常具有可行性的。數(shù)字化直復(fù)營銷雖然還沒有在中國本土品牌中普及,但是很多服裝品牌已經(jīng)試水?dāng)?shù)字化直復(fù)營銷?;ヂ?lián)網(wǎng)的急速普及,手機(jī)3g時(shí)代的到來,數(shù)字化直復(fù)營銷策略必定給中國服裝本土品牌的發(fā)展帶來新的發(fā)展契機(jī)。

三、 解決的主要問題:

通過分析對以數(shù)字化直復(fù)營為服裝品牌營銷策略應(yīng)用程度差異對比分析,結(jié)合案例分析,歸納應(yīng)用現(xiàn)狀。提出數(shù)字化直復(fù)營銷在發(fā)展過程中所存在的問題,理論與實(shí)際相結(jié)合,提出適用于中國本土服裝品牌的數(shù)字化直復(fù)營銷對策來推進(jìn)中國本土服裝品牌的國際化、品牌化、科技化的進(jìn)程,讓中國本土品牌更好的發(fā)展。

四、 總體研究思路:

首先,分析中國本土服裝品牌的發(fā)展趨勢。分析在數(shù)字化時(shí)代的進(jìn)程下,中國本土服裝品牌發(fā)展數(shù)字化直復(fù)營銷所具備的條件。再通過分析本土服裝品牌的數(shù)字化營銷策略應(yīng)用程度的分析,結(jié)合某主導(dǎo)型本土品牌的個(gè)人訪談,總結(jié)出國內(nèi)服裝品牌發(fā)展數(shù)字化直復(fù)營銷所存在的問題,提出有效的對策來解決現(xiàn)實(shí)問題。

五、 預(yù)期成果:

通過市場調(diào)研分析數(shù)字化直復(fù)營銷在中國本土服裝中的應(yīng)用程度差異,結(jié)合中國本土服裝企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,歸納出適用于中國本土服裝品牌的有效的數(shù)字化直復(fù)營銷策略,使我國本土服裝品牌能夠通過這種有效的、可測量的、高回報(bào)的新營銷策略來建立起良好的客戶關(guān)系、提高品牌的核心競爭力、實(shí)現(xiàn)利潤最大化,能夠根據(jù)自身服裝企業(yè)的實(shí)力來使?fàn)I銷策略更加創(chuàng)新、更加高效。真正地能順應(yīng)當(dāng)今的新的營銷趨勢發(fā)展,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù),建立起品牌價(jià)值,維護(hù)好顧客的關(guān)系。

六、 基本內(nèi)容與綱要

七、 工作計(jì)劃:

20 年12月10日 開題報(bào)告初稿

20 年12月24日 開題報(bào)告與任務(wù)書

20 年01月04日 論文初稿、外文翻譯、文獻(xiàn)綜述

20 年03月22日 論文整理、格式修正

20 年04月01日 論文整理、格式修正

20 年05月12日 論文完成

理工畢業(yè)論文開題報(bào)告

一、論文的研究內(nèi)容

論文的研究內(nèi)容包括兩個(gè)方面:一是研究新的高效的聚類算法;一是把已有的聚類算法或論文提出的新算法和入侵檢測技術(shù)相結(jié)合,從而提出一個(gè)好的入侵檢測模型。具體的研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)點(diǎn):

第一、針對聚類算法的研究問題:

1、如何提高算法的可擴(kuò)展性

許多聚類算法在小于200個(gè)數(shù)據(jù)對象的小數(shù)據(jù)集上是高效率的,但是無法處理一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫里的海量對象?,F(xiàn)有的聚類算法只有極少數(shù)適合處理大數(shù)據(jù)集,而且只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)對象,無法分析具有類屬性的數(shù)據(jù)對象。

2、如何處理離群點(diǎn)

然而在某些應(yīng)用中,用戶可能對相對較小的簇比較感興趣,比如入侵檢測中,這些小的簇可能代表異常行為,那么我們需要考慮在對算法影響更小的前提下,如何更好的處理這些離群點(diǎn)。

3、研究適合具有類屬性數(shù)據(jù)的聚類算法的有效性

對聚類分析而言,有效性問題通??梢赞D(zhuǎn)換為最佳類別數(shù)k的決策。而目前有關(guān)聚類算法的有效性分析,大都集中在對數(shù)值數(shù)據(jù)的聚類方式分析上。對于具有類屬性的數(shù)據(jù)聚類,還沒有行之有效的分析方法。

第二、針對聚類算法在ids應(yīng)用中的研究問題:

1、如何結(jié)合聚類技術(shù)和入侵檢測技術(shù)取得更好的效果

很多的聚類算法都已經(jīng)和ids應(yīng)用環(huán)境結(jié)合起來了,很多研究者對前人提出的算法作出改進(jìn)后,應(yīng)用到ids系統(tǒng)中去,或者提出一個(gè)全新的算法來適應(yīng)ids的要求。隨著聚類技術(shù)的不斷發(fā)展,聚類技術(shù)在入侵檢測中的應(yīng)用將是一個(gè)很有前景的工作。我們需要把更好的聚類技術(shù)成果應(yīng)用到入侵檢測中。

2、利用聚類技術(shù)處理入侵檢測中的頻繁誤警

雖然入侵檢測是重要的安全措施,然而它常常觸發(fā)大量的誤警,使得安全管理員不堪重負(fù),事實(shí)上,大量的誤警是重復(fù)發(fā)生并且頻繁發(fā)生的,可以利用聚類技術(shù)來尋找導(dǎo)致ids產(chǎn)生大量誤警的本質(zhì)原因。

二、學(xué)位論文研究依據(jù)

學(xué)位論文的選題依據(jù)和研究意義,以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢

聚類分析研究已經(jīng)有很長的歷史,其重要性及其與其他研究方向的交叉特性已經(jīng)得到了研究者的充分肯定。對聚類算法的研究必將推動相關(guān)學(xué)科向前發(fā)展。另外,聚類技術(shù)已經(jīng)活躍在廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。作為與信息安全專業(yè)的交叉學(xué)科,近年來,聚類算法在入侵檢測方面也得到大量的應(yīng)用。然而,聚類算法雖取得了長足的發(fā)展,但仍有一些未解決的問題。同時(shí),聚類算法在某些應(yīng)用領(lǐng)域還沒有充分的發(fā)揮作用,聚類技術(shù)和入侵檢測技術(shù)結(jié)合得還不夠完善。在這種背景下,我們認(rèn)為,論文的選題是非常有意義的。

本論文研究的內(nèi)容主要包括兩個(gè)方面:聚類算法的研究以及聚類算法在入侵檢測中的應(yīng)用。下面從兩個(gè)方面闡述國內(nèi)外這兩個(gè)方面的`發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢:

前人已經(jīng)提出很多聚類算法,然而沒有任何一種聚類算法可以普遍適用于揭示各種多維數(shù)據(jù)集所呈現(xiàn)出來的多種多樣的結(jié)構(gòu),根據(jù)數(shù)據(jù)在聚類中的積聚規(guī)則以及應(yīng)用這些規(guī)則的方法,可以將聚類算法分為以下幾種:

1.劃分聚類算法

劃分聚類算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)目或聚類中心,通過反復(fù)迭代運(yùn)算,逐步降低目標(biāo)函數(shù)的誤差值,當(dāng)目標(biāo)函數(shù)收斂時(shí),得到最終的聚類結(jié)果,劃分聚類算法典型代表是k-means算法和k-modoids算法。這些算法處理過程簡單,運(yùn)行效率好,但是存在對聚類數(shù)目的依賴性和退化性。迄今為止,許多聚類任務(wù)都選擇這兩個(gè)經(jīng)典算法,針對k-means及k-modoids的固有弱點(diǎn),也出現(xiàn)了的不少改進(jìn)版本。

2.層次聚類算法

又稱樹聚類算法,它使用數(shù)據(jù)的聯(lián)接規(guī)則,透過一種層次的架構(gòu)方式,反復(fù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂和聚合,以形成一個(gè)層次序列的聚類問題解。由于層次聚類算法的計(jì)算復(fù)雜性比較高,所以適合于小型數(shù)據(jù)集的聚類。20__年,gelbard等人有提出一種新的層次聚合算法,稱為正二進(jìn)制方法。該方法把待分類數(shù)據(jù)以正的二進(jìn)制形式存儲在二維矩陣中,他們認(rèn)為,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成正二進(jìn)制會改善聚類結(jié)果的正確率和聚類的魯棒性,對于層次聚類算法尤其如此。kumar等人[9]面向連續(xù)數(shù)據(jù)提出一種新的基于不可分辨粗聚合的層次聚類算法,既考慮了項(xiàng)的出現(xiàn)次序又考慮了集合內(nèi)容,該算法能有效挖掘連續(xù)數(shù)據(jù),并刻畫類簇的主要特性。

理工畢業(yè)論文開題報(bào)告

論文題目: amoled像素驅(qū)動電路設(shè)計(jì)

開題報(bào)告內(nèi)容

① 項(xiàng)目研究的背景和意義

有機(jī)發(fā)光顯示器(oleds)是當(dāng)今平板顯示器研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。與液晶顯示器(lcd)相比,oleds具有低能耗、生產(chǎn)成本低(比液晶低20%~30%) 、自發(fā)光、寬視角、工藝簡單、成本低、溫度適應(yīng)性好、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn) 。目前,在手機(jī)、pda、數(shù)碼相機(jī)等小屏顯示應(yīng)用領(lǐng)域oleds已經(jīng)開始取代傳統(tǒng)的lcd 顯示屏 。

oled顯示器驅(qū)動方式可分為兩種類型:無源矩陣oled(passive matri_ oled,簡稱pmoled)和有源矩陣oled(active matri_ oled,簡稱amoled)。pmoled采用行列掃描的方式驅(qū)動相應(yīng)的像素發(fā)光,具有結(jié)構(gòu)簡單,生產(chǎn)成本低的優(yōu)點(diǎn),但器件能耗高,分辨率有限,器件壽命和顯示品質(zhì)也無法同tft-lcd 相抗衡。在amoled 中,每個(gè)發(fā)光像素都有獨(dú)立的tft電路驅(qū)動,不存在交叉串?dāng)_問題,亮度、壽命以及分辨率等都較pmoled 有大幅提高 。由于顯示器未來發(fā)展趨勢是向著高精細(xì)畫質(zhì)應(yīng)用,pmoled驅(qū)動方式已無法滿足要求。因此,發(fā)展amoled驅(qū)動技術(shù),解決有機(jī)發(fā)光顯示器的“瓶頸”問題顯得日益迫切。

像素驅(qū)動電路的設(shè)計(jì)是amoled顯示器的核心技術(shù)內(nèi)容,具有重要研究意義。本項(xiàng)目致力于基于薄膜晶體管(tft)的amoled顯示器像素驅(qū)動電路的研究與實(shí)現(xiàn)。

② 工作任務(wù)分析

目前,應(yīng)用于amoled的薄膜晶體管主要有非晶硅薄膜晶體管(a-si tft)和低溫多晶硅薄膜晶體管(ltps tft),二者實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的優(yōu)勢最大 。a-si tft與ltps tft相比具有工藝簡單、價(jià)格低、制備成品率高、關(guān)態(tài)漏電流小等優(yōu)點(diǎn)。但a-si tft載流子遷移率低,器件的尺寸要比ltps tft大得多,而且驅(qū)動電壓和信號電壓都比較大,這些不利因素會造成顯示屏像素開口率下降、oled的壽命縮短 ,同時(shí)a-si tft技術(shù)存在著過高的光敏感性問題 。ltps tft具有較高的載流子遷移率,相比于非晶硅工藝,其特征尺寸可以做到更小,增加oled像素的開口率,還可以實(shí)現(xiàn)將顯示器的外圍驅(qū)動電路集成于顯示器的周邊。

oled有源矩陣驅(qū)動方式可分為電流編程模式和電壓編程模式。電流編程是在數(shù)據(jù)線上提供一恒定電流通過電流鏡的作用控制oled上流過的電流,即根據(jù)通入電流的大小控制像素的明暗程度(灰階)。文獻(xiàn)[4]和[9]是采用電流編程模式。采用電流編程技術(shù)的amoled畫面具有自動補(bǔ)償ltps tft器件差異的功能,由此能提供高均勻度及高精細(xì)的畫質(zhì)表現(xiàn),但在低色階區(qū)電流寫入不足 。在電流編程之前還需要以電壓驅(qū)動一小段時(shí)間使oled本身的寄生電容預(yù)充電(precharge)使oled的兩端電壓達(dá)到導(dǎo)通電壓,導(dǎo)致建立時(shí)間長,掃描頻率不能太高,限制了電流編程模式只適用于中小尺寸顯示 。另外,電流鏡設(shè)計(jì)中一般要求至少兩個(gè)ltps tft的物理特性是一致的(閾值電壓、遷移率等相同),對于目前的多晶硅工藝這是很難實(shí)現(xiàn)的。 電壓編程模式是在數(shù)據(jù)線上使用電壓信號控制流經(jīng)oled的電流而決定像素的明暗程度。電壓編程模式結(jié)構(gòu)簡單,開口率高,像素充電迅速,功耗小,控制方便,外圍驅(qū)動芯片設(shè)計(jì)容易、成本低。通過像素驅(qū)動電路的設(shè)計(jì)可補(bǔ)償ltps tft閾值電壓的差異及oled導(dǎo)通電壓隨時(shí)間退化,還可以補(bǔ)償大面積顯示中電源線寄生電阻引起的電壓降,但無法補(bǔ)償tft中載流子遷移率的差異。盡管如此,可以通過優(yōu)化ltps tft制備工藝提高遷移率的均勻性。

最簡單的amoled像素驅(qū)動電路如右圖所示,包

含兩個(gè)薄膜晶體管(tft)和一個(gè)存儲電容(簡稱2t1c

電路),其中一個(gè)開關(guān) (switching) tft,一個(gè)驅(qū)動

(driving)tft。當(dāng)掃描線(scan line)開啟時(shí),外

部電路送入電壓數(shù)據(jù)信號經(jīng)由開關(guān)tft存儲在存儲電

容(cs)中,此電壓信號控制驅(qū)動tft導(dǎo)通電流大小,

也就決定了oled的灰階;當(dāng)掃描線關(guān)閉時(shí),存儲于cs中的電壓仍能保持驅(qū)動tft在導(dǎo)通狀態(tài),故能在一個(gè)畫面時(shí)間內(nèi)維持oled的固定電流。

與tft-lcd利用穩(wěn)定的電壓控制亮度不同,oled器件屬于電流驅(qū)動,需要穩(wěn)定的電流來控制發(fā)光。由于制程和器件老化等原因,各個(gè)像素點(diǎn)驅(qū)動管tft的閾值電壓存在不均勻性,這樣導(dǎo)致流過各個(gè)像素點(diǎn)oled的電流會發(fā)生變化,影響圖像顯示的均勻性。因此有必要對像素電路提出補(bǔ)償,使流過各個(gè)像素點(diǎn)的電流非均勻些控制在一定的范圍之內(nèi)。很多文獻(xiàn) 在仿真的過程中,將oled器件作為一個(gè)二極管和電容的并聯(lián),本項(xiàng)目中采用的oled模型也是將一個(gè)二極管和電容并聯(lián)。本項(xiàng)目采用eda仿真軟件hspice,對設(shè)計(jì)的amoled像素驅(qū)動電路進(jìn)行模擬仿真,并提取出合理的參數(shù),實(shí)現(xiàn)對驅(qū)動管tft閾值漂移的補(bǔ)償。

③ 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

2t1c像素驅(qū)動電路結(jié)構(gòu)簡單,像素開口率高,適合大批量生產(chǎn),因此2t1c電路的研究吸引了不少研究單位 。吉林大學(xué)司玉娟等 曾經(jīng)做過傳統(tǒng)amoled像素驅(qū)動電路的仿真研究,在合理選擇poly-si tft模型參數(shù)的基礎(chǔ)上, 對2t1c像素驅(qū)動電路進(jìn)行詳細(xì)分析, 總結(jié)出驅(qū)動電路的合理工作參量, 并詳細(xì)分析它們的變化對驅(qū)動電路的影響, 為像素驅(qū)動電路設(shè)計(jì)分析提供依據(jù)。sanford等 把oled器件不僅作為發(fā)光器件,而且把它作為一個(gè)電容使用,提出了一種可以補(bǔ)償閾值漂移的2t1c電路,但是它并不能完全消除閾值漂移的影響。

此外多個(gè)研究單位提出了多于2個(gè)tft的tft補(bǔ)償電路。1998年r.dawson等 首先提出了四個(gè)tft和二個(gè)電容的補(bǔ)償電路,它不但可以補(bǔ)償值電壓的改變,還可以減少電源線寄生電阻導(dǎo)致的電壓降,與傳統(tǒng)2t1c驅(qū)動電路相比,可以使得面板的亮度更加均勻。j.h.lee等 提出了一種基于氫化非晶硅薄膜晶體管(a-si:h tft)可補(bǔ)償閾值漂移的6t1c像素驅(qū)動電路,實(shí)驗(yàn)表明文獻(xiàn)[12]中所設(shè)計(jì)的像素驅(qū)動電路隨著工作時(shí)間的變化,流過oled的電流只有7%的衰減,遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)2t1c電路的28%,仿真和實(shí)驗(yàn)都表明這種6t1c電路能夠維持相當(dāng)?shù)碾娏鞣€(wěn)定性,從而保持面板發(fā)光亮度的基本不變。c.l.lin等 提出了一種改進(jìn)型的電路,這款基于poly-si tft 的5t1c 像素電路采用光學(xué)反饋的方式,不僅消除了poly-si tft的驅(qū)動管閾值電壓不均造成的像素點(diǎn)發(fā)光亮度不均,而且彌補(bǔ)了由于oled本身的退化導(dǎo)致的發(fā)光亮度下降。同時(shí),相比于文獻(xiàn)[12],文獻(xiàn)[13]少了一個(gè)晶體管從而提高了像素的開口率。文獻(xiàn)[14][15]均是五個(gè)tft和一個(gè)電容的像素驅(qū)動電路,對ltps tft的驅(qū)動管由于制程工藝造成閾值電壓不均提出了補(bǔ)償,提高了像素點(diǎn)的發(fā)光均勻程度。文獻(xiàn)[11]-[15]的像素電路使用了多個(gè)tft,導(dǎo)致控制線路復(fù)雜,降低了像素點(diǎn)的開口率,基于此文獻(xiàn)[16]提出了三個(gè)tft和一個(gè)電容的補(bǔ)償電路,這個(gè)電路不需要驅(qū)動管tft的閾值產(chǎn)生階段,從而控制信號波形與傳統(tǒng)2t1c電路一樣簡單。以上像素補(bǔ)償電路[11]-[16]皆是基于電壓編程模式。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于電流編程的4t1c電路,仿真和實(shí)驗(yàn)同時(shí)證明該電路能夠補(bǔ)償?shù)蜏囟嗑Ч璞∧ぞw管(ltps-tft)的閾值電壓和遷移率的不均。當(dāng)像素點(diǎn)溫度從27 升至60 時(shí),該4t1c電路流過oled的電路僅增加了1.5%,而傳統(tǒng)2t1c電路流過oled的電流將增加37% 。

④ 畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃及進(jìn)度

第1-2周:閱讀相關(guān)文獻(xiàn)資料及撰寫畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告。

第3-4周:優(yōu)化傳統(tǒng)2t1c像素電路設(shè)計(jì)參數(shù),2t1c電路動態(tài)分析和仿真,進(jìn)一步熟悉hspice和aim-spice仿真軟件的使用。

第5-6周:研究文獻(xiàn)[13]中的像素電路,提取oled器件、存儲電容和tft器件的模型參數(shù)。

第7-8周:進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn),找像素電路設(shè)計(jì)的靈感,并構(gòu)思新的閾值補(bǔ)償電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

第9-12周:仿真分析新的電路拓?fù)?,并提取出合理的模型和工藝參?shù)。

第13-14周:撰寫畢業(yè)設(shè)計(jì)報(bào)告,準(zhǔn)備畢業(yè)答辯。

第15周:畢業(yè)答辯。

⑤ 參考文獻(xiàn)

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篇四 理工類開題報(bào)告2400字

題目:聚類算法研究及其在ids中的應(yīng)用

一、論文的研究內(nèi)容

論文的研究內(nèi)容包括兩個(gè)方面:一是研究新的高效的聚類算法;一是把已有的聚類算法或論文提出的新算法和入侵檢測技術(shù)相結(jié)合,從而提出一個(gè)好的入侵檢測模型。具體的研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)點(diǎn):

第一、針對聚類算法的研究問題:

1、如何提高算法的可擴(kuò)展性

許多聚類算法在小于200個(gè)數(shù)據(jù)對象的小數(shù)據(jù)集上是高效率的,但是無法處理一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫里的海量對象。現(xiàn)有的聚類算法只有極少數(shù)適合處理大數(shù)據(jù)集,而且只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)對象,無法分析具有類屬性的數(shù)據(jù)對象。

2、如何處理離群點(diǎn)

在實(shí)際應(yīng)用中,估計(jì)數(shù)據(jù)集中的離群點(diǎn)可能是非常困難的,很多算法通常丟棄增長緩慢的簇,這樣的簇趨向于代表離群點(diǎn)。然而在某些應(yīng)用中,用戶可能對相對較小的簇比較感興趣,比如入侵檢測中,這些小的簇可能代表異常行為,那么我們需要考慮在對算法影響更小的前提下,如何更好的處理這些離群點(diǎn)。

3、研究適合具有類屬性數(shù)據(jù)的聚類算法的有效性

對聚類分析而言,有效性問題通??梢赞D(zhuǎn)換為最佳類別數(shù)k的決策。而目前有關(guān)聚類算法的有效性分析,大都集中在對數(shù)值數(shù)據(jù)的聚類方式分析上。對于具有類屬性的數(shù)據(jù)聚類,還沒有行之有效的分析方法。

第二、針對聚類算法在ids應(yīng)用中的研究問題:

1、如何結(jié)合聚類技術(shù)和入侵檢測技術(shù)取得更好的效果

很多的聚類算法都已經(jīng)和ids應(yīng)用環(huán)境結(jié)合起來了,很多研究者對前人提出的算法作出改進(jìn)后,應(yīng)用到ids系統(tǒng)中去,或者提出一個(gè)全新的算法來適應(yīng)ids的要求。隨著聚類技術(shù)的不斷發(fā)展,聚類技術(shù)在入侵檢測中的應(yīng)用將是一個(gè)很有前景的工作。我們需要把更好的聚類技術(shù)成果應(yīng)用到入侵檢測中。

2、利用聚類技術(shù)處理入侵檢測中的頻繁誤警

雖然入侵檢測是重要的安全措施,然而它常常觸發(fā)大量的誤警,使得安全管理員不堪重負(fù),事實(shí)上,大量的誤警是重復(fù)發(fā)生并且頻繁發(fā)生的,可以利用聚類技術(shù)來尋找導(dǎo)致ids產(chǎn)生大量誤警的本質(zhì)原因。

二、學(xué)位論文研究依據(jù)

學(xué)位論文的選題依據(jù)和研究意義,以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢

聚類分析研究已經(jīng)有很長的歷史,其重要性及其與其他研究方向的交叉特性已經(jīng)得到了研究者的充分肯定。對聚類算法的研究必將推動相關(guān)學(xué)科向前發(fā)展。另外,聚類技術(shù)已經(jīng)活躍在廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。作為與信息安全專業(yè)的交叉學(xué)科,近年來,聚類算法在入侵檢測方面也得到大量的應(yīng)用。然而,聚類算法雖取得了長足的發(fā)展,但仍有一些未解決的問題。同時(shí),聚類算法在某些應(yīng)用領(lǐng)域還沒有充分的發(fā)揮作用,聚類技術(shù)和入侵檢測技術(shù)結(jié)合得還不夠完善。在這種背景下,我們認(rèn)為,論文的選題是非常有意義的。

本論文研究的內(nèi)容主要包括兩個(gè)方面:聚類算法的研究以及聚類算法在入侵檢測中的應(yīng)用。下面從兩個(gè)方面闡述國內(nèi)外這兩個(gè)方面的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢:

前人已經(jīng)提出很多聚類算法,然而沒有任何一種聚類算法可以普遍適用于揭示各種多維數(shù)據(jù)集所呈現(xiàn)出來的多種多樣的結(jié)構(gòu),根據(jù)數(shù)據(jù)在聚類中的積聚規(guī)則以及應(yīng)用這些規(guī)則的方法,可以將聚類算法分為以下幾種:

1.劃分聚類算法

劃分聚類算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)目或聚類中心,通過反復(fù)迭代運(yùn)算,逐步降低目標(biāo)函數(shù)的誤差值,當(dāng)目標(biāo)函數(shù)收斂時(shí),得到最終的聚類結(jié)果,劃分聚類算法典型代表是k-means算法和k-modoids算法。這些算法處理過程簡單,運(yùn)行效率好,但是存在對聚類數(shù)目的依賴性和退化性。迄今為止,許多聚類任務(wù)都選擇這兩個(gè)經(jīng)典算法,針對k-means及k-modoids的固有弱點(diǎn),也出現(xiàn)了的不少改進(jìn)版本。

2.層次聚類算法

又稱樹聚類算法,它使用數(shù)據(jù)的聯(lián)接規(guī)則,透過一種層次的架構(gòu)方式,反復(fù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂和聚合,以形成一個(gè)層次序列的聚類問題解。由于層次聚類算法的計(jì)算復(fù)雜性比較高,所以適合于小型數(shù)據(jù)集的聚類。20__年,gelbard等人有提出一種新的層次聚合算法,稱為正二進(jìn)制方法。該方法把待分類數(shù)據(jù)以正的二進(jìn)制形式存儲在二維矩陣中,他們認(rèn)為,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成正二進(jìn)制會改善聚類結(jié)果的正確率和聚類的魯棒性,對于層次聚類算法尤其如此。kumar等人[9]面向連續(xù)數(shù)據(jù)提出一種新的基于不可分辨粗聚合的層次聚類算法,既考慮了項(xiàng)的出現(xiàn)次序又考慮了集合內(nèi)容,該算法能有效挖掘連續(xù)數(shù)據(jù),并刻畫類簇的主要特性。

3.基于密度-網(wǎng)格的聚類算法

與傳統(tǒng)的聚類方法不同:基于密度的聚類算法,通過數(shù)據(jù)密度來發(fā)現(xiàn)任意形狀的類簇;基于網(wǎng)格的聚類算法,使用一個(gè)網(wǎng)格結(jié)構(gòu),圍繞模式組織由矩形塊劃分的值空間,基于塊的分布信息實(shí)現(xiàn)模式聚類,基于網(wǎng)格的聚類算法常常與其他方法相結(jié)合,特別是與基于密度的聚類方法相結(jié)合?;诰W(wǎng)格和密度的聚類方法在以空間信息處理為代表的眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。特別是伴隨著近來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、可伸縮的聚類方法的開發(fā),它在空間數(shù)據(jù)挖掘研究子域日趨活躍。

開題報(bào)告研究方法大全

實(shí)證研究法

實(shí)證研究法是科學(xué)實(shí)踐研究的一種特殊形式。其依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實(shí)踐的需要,提出設(shè)計(jì),利用科學(xué)儀器和設(shè)備,在自然條件下,通過有目的有步驟地操縱,根據(jù)觀察、記錄、測定與此相伴隨的現(xiàn)象的變化來確定條件與現(xiàn)象之間的因果關(guān)系的活動。主要目的在于說明各種自變量與某一個(gè)因變量的關(guān)系。

定量分析法

在科學(xué)研究中,通過定量分析法可以使人們對研究對象的認(rèn)識進(jìn)一步精確化,以便更加科學(xué)地揭示規(guī)律,把握本質(zhì),理清關(guān)系,預(yù)測事物的發(fā)展趨勢。

定性分析法

定性分析法就是對研究對象進(jìn)行質(zhì)的方面的分析。具體地說是運(yùn)用歸納和演繹、分析與綜合以及抽象與概括等方法,對獲得的各種材料進(jìn)行思維加工,從而能去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里,達(dá)到認(rèn)識事物本質(zhì)、揭示內(nèi)在規(guī)律。

跨學(xué)科研究法

運(yùn)用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進(jìn)行綜合研究的方法,也稱交叉研究法。科學(xué)發(fā)展運(yùn)動的規(guī)律表明,科學(xué)在高度分化中又高度綜合,形成一個(gè)統(tǒng)一的整體。據(jù)有關(guān)專家統(tǒng)計(jì),現(xiàn)在世界上有2000多種學(xué)科,而學(xué)科分化的趨勢還在加劇,但同時(shí)各學(xué)科間的聯(lián)系愈來愈緊密,在語言、方法和某些概念方面,有日益統(tǒng)一化的趨勢。

篇五 華南理工本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告2100字

論文題目:基于標(biāo)準(zhǔn)化的車險(xiǎn)現(xiàn)場查勘定損方法研究

一、選題的背景和意義

1.選題的背景

隨著改革開放的發(fā)展,經(jīng)濟(jì)增長和生活水平不斷的提高。人民對汽車的需求量不斷的增高。新中國成立毛主席親自題寫“第一汽車制造廠奠基紀(jì)念”命名解放,1956年7月14日,中國人自己制造的第一輛汽車--“解放”牌載貨汽車從長春一汽總裝線上盛裝下線,中國的汽車工業(yè)從此開始起步,開啟了中國汽車工業(yè)滔滔不息的源頭。直到2023年中國汽車產(chǎn)銷量為2211萬輛和2198萬輛,比上年分別增長14.8%和13.9%.這些數(shù)據(jù)都在說明我國汽車的產(chǎn)銷量還在不斷的增長,將來汽車的保有量將大大的增加。機(jī)動車保險(xiǎn)業(yè)務(wù)也隨之的到迅速的發(fā)展。1983年將汽車保險(xiǎn)改為機(jī)動車保險(xiǎn)使其具有更加廣泛的適應(yīng)性。在1980年至1999年的20年間,全國保險(xiǎn)市場承保的機(jī)動車輛從7922輛迅速上升到1494.47萬輛,總保險(xiǎn)費(fèi)也從人民幣728萬元猛增到人民幣306億元,賠款支出人民幣170.9億元,賠付率為55.7%.從此以后,汽車保險(xiǎn)就一直是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的第一大保險(xiǎn)種類。

2.選題的意義

隨著生活質(zhì)量的不斷提高,汽車也逐漸的成為了普通家庭必不可少的交通工具。我國汽車還在不斷的發(fā)展階段,預(yù)計(jì)將來國內(nèi)的汽車保有量將是個(gè)很大的數(shù)字。汽車雖給人們的日常生活,工作,工地作業(yè)等帶來很便捷的作用,但是其造成的交通事故也是不可忽略的。交通事故已成為“世界第一害”,而中國是世界上交通事故死亡人數(shù)最多的國家之一。從二十世紀(jì)八十年代末中國交通事故年死亡人數(shù)首次超過五萬人至今,中國(未包括港澳臺地區(qū))每年交通事故50萬起,因交通事故死亡人數(shù)均超過10萬人,已經(jīng)連續(xù)十余年居世界第一。為了保障交通事故中人生,財(cái)產(chǎn)安全,國家出臺一系列的措施,保護(hù)消費(fèi)者的合法權(quán)益,汽車保險(xiǎn)業(yè)務(wù)也就應(yīng)運(yùn)而生。汽車查勘定損崗是直接接觸標(biāo)的車,對交通事故、汽車損壞等汽車保險(xiǎn)把守第一關(guān)。

二、選題研究的主要內(nèi)容

一般的情況下保險(xiǎn)理賠中涉及到保險(xiǎn)人和被保險(xiǎn)人兩個(gè)角色。保險(xiǎn)責(zé)任是根據(jù)保險(xiǎn)條款中保險(xiǎn)責(zé)任和責(zé)任免除來確定。不同保險(xiǎn)公司的保險(xiǎn)條款和免除責(zé)任又是不相同的,不同保險(xiǎn)公司的定損標(biāo)準(zhǔn)有差別。保險(xiǎn)業(yè)務(wù)想要在市場扎下的筋基除了有一個(gè)大市場的需求之外還要有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。既是公平、公開、公正,又能更好的維護(hù)消費(fèi)者的合法權(quán)益。

眾說周知,我國的汽車保險(xiǎn)業(yè)務(wù)起步較晚。中國人民保險(xiǎn)公司于1955年停止了汽車保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。直到70年代中期為了滿足各國駐華使領(lǐng)館等外國人擁有的汽車保險(xiǎn)的需要,開始辦理以涉外業(yè)務(wù)為主的汽車保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。而國內(nèi)的汽車保險(xiǎn)真正的開始發(fā)展是在十一屆三中全會之后恢復(fù)的。1955年到1980年相隔25年之久,無論是以前還是現(xiàn)在國外汽車保險(xiǎn)行業(yè)的制度相比于國內(nèi)還是先進(jìn)很多的。我們要學(xué)習(xí)國外的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)和管理理念運(yùn)用到汽車保險(xiǎn)業(yè)務(wù)之中。建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的車險(xiǎn)現(xiàn)場查勘定損方法勢在必行。

論文應(yīng)完成項(xiàng)目

(1)國內(nèi)外汽車保險(xiǎn)查勘定損的研究現(xiàn)狀對比分析;

(2)國內(nèi)外汽車保險(xiǎn)查勘定損的工作特點(diǎn)對比分析;

(3)我國汽車保險(xiǎn)查勘定損工作的人才構(gòu)成、行業(yè)規(guī)范、行業(yè)范疇等要素分析;

(4)車險(xiǎn)查勘定損工作內(nèi)容細(xì)化分析;

(5)車險(xiǎn)查勘定損崗位的操作方式標(biāo)準(zhǔn)化研究。

擬解決關(guān)鍵問題

1.查勘的調(diào)度流程是怎樣的

2.如何判斷事故的真實(shí)性

3.查勘員需要懂得的交通知識與整個(gè)賠款程序

4.定損員拍照的技巧

5.判斷零件修復(fù)還是更換的標(biāo)準(zhǔn)

6.定損員如何入單

三、選題的研究方法及技術(shù)路線

1.選題的研究方法

文獻(xiàn)研究法:通過查閱大量的資料,各種學(xué)術(shù)文獻(xiàn),全面的了解車險(xiǎn)現(xiàn)場查勘定損的方法。

實(shí)習(xí)觀察法:通過到人民財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)實(shí)習(xí),了解、學(xué)習(xí)、研究國內(nèi)查勘定損方法。比較分析法:通過比較國內(nèi)國外車險(xiǎn)查勘定損方法的利弊,揚(yáng)長避短。學(xué)習(xí)國外的先進(jìn)方法,促進(jìn)國內(nèi)汽車保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的發(fā)展。

2.選題研究的技術(shù)路線

首先是通過相關(guān)的查閱書籍,學(xué)術(shù)報(bào)告對車險(xiǎn)現(xiàn)場查勘定損有初步的了解。在到人民財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司實(shí)習(xí)汽車查勘定損崗。一般來說,作為實(shí)習(xí)生都會被派到門前定損。這樣就有一個(gè)很好的機(jī)會直接接觸到定損的方法,要點(diǎn)。實(shí)習(xí)一段的時(shí)間之后就會被派到現(xiàn)場查勘。

其實(shí),查勘和定損時(shí)兩個(gè)不同的工作崗位,在查勘和定損之間有衍生出復(fù)勘崗,只不過對于復(fù)勘崗一般是由查勘人員進(jìn)行復(fù)勘。

除此之外還要基本弄懂常見車型的配件價(jià)格,這一點(diǎn)也是做好定損工作的要領(lǐng)。

四、選題研究的工作基礎(chǔ)

1.我本人是中國人民財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)實(shí)習(xí)生。對車險(xiǎn)查勘定損有一定的了解,有機(jī)會再去深入學(xué)習(xí)研究。

2.我們有一門汽車保險(xiǎn)課,有條件讓老師指導(dǎo)一下。

3.學(xué)校圖書館有很多查勘定損方面的書籍,可以利用這些資源更加深入的學(xué)習(xí)。

五、主要參考文獻(xiàn)及出處

1.王俊喜。淺析汽車保險(xiǎn)查勘定損模式[j].企業(yè)導(dǎo)報(bào),2023(16)。

2.朱奇。商業(yè)保險(xiǎn)語境下的車輛定損若干問題的思考[j].上海保險(xiǎn),2023(06)。

3.李景芝,趙長利?!镀嚤kU(xiǎn)與理賠》,國防工業(yè)出版社2023年版。

4.周新苗。我國機(jī)動車輛保險(xiǎn)市場風(fēng)險(xiǎn)理賠因素分析[j],數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2023(12)。

5.王俊喜。svda查勘定損職業(yè)資格認(rèn)證體系的研究。湖南農(nóng)機(jī),2023(5)。

6.劉少波。探索車險(xiǎn)理賠通賠通付。中國保險(xiǎn)報(bào),2023(9)

7.陳世飛?!镀嚤kU(xiǎn)與理賠》吉林科學(xué)技術(shù)出版社

8.王永盛《車險(xiǎn)理賠查勘與定損》機(jī)械工業(yè)出版社

9.駱孟波《汽車保險(xiǎn)與理賠》同濟(jì)大學(xué)出版社

10.趙穎悟《汽車保險(xiǎn)與理賠》電子工業(yè)出版社

11.熊福生《保險(xiǎn)學(xué)》,北京,經(jīng)濟(jì)管理出版社,2023.

理工開題報(bào)告(五篇)

一、論文的研究內(nèi)容論文的研究內(nèi)容包括兩個(gè)方面:一是研究新的高效的聚類算法;一是把已有的聚類算法或論文提出的新算法和入侵檢測技術(shù)相結(jié)合,從而提出一個(gè)好的入侵檢測模型。具體的研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)點(diǎn):第一、針對聚類算法的研究問題:1、如何提高算法的可擴(kuò)展性許多聚類算法在小于200個(gè)數(shù)據(jù)對象的小數(shù)據(jù)集上是高效率的,但是無法處理一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫
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