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研究生开题报告时间(四篇)

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研究生开题报告时间(四篇)
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随着个人素质的提升,报告使用的频率越来越高,我们在写报告的时候要注意逻辑的合理性。怎样写报告才更能起到其作用呢?报告应该怎么制定呢?下面我给大家整理了一些优秀的报告范文,希望能够帮助到大家,我们一起来看一看吧。

研究生开题报告时间篇一

本课题来源于作者在学习和实习中了解到的两个事实,属于自拟课题。

其一,作者在20xx年7月在xxx公司调研,了解到现如今各行业都面临着数据量剧增长,并由此带来业务处理速度缓慢,数据维护困难等问题。为了应对此挑战,很多企业开实施大数据发展战略。现如今的大数据发展战略可以概括为两类,一类是垂直扩展。即采用存储容量更大,处理能力更强的设备,此种方式成本较大,过去很多大公司一直采用此种方法处理大数据。但自从20xx年google发布关于gfs,mapreduce和bigtable三篇技术论文之后,云计算开始兴起,apache hadoop项目启动。随后从20xx年开始,随着云计算和大数据的发展,hadoop作为一种优秀的数据分析、处理解决方案,开始受到许多 it企业的关注。相较于垂直扩张所需的昂贵成本,人们更钟情于采用这种通过整合廉价计算资源的水平扩展方式。于是很多it企业开始探索采用hadoop框架构建自己的大数据环境。

其二,作者自4月在xxx实习过程中进一步了解到,因为关系数据库在存储数据格式方面的局限,以及其schema机制带来的扩展性上的不便,目前在大部分的大数据应用环境中都采用非结构化的数据库,如列式存储的hbase,文档型存储的mangodb,图数据库neo4j等。这些非结构化数据库因为可扩展性强、资源利用率高,高并发、响应速度快等优势,在大数据应用环境中得到了广泛的应用。但此种应用只解决了前端的业务处理,要真正利用大数据实现商务智能,还需要为决策支持系统和联机分析应用等提供一数据环境——数据仓库。为此,导师指导本文作者拟此题目,研究基于hadoop框架的数据仓库解决方案。

二、研究目的和意义:

现如今,数据已经渗透到每一个行业,成为重要的生产因素。近年来,由于历史积累和和数据增长速度加快,各行业都面临着大数据的难题。事实上,大数据既是机遇又时挑战。合理、充分利用大数据,将其转变为海量、高增长率和多样化的信息资产,将使得企业具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化等能力。因此,很多it企业都将大数据作为其重要的发展战略,如亚马逊、facebook已布局大数据产业,并取得了骄人的成绩。事实上,不止谷歌、易趣网或亚马逊这样的大型互联网企业需要发展大数据,任何规模的企业都有机会从大数据中获得优势,并由此构建其未来业务分析的基础,在与同行的竞争中,取得显著的优势。

相较于大型企业,中小企业的大数据发展战略不同。大公司可以凭借雄厚的资本和技术实力,从自身环境和业务出发,开发自己的软件平台。而中小企业没有那样的技术实力,也没有那么庞大的资金投入,更倾向于选择一个普遍的、相对廉价的解决方案。本文旨在分析大数据环境下数据库的特点,结合当下流行的hadoop框架,提出了一种适用于大数据环境的数据仓库的解决方案并实现。为中小企业在大数据环境中构建数据仓库提供参考。其具体说来,主要有以下三方面意义:

首先,目前主流的数据库如oracle、sql server都有对应自己数据库平台的一整套的数据仓库解决方案,对于其他的关系型数据库如mysql等,虽然没有对应数据库平台的数据仓库解决方案,但有很多整合的数据仓库解决方案。而对于非结构化的数据库,因其数据模型不同于关系型数据库,需要新的解决方案,本文提出的基于hive/pentaho的数据仓库实现方案可以为其提供一个参考。

其次,通过整合多源非结构化数据库,生成一个面向主题、集成的数据仓库,可为大数据平台上的联机事务处理、决策支持等提供数据环境,从而有效利用数据资源辅助管理决策。

再次,大数据是一个广泛的概念,包括大数据存储、大数据计算、大数据分析等各个层次的技术细节,本文提出的“大数据环境下的数据仓库解决方案及实现“丰富了大数据应用技术的生态环境,为大数据环境下的数据分析、数据挖掘等提供支撑。

三、国内外研究现状和发展趋势的简要说明:

本文研究的主体是数据仓库,区别于传统基于关系型数据库的数据仓库,本文聚焦大数据环境下基于非结构数据库的数据仓库的构建与实现。因此,有必要从数据仓库和大数据环境下的数据库两方面进行阐述。

(一) 数据仓库国内外研究现状

自从bill inmon 在1990年提出“数据仓库”这一概念之后,数据仓库技术开始兴起,并给社会带来新的契机,逐渐成为一大技术热点。目前,美国30%到40%的公司已经或正在建造数据仓库。现如今随着数据模型理论的完善,数据库技术、应用开发及挖掘技术的不断进步,数据仓库技术不断发展,并在实际应用中发挥了巨大的作用。以数据仓库为基础,以联机分析处理和数据挖掘工具为手段的决策支持系统日渐成熟。与此同时,使用数据仓库所产生的巨大效益又刺激了对数据仓库技术的需求,数据仓库市场正以迅猛的势头向前发展。

我国企业信息化起步相对较晚,数据仓库技术在国内的发展还处于积累经验阶段。虽然近年来,我国大中型企业逐步认识到利用数据仓库技术的重要性,并已开始建立自己的数据仓库系统,如中国移动、中国电信、中国联通、上海证券交易所和中国石油等。但从整体上来看,我国数据仓库市场还需要进一步培育,数据仓库技术同国外还有很大差距。为此,我国许多科技工作者已开始对数据仓库相关技术进行深入研究,通过对国外技术的吸收和借鉴,在此基础上提出适合国内需求的技术方案。

(二) 非结化数据库国内外研究现状

随着数据库技术深入应用到各个领域,结构化数据库逐渐显露出一些弊端。如在生物、地理、气候等领域,研究面对的数据结构并不是传统上的关系数据结构。如果使用关系数据库对其进行存储、展示,就必须将其从本身的数据结构强行转换为关系数据结构。采用此种方式处理非结构数据,不能在整个生命周期内对非关系数据进行管理,并且数据间的关系也无法完整的表示出来。在此背景下,非结构化数据库应运而生。相较于关系数据库,非结构数据库的字段长度可变,并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成。如此,它不仅可以处理结构化数据,更能处理文本、图象、声音、影视、超媒体等非结构化数据。近年来,随着大数据兴起,非结构数据库开始广泛应用,以支持大数据处理的多种结构数据。

目前,非结构化的数据库种类繁多,按其存储数据类型分,主要包含内存数据库、列存储型、文档数据库、图数据库等。其中,常见的内存数据库有sqlite,redis,altibase等;列存储数据库有hbase,bigtable等;文档数据库有mangodb,couchdb,ravendb等;图数据库有neo4j等。近年来,我国非结构数据库也有一定发展,其中最具代表的是国信贝斯的ibase数据库。可以预见在不久的将来,伴随这大数据的应用,非结构数据库将会得到长足的发展和广泛的应用。

四、主要研究内容和要求达到的深度:

本文研究的方向是数据仓库,并且是聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设,其主要内容包括以下几点:

1。 非结构数据库的数据仓库解决方案:本文聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设,因为大数据环境下的数据仓库建设理论文献很少,首先需要以研究关系数据库型数据仓库的解决方案为参考,然后对比关系数据库和非结构数据库的特点,最后在参考方案的基础上改进,以得到适合非结构数据库环境的数据仓库解决方案。

2。 非结构数据库和关系数据库间数据转换:非结构数据库是对关系数据库的补充,很多非结构数据库应用环境中都有关系数据库的身影。因此,非结构数据库和关系数据库间数据转换是建立非结构数据库需要解决的一个关键问题。

3。 基于非结构数据库的数据仓库构建:本文拟采用手礼网的数据,分析其具体的数据环境和需求,为其构建基于非结构数据库的数据仓库,主要包括非结构数据库的数据抽取,hive数据库入库操作和pentaho前台数据展现等。

五、研究工作的主要阶段、进度和完成时间:

结合研究需要和学校教务管理的安排,研究工作主要分以下四阶段完成:

第一阶段:论文提纲:20xx年6月——7月

第二阶段:论文初稿 :20xx年8月——10月

第三阶段:论文修改:20xx年11月——20xx年3月

第四阶段:最终定稿:20xx年4月

六、拟采用的研究方法、手段等及采取的措施:

在论文提纲阶段,本文拟采用调查统计的方法,收集目前大数据环境下数据库应用情况,着重统计各类型数据库的应用比例。同时采用文献分析和个案研究的方法研究数据仓库构建的一般过程和对应的技术细节,并提出解决方案。在论文初稿和修改阶段,本文拟通过实证研究,依据提纲阶段在文献分析中收集到的理论,基于特定的实践环境,理论结合实践,实现某一具体数据仓库的构建。最后采用定性和定量相结合的方法,详细介绍大数据环境下数据库和数据仓库的特点,其数据仓库实现的关键问题及解决方案,以及数据仓库个例实现的详细过程。

七、可能遇见的困难、问题及拟采取的解决办法、措施:

基于本文的研究内容和特点分析,本文在研究过程中最有可能遇到三个关键问题。

其一,非结构数据库种类繁多,每类数据库又对应有不同的数据库产品,由于当下非结构数据库没有统一标准,即便同类数据库下不同产品的操作都不尽相同,难以为所有非结构数据库提出解决方案。针对此问题,本文拟紧贴大数据这一背景,选择当下大数据环境中应用最多的几类数据库的代表性产品进行实现。

其二,虽然经过二十年的发展,数据仓库的理论已日趋完善,但大数据是近几年才发展起来的技术热点,大树据环境下的数据仓库建设理论文献很少。针对此问题,本文拟参考现有的成熟的关系数据库环境下数据仓库构建方案和非结构化数据仓库理论,研究适合非结构数据库的数据仓库构建方案,请导师就方案进行指导,然后再研究具体技术细节实现方案。

其三,基于大数据环境的数据仓库实现是本文重要的组成部分,要完成此部分的工作需要企业提供数据支持,但现在数据在企业当中的保密级别都很高,一般企业都不会将自己的业务数据外传。针对此问题,本文拟采用企业非核心业务数据进行数据仓库实现。

八、大纲

本文的基本构想和思路,文章拟分为导论、大数据环境下的数据库介绍、大数据下数据仓库关键问题研究、基于xx电子商务的大数据下数据仓库实现、结论五部分。

导论

一、研究背景

二、国内外研究现状述评

三、本文的主要内容与研究思路

第一章 大数据环境下的数据库介绍

第一节 大数据对数据库的要求

第二节 关系数据库和非结构数据库比较

第三节 大数据下常用非结构数据库介绍

小结

第二章 大数据下数据仓库关键问题研究

第一节 非结构数据模型和关系数据模型的转换

第二节 基于多源非结构数据库的数据抽取

第三节 数据类型转换

第四节 数据仓库前端展示

第三章 大数据下数据仓库实现方案

第一节 大数据环境介绍

第二节 实现方案

第二节 hive介绍

第三节 pentaho介绍

第四章 基于xx电子商务的大数据下数据仓库实现

第一节 需求分析

第二节 模型设计

第三节 概要设计

第四节 基于hive的数据入库操作实现

第五节 基于pentaho的数据仓库前端展示实现

结论

研究生开题报告时间篇二

学位论文题目:聚类算法研究及其在ids中的应用

一、论文的研究内容

论文的研究内容包括两个方面:一是研究新的高效的聚类算法;一是把已有的聚类算法或论文提出的新算法和入侵检测技术相结合,从而提出一个好的入侵检测模型。具体的研究内容包括以下几个点:

第一、针对聚类算法的研究问题:

1、如何提高算法的可扩展性

许多聚类算法在小于200个数据对象的小数据集上是高效率的,但是无法处理一个大规模数据库里的海量对象。现有的聚类算法只有极少数适合处理大数据集,而且只能处理数值型数据对象,无法分析具有类属性的数据对象。

2、如何处理离群点

在实际应用中,估计数据集中的离群点可能是非常困难的,很多算法通常丢弃增长缓慢的簇,这样的簇趋向于代表离群点。然而在某些应用中,用户可能对相对较小的簇比较感兴趣,比如入侵检测中,这些小的簇可能代表异常行为,那么我们需要考虑在对算法影响更小的前提下,如何更好的处理这些离群点。

3、研究适合具有类属性数据的聚类算法的有效性

对聚类分析而言,有效性问题通常可以转换为最佳类别数k的决策。而目前有关聚类算法的有效性分析,大都集中在对数值数据的聚类方式分析上。对于具有类属性的数据聚类,还没有行之有效的分析方法。

第二、针对聚类算法在ids应用中的研究问题:

1、如何结合聚类技术和入侵检测技术取得更好的效果

很多的聚类算法都已经和ids应用环境结合起来了,很多研究者对前人提出的算法作出改进后,应用到ids系统中去,或者提出一个全新的算法来适应ids的要求。随着聚类技术的不断发展,聚类技术在入侵检测中的应用将是一个很有前景的工作。我们需要把更好的聚类技术成果应用到入侵检测中。

2、利用聚类技术处理入侵检测中的频繁误警

虽然入侵检测是重要的安全措施,然而它常常触发大量的误警,使得安全管理员不堪重负,事实上,大量的误警是重复发生并且频繁发生的,可以利用聚类技术来寻找导致ids产生大量误警的本质原因。

二、学位论文研究依据

学位论文的选题依据和研究意义,以及国内外研究现状和发展趋势

聚类分析研究已经有很长的历史,其重要性及其与其他研究方向的交叉特性已经得到了研究者的充分肯定。对聚类算法的研究必将推动相关学科向前发展。另外,聚类技术已经活跃在广泛的应用领域。作为与信息安全专业的交叉学科,近年来,聚类算法在入侵检测方面也得到大量的应用。然而,聚类算法虽取得了长足的发展,但仍有一些未解决的问题。同时,聚类算法在某些应用领域还没有充分的发挥作用,聚类技术和入侵检测技术结合得还不够完善。在这种背景下,我们认为,论文的选题是非常有意义的。

本论文研究的内容主要包括两个方面:聚类算法的研究以及聚类算法在入侵检测中的应用。下面从两个方面阐述国内外这两个方面的发展现状和趋势:

前人已经提出很多聚类算法,然而没有任何一种聚类算法可以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构,根据数据在聚类中的积聚规则以及应用这些规则的方法,可以将聚类算法分为以下几种:

1、划分聚类算法

划分聚类算法需要预先指定聚类数目或聚类中心,通过反复迭代运算,逐步降低目标函数的误差值,当目标函数收敛时,得到最终的聚类结果,划分聚类算法典型代表是k-means算法[1]和k-modoids算法。这些算法处理过程简单,运行效率好,但是存在对聚类数目的依赖性和退化性。迄今为止,许多聚类任务都选择这两个经典算法,针对k-means及k-modoids的固有弱点,也出现了的不少改进版本。

2、层次聚类算法

又称树聚类算法,它使用数据的联接规则,透过一种层次的架构方式,反复将数据进行分裂和聚合,以形成一个层次序列的聚类问题解。由于层次聚类算法的计算复杂性比较高,所以适合于小型数据集的聚类。20xx年,gelbard等人有提出一种新的层次聚合算法,称为正二进制方法。该方法把待分类数据以正的二进制形式存储在二维矩阵中,他们认为,将原始数据转换成正二进制会改善聚类结果的正确率和聚类的鲁棒性,对于层次聚类算法尤其如此。kumar等人[9]面向连续数据提出一种新的基于不可分辨粗聚合的层次聚类算法,既考虑了项的出现次序又考虑了集合内容,该算法能有效挖掘连续数据,并刻画类簇的主要特性。

3、基于密度-网格的聚类算法

与传统的聚类方法不同:基于密度的聚类算法,通过数据密度来发现任意形状的类簇;基于网格的聚类算法,使用一个网格结构,围绕模式组织由矩形块划分的值空间,基于块的分布信息实现模式聚类,基于网格的聚类算法常常与其他方法相结合,特别是与基于密度的聚类方法相结合。基于网格和密度的聚类方法在以空间信息处理为代表的众多领域有着广泛的应用。特别是伴随着近来处理大规模数据集、可伸缩的聚类方法的开发,它在空间数据挖掘研究子域日趋活跃。

研究生开题报告时间篇三

为规范我校研究生学位论文编写格式,根据《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》(gb/t 7713-1987)和《学位论文编写规则》(gb/t 1.1—20xx----审批版),制定本研究生学位论文编写规则。

1 学位论文基本结构:

学位论文基本结构包括前臵部份、主体部份和结尾部份。

1.1 前臵部份包括:

(1) 封面

(2) 题名页

(3) 英文题名页(硕士可省略)

(4) 独创性声明(知识产权声明?)

(5) 勘误页(可根据需要)

(6) 致谢

(7) 序言或前言(可根据需要)

(8) 摘要页

(9) 目次页

(10) 插图和附表清单((可根据需要))

(11) 缩写、符号清单、术语表((可根据需要))

1.2主体部份:

(1) 引言(绪论)

(2) 正文

(3) 结论

1.3 结尾部分:

(1) 参考文献

(2) 附录(可根据需要)

(3) 索引(根据需要)

(4) 作者简历及在学期间所取得的科研成果

(5) 封底

2 编写规范与要求

2.1 前臵部份

2.1.1 封面:封面包括分类号、密级、单位代码、作者学号、校名、学校徽标、学位论文中文题目、英文题目、作者姓名、导师姓名、学科和专业名称、提交时间等内容(见附件1:学位论文封面样式)。

分类号:按中国图书分类法,根据学位论文的研究内容确定。

密级:仅限于涉密学位论文(论文课题来源于国防军工项目)填写,密级应根据涉密学位论文确定,分绝密、机密和秘密三级,并注明保密期限。非涉密学位论文不得填写密级。

单位代码:10335。

作者学号:全日制和在职攻读专业学位者填写学号,同等学力申请学位人员填写申请号。

论文题目:应准确概括整个论文的核心内容,简明扼要,一般不能超过25个汉字,英文题目翻译应简短准确,一般不应超过150个字母,必要时可以加副标题。

学科和专业名称:必须按国家研究生培养的学科专业目录,规范填写。

2.1.2 题名页:题名页应包括:学位论文中英文题目,学位论文导师及作者本人签名,学位论文评阅人姓名、职称和单位等信息(隐名评阅除外),学位论文答辩委员会主席及成员姓名、职称和单位,学位论文答辩日期等(详见附件2题名页样式)。

2.1.3 英文题名页:中文题名页相对应的英文翻译。

2.1.4 独创性声明:(见附件3浙江大学研究生学位论文独创性声明)。

2.1.5 致谢:致谢对象限于对课题研究、学位论文完成等方面有较重要帮助的人员。

2.1.6 序言或前言:学位论文的序言或前言,一般是作者对本篇论文基本特征的简介,如说明研究工作缘起、背景、主旨、目的、意义、编写体例,以及资助、支持、协作经过等。

这些内容也可以在正文引言(绪论)中说明。

2.1.7 摘要:包括中文摘要和英文摘要两部份。摘要是论文内容的总结概括,应简要说明论文的研究目的、基本研究内容、研究方法、创新性成果及其理论与实际意义,突出论文的创新之处。不宜使用公式、图表,不标注引用文献。硕士论文摘要的字数一般为300--500个左右,博士论文摘要的字数为500-1000个。英文摘要应与中文摘要内容相对应。摘要最后另起一行,列出4—8个关键词。关键词应体现论文特色,具有语义性,在论文中有明确的出处。并应尽量采用《汉语主题词表》或各专业主题词表提供的规范词。

2.1.8 目次页:论文中内容标题的集合。包括引言(前言)、章节或大标题的序号和名称、小结、参考文献、注释、索引等,排在序言和前言之后另起页(见附件4目次页样式)。

2.1.9 插图和附表清单:论文中如图表较多,可以分别列出清单臵于目次页之后。图的清单应有序号、图题和页码。表的清单应有序号、表题和页码。

2.1.10 缩写、符号清单和术语表:符号、标志、缩略词、首字母缩写、计量单位、术语等的注释表。

2.2 主体部份

包括引言(绪论)、正文和结论。主体部分应从另页右页开始,每一章应另起页。

2.2.1 一般要求

2.2.1.1 引言(绪论):应包括论文的研究目的,流程和方法等。论文研究领域的历史回顾,文献回溯,理论分析等内容,应独立成章,用足够的文字叙述。

2.2.1.2正文:主体部分由于涉及不同的学科,在选题、研究方法、结果表达方式等有很大的差异,不能作统一的规定。但是,论文应层次分明、数据可靠、图表规范、文字简炼、说明透彻、推理严谨、立论正确,避免使用文学性质的带感情色彩的非学术性词语。论文中如出现非通用性的新名词、新术语、新概念,应作相应解释。

图:图应具有“自明性”。图包括曲线图、构造图、示意图、框图、流程图、记录图、地图、照片等,应鲜明清晰。照片上应有表示目的物尺寸的标度。图的编号和图题规范,并应臵于图下方。

表:表应具有“自明性”。表的编号和表题规范,并臵于表上方。表题应简单明了。 表的编排,一般是内容和测试项目由左至右横读,数据依序竖读。如某个表需要转页接排,在随后的各页上应重复表的编号。编号后跟表题(可省略)和“(续)”,臵于表上方。续表均应重复表头。

公式:论文中的公式应另行起,并缩格书写,与周围文字留足够的空间区分开。如有两个以上的公式,应用从“1”开始的阿拉伯数字进行编号,并将编号臵于括号内。公式的编号右端对齐,公式与编号之间可用“…”连接。公式较多时,应分章编号。较长的公式需要转行时,应尽可能在“=”处回行,或者在“+”、“-”“×”、“/”等记号处回行。

引文标注:论文中引用的文献的标注方法遵照gb/t 7714-20xx,可采用顺序编码制,也可采用著者-出版年制,但全文必须统一。如:

德国学者n.克罗斯研究了瑞士巴塞尔市附近侏罗山中老第三纪断裂对第三系摺皱的控制[25];之后,他又描述了西里西亚第3条大型的近南北向构造带,并提出地槽是在不均一的块体的基底上发展的思想[26] 。(顺序编码制)

结构分析的子结构法最早是为解决飞机结构这类大型和复杂结构的有限元分析问题而发展起来的(przemienicki,1968)(著者-出版年制)

注释:当论文中的字、词或短语,需要进一步加以说明,而又没有具体的文献来源时,用注释。注释一般在社会科学中用得较多。应控制论文中的注释数量,不宜过多。注释采用文中编号加“脚注”的`方式,臵于当页的页脚。

2.2.2 章节图表标号规则

2.2.2.1 章节标号

论文章节按序分层。层次以少为宜,根据实际需要选择。各层次标题一律用阿拉伯数字连续标号;不同层次的数字之间用小圆点“.”相隔,末位数字后面不加点号,如“1”,“1.1”,“1.1.1”等;章、节编号全部顶格排,编号与标题之间空1个字的间隙。章的标题占2行。正文另起行,前空2个字起排,回行时顶格排。例如:

2.2.2.2 图、表等标号

论文中的图、表、附注、公式、算式等,一律用阿拉伯数字分章依序连续编码。其标注形式应便于互相区别,如:图 l.1(第1章第一个图)、图2.2(第二章第二个图);表3.2(第三章第二个表)等。

2.2.2.3 页码、页眉编写规则

学位论文的页码,前臵部分用罗马数字单独编连续码,正文和后臵部分用阿拉伯数字编连续码。单面复印时页码排在页脚居中位臵,双面复印时页码分别按左右侧排列。

页眉、页脚文字均采用小五号宋体,左侧页眉为“浙江大学博(硕)士学位论文”,右侧为一级标题名称;页眉下横线可为单横线也可用上粗下细文武线。

2.2.3 结论

论文的结论是最终的、总体的结论,不是正文中各段的小结的简单重复。结论应包括论文的核心观点,交代研究工作的局限,提出未来工作的意见或建议。结论应该准确、完整、明确、精练。

如果不能导出一定的结论,也可以没有结论而进行必要的讨论。

2.3结尾部分

2.3.1 参考文献

参考文献表是文中引用的有具体文字来源的文献集合,其著录项目和著录格式遵照gb/t 7714-20xx的规定执行。

参考文献表应臵于正文后,并另起页。所有被引用文献均要列入参考文献表中。引文采用顺序编码标注时,参考文献表按编码顺序排列,引文采用著作-出版年制标注时,参考文献表应按著者字顺和出版年排序。

研究生开题报告时间篇四

题报告论文字数:960字论点:别墅,设计,课题论文概述:

本文是研究生开题报告范文,以居住空间设计——别墅设计为例为研究生开题报告的格式提供指导作用。

一、主题:住宅设计空—[别墅设计/br/] [/br/]二。主题意义:随着社会的发展,中国各方面与世界接轨,人民生活水平不断提高。这座别墅也成了一些人生活品味的体现。当选择住在空之间时,更多的人会选择别墅,更注重空之间的内在自然和文化。在这个主题中,选择别墅,强调空的生活空间,并利用空之间的交替和变化来体现新时代别墅的多样性。

三。项目目的:通过本项目,我们可以从多方面了解别墅,并从中获得优势。从建筑外观到室内设计再到家具应用,我们可以更深入别墅的多元化和空多功能设计,结合当前社会人群的需求特点,设计出更舒适、更高档的具有设计感的居住环境。

四、设计内容:本课题从建筑外观、室内装饰、功能展示、家具设计与应用、园林设计、生活习惯与特点等方面对别墅进行分析与设计。

五、时间表:

第一阶段—围绕主题选择广泛收集材料和材料排列,以及房屋类型选择。

1、收集相关信息进行分析:

a 、[建筑的历史与人文]

b 、[别墅的外部特征]

c 、[别墅的内部空布局特征]

d 、[别墅的花园特征]

e 、[别墅家具应用的特征]

2、选择房屋类型和地理位置,朝向:

a 、选择指定的房屋类型

b 、确定地理位置分布的朝向

c 、确定建筑物周围的环境因素

3、考虑建筑用户和相关调查:

a 、指定建筑用户并分析他们的居住特征

第二阶段从草图形式的简单设计开始,

1、以手绘草图的形式确定别墅的外部、内部局部特征和一般功能。

2、家庭地图设计

3、确定其功能,空功能间,绘制别墅特征并进行详细分析

第三阶段——

1、计划的编制和说明。完成所有指定平面、立面和剖面的常规图纸

2、制作具有当地特色的效果图

3、设计一些特色家具

4、显示

5、详细介绍和解释它们的特点和功能

6、准备设计预算(包括市场调研和总体预算)

7、准备材料表

第四阶段—使展览成为[的一部分]

1、制作效果图展示板

2、制作设计书

3、制作

六、预期成绩:

全套别墅设计方案(包括所需图表、展板、手册、模型等)。

指导教师对学科设计内容的深度和广度、设计方案、毕业设计结果预测等的意见。

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