西北工業(yè)大學(xué)碩士開題報告

1、西北工業(yè)大學(xué)碩士開題報告西北工業(yè)大學(xué)碩士開題報告 1. 國內(nèi)外研究動態(tài) 隨著我國經(jīng)濟體制改革進程的加快以及金融體制改革的深入，社會中的投資行為正日益增多，例如證券投資等。而股票交易作為生活中重要的一種風(fēng)險投資活動，已經(jīng)成為證券投資中非常重要的一種1。要想做好股票投資交易，需要對股票進行分析和預(yù)測。最初的分析預(yù)測技術(shù)有道氏理論等為代表，后來又發(fā)展出其他很多的分析方法和技術(shù)指標(biāo)。后來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)為股票投資分析開創(chuàng)了新的天地2。學(xué)者們蜂擁而至對此技術(shù)進行研究，他們對原始的股票數(shù)據(jù)進行處理，之后對交易數(shù)據(jù)進行挖掘，以期可以較好的反映股市的變化狀況，從而實現(xiàn)對股市的預(yù)測，對投資者進行有效的指導(dǎo)3

2、-6。 2. 課題的理論意義、實用價值和社會經(jīng)濟效益 3. 課題研究的目標(biāo)、研究內(nèi)容和研究方法 4. 論文工作量的估計，關(guān)鍵技術(shù)以及所遇到的困難和問題，擬采取的解決措施 參考文獻 1曹小春,曾安,潘丹. 云計算環(huán)境下面向領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺研究J. 自動化儀表,20XX,09:9-13. 2曹正鳳,紀宏,謝邦昌. 使用隨機森林算法實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)股票的選擇J. 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)學(xué)報,20XX,02:21-27. 3Xin-nan Zhao,Hong-chan Feng. Application of Data Mining Technology in the Enterprise Salary De

3、signA. Information Engineering Research Institute,USA.Proceedings of 20XX 4th International Conference on Applied Social Science(ICASS 20XX) Volume 51C.Information Engineering Research Institute,USA:,20XX:5. 4曹正鳳. 隨機森林算法優(yōu)化研究D.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué),20XX. 5曾安,潘丹,楊海東,謝光強. 面向領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘云平臺研究J. 微電子學(xué)與計算機,20XX,08:15-19. 6曾

4、珂. 基于數(shù)據(jù)挖掘的微博用戶興趣群體發(fā)現(xiàn)與分類D.華中師范大學(xué),20XX. 7常凱. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘分類算法比較和分析研究D.安徽大學(xué),20XX. 8Xin-nan Zhao,Hong-chan Feng. Application of Data Mining Technology in the Enterprise Salary DesignA. Information Engineering Research Institute,USA.Proceedings of 20XX 4th International Conference on Applied Social Scienc

5、e(ICASS 20XX) Volume 51C.Information Engineering Research Institute,USA:,20XX:5. 9陳寶鋼. 基于數(shù)據(jù)挖掘方法的企業(yè)財務(wù)分析系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)D.吉林大學(xué),20XX. 10Emanuel Raschi,Elisabetta Poluzzi,Ariola Koci,Paolo Caraceni,Fabrizio De Ponti. Assessing liver injury associated with antimycotics:Concise literature review and clues from dat

6、a mining of the FAERS databaseJ. World Journal of Hepatology,20XX,08:601-612. 11陳欣然. 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的近15年反流性食管炎中醫(yī)臨床期刊文獻研究D.北京中醫(yī)藥大學(xué),20XX. 12陳怡. 基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的移動視頻客戶數(shù)據(jù)支撐體系J. 信息通信,20XX,01:161-163. 13何清,莊福振,曾立,趙衛(wèi)中,譚慶. PDMiner:基于云計算的并行分布式數(shù)據(jù)挖掘工具平臺J. 中國科學(xué):信息科學(xué),20XX,07:871-885. 14LIU TianHui,FU BiNa,ZHANG Dong H. Six-d

7、imensional potential energy surface of the dissociative chemisorption of HCl on Au(111) using neural networksJ. Science China(Chemistry),20XX,01:147-155. 15何曉旭. 時間序列數(shù)據(jù)挖掘若干關(guān)鍵問題研究D.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),20XX. 16黃佳彬. 數(shù)據(jù)挖掘在實踐教學(xué)信息網(wǎng)中的研究與應(yīng)用D.北方工業(yè)大學(xué),20XX. 17Rennie Kaunda. New artificial neural networks for true triaxial

8、 stress state analysis and demonstration of intermediate principal stress effects on intact rock strengthJ. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering,20XX,04:338-347. 18黃玲. 在電子商務(wù)中應(yīng)用Web數(shù)據(jù)挖掘的研究D.湖南大學(xué),20XX. 19吉根林,趙斌. 面向大數(shù)據(jù)的時空數(shù)據(jù)挖掘綜述J. 南京師大學(xué)報(自然科學(xué)版),20XX,01:1-7. 20荊月敏. 基于數(shù)據(jù)挖掘的圖書館書目推薦服務(wù)的研究D.中

9、北大學(xué),20XX. 21李海林. 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)探索J. 計算機時代,20XX,02:54-55. 22LIU YanJun,LIU Lei,TONG ShaoCheng. Adaptive neural network tracking design for a class of uncertain nonlinear discrete-time systems with dead-zoneJ. Science China(Information Sciences),20XX,03:276-287. 23李平榮. 大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用J. 重慶三峽學(xué)院學(xué)報,20XX

10、,03:45-47. 24Emanuel 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 databaseJ. World Journal of Hepatology,20XX,08:601-612. 25LI DongJuan. Adaptive neural ne

11、twork control for a class of continuous stirred tank reactor systemsJ. Science China(Information Sciences),20XX,10:246-253. 26李永紅. 相關(guān)子空間中的局部離群數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用D.太原科技大學(xué),20XX. 27劉昱崗,安冬冬. 數(shù)據(jù)挖掘在公交調(diào)查數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究J. 公路工程,20XX,02:96-101. 28Hongmei Ni,Xuming Yang,Chengquan Fang,Yingying Guo,Mingyue Xu,Yumin He. Data min

12、ing-based study on sub-mentally healthy state among residents in eight provinces and cities in ChinaJ. Journal of Traditional Chinese Medicine,20XX,04:511-517. 29Hongmei Ni,Xuming Yang,Chengquan Fang,Yingying Guo,Mingyue Xu,Yumin He. Data mining-based study on sub-mentally healthy state among reside

13、nts in eight provinces and cities in ChinaJ. Journal of Traditional Chinese Medicine,20XX,04:511-517. 30劉智龍. 統(tǒng)計行業(yè)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用工具篇J. 統(tǒng)計與咨詢,20XX,01:36-38. 31馬宏斌,王柯,馬團學(xué). 大數(shù)據(jù)時代的空間數(shù)據(jù)挖掘綜述J. 測繪與空間地理信息,20XX,07:19-22. 32屈莉莉,陳燕. 大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)挖掘課程的教學(xué)改革與探索J. 教育教學(xué)論壇,20XX,16:57-58. 33孫二娟. 基于隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與研究D.浙江理工大學(xué),20XX.

14、34陶相宜. 基于數(shù)據(jù)挖掘的朱仁康從“風(fēng)”論治皮膚病學(xué)術(shù)思想及臨床經(jīng)驗研究D.北京中醫(yī)藥大學(xué),20XX. 35陶雨雨. 決策樹及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在股票分類預(yù)測中的應(yīng)用D.杭州電子科技大學(xué),20XX. 36王明星. 數(shù)據(jù)挖掘算法優(yōu)化研究與應(yīng)用D.安徽大學(xué),20XX. 37王云峰,寧曉希. 刑偵數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用J. 軟件工程師,20XX,06:53-55. 38Fei HE,Dong-feng HE,An-jun XU,Hong-bing WANG,Nai-yuan TIAN. Hybrid Model of Molten Steel Temperature Prediction B

15、ased on Ladle Heat Status and Artificial Neural NetworkJ. Journal of Iron and Steel Research(International),20XX,02:181-190. 39吳漢華. 大數(shù)據(jù)時代中如何進行醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘與利用J. 硅谷,20XX,05:13+12. 40吳喬. 基于數(shù)據(jù)挖掘的煤炭企業(yè)成本管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)D.廈門大學(xué),20XX. 41謝立陽. 基于海量數(shù)據(jù)挖掘的武漢城市圈應(yīng)急物流系統(tǒng)的設(shè)計與優(yōu)化D.湖北工業(yè)大學(xué),20XX. 42熊平,朱天清,王曉峰. 差分隱私保護及其應(yīng)用J. 計算機學(xué)報,20XX,

16、01:101-122. 43徐健鋒,張遠健,Zhou Duanning,Li Dan,李宇. 基于粒計算的不確定性時間序列建模及其聚類J. 南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)),20XX,01:86-94. 44許芳芳,丁雷道. 淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其相關(guān)問題解析J. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,20XX,04:141-144. 45閆燕. 數(shù)據(jù)挖掘在中國的現(xiàn)狀和發(fā)展分析J. 科技信息,20XX,05:292. 46張晶晶. 數(shù)據(jù)挖掘在車險客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究D.大連海事大學(xué),20XX. 47張雅. 面向鐵路貨運市場營銷的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用研究D.西南交通大學(xué),20XX. 48Masoud RAKHSHKHORSHID,Sayyed-Amin TEIMOURI SENDESI. Bayesian Regularization Neural Networks for Prediction of Austenite Formation Temperatures(A_(c1) and A_(c3)J. Journ