范文范本的創作需要結合實際情況，并具備一定的思辨能力和創造力。以下是小編為大家搜集的一些范文范本，希望能夠給大家提供參考和借鑒的方向。

優質工程管理論文的參考文獻大全（17篇）篇一

對于一篇完整的學術論文，參考文獻的著錄是不可缺少的。歸納起來，參考文獻著錄的目的與作用主要體現在以下5個方面。

1)著錄參考文獻可以反映論文作者的科學態度和論文具有真實、廣泛的科學依據，也反映出該論文的起點和深度。科學技術以及科學技術研究工作都有繼承性，現時的研究都是在過去研究的基礎上進行的，今人的研究成果或研究工作一般都是前人研究成果或研究工作的繼續和發展;因此，在論文中涉及研究的背景、理由、目的等的闡述，必然要對過去的工作進行評價，著錄參考文獻即能表明言之有據，并明白交待出該論文的起點和深度。這在一定程度上為論文審閱者、編者和讀者評估論文的價值和水平提供了客觀依據。

2)著錄參考文獻能方便地把論文作者的成果與前人的成果區別開來。論文報道的研究成果雖然是論文作者自己的，但在闡述和論證過程中免不了要引用前人的成果，包括觀點、方法、數據和其他資料，若對引用部分加以標注，則他人的成果將表示得十分清楚。這不僅表明了論文作者對他人勞動的尊重，而且也免除了抄襲、剽竊他人成果的嫌疑。

3)著錄參考文獻能起索引作用。讀者通過著錄的參考文獻，可方便地檢索和查找有關圖書資料，以對該論文中的引文有更詳盡的了解。

4)著錄參考文獻有利于節省論文篇幅。論文中需要表述的某些內容，凡已有文獻所載者不必詳述，只在相應之處注明見何文獻即可。這不僅精練了語言，節省了篇幅，而且避免了一般性表述和資料堆積，使論文容易達到篇幅短、內容精的要求。

5)著錄參考文獻有助于科技情報人員進行情報研究和文摘計量學研究。

優質工程管理論文的參考文獻大全（17篇）篇二

1、盡管直接引用在論文寫作中比較少見，但是對于原始資料的改寫卻很常見。如果使用了他人的思想和成果，就需要在正文里注明出處，并將其列在文章最后的文獻列表里。

2、參考文獻不僅是對他人貢獻的一種承認，也可進一步引領讀者獲取其他感興趣的文獻中的.信息。另外，文獻還給編輯提供了審稿人信息，并顯示了作者對本專業領域的熟悉程度。

3、大多數作者會收集超出稿件所需要的文獻。從所有文獻中立刻篩選出相關文獻比較困難。評述文章因包含大量信息，所以含有很多文獻，而研究論文則不同，它應當只列出最相關的文獻，并且為使讀者容易閱讀，應盡量將文獻數量控制在合適的或期刊要求的規模。

4、最相關文獻通常是期刊論文、書籍和博士學位論文。會議摘要、會議論文集、個人通信和未出版的數據可以在文中以括號引用，但這些文獻一般不列在文后的參考文獻里，通常只能用來支持研究結果，而不應用來支持任何重要的結論，不能作為最相關或有效的文獻。

為降低文獻數量，引用原始文章并選擇最重要的、水平最高的或最近的論文，而不是列出關于某個話題的所有論文。應當引用第一手資料來證實特定的研究結果，此類資料是經過同行評審出版的科學家的原始數據、結果和理論。在主題的概述中，也可使用評述文章，意在提供關于某個主題的全面概述。

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優質工程管理論文的參考文獻大全（17篇）篇三

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以a公司為例[d].合肥:合肥工業大學,2010。

優質工程管理論文的參考文獻大全（17篇）篇七

在學術研究過程中，對某一著作或論文的整體的參考或借鑒。

征引過的文獻在注釋中已注明，不再出現于文后參考文獻中。

按照字面的意思，參考文獻是文章或著作等寫作過程中參考過的文獻。

文后參考文獻是指：“為撰寫或編輯論文和著作而引用的有關文獻信息資源。

根據《中國學術期刊（光盤版）檢索與評價數據規范（試行）》和《中國高等學校社會科學學報編排規范（修訂版）》的要求，很多刊物對參考文獻和注釋作出區分，將注釋規定為“對正文中某一內容作進一步解釋或補充說明的文字”，列于文末并與參考文獻分列或置于當頁腳地。

優質工程管理論文的參考文獻大全（17篇）篇八

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[9]王明亮.關于中國期刊標準。

優質工程管理論文的參考文獻大全（17篇）篇九

撰寫文獻綜述通常出于某種需要，如為某學術會議的專題、從事某項科研、為某方面積累文獻資料等等，所以文獻綜述的選題，作者一般是明確的，不象科研課題選題那么困難。文獻綜述選題范圍廣，題目可大可小，大到一個領域、一個學科，小到一個方法、一個理論，可根據自己的需要而定。初次撰寫文獻綜述，所選題目宜小些，這樣查閱文獻的數量相對較小，撰寫時易于歸納整理，否則，題目選得過大，查閱文獻花費的時間太多，影響實習，而且歸納整理困難，最后寫出的綜述大題小作或是文不對題。

選定題目后，應圍繞題目進行搜集與問題有關的文獻。關于搜集文獻的有關方法有多種，如看專著、年鑒法、瀏覽法、滾雪球法、檢索法等等。搜集文獻要求越全越好，因而最常用的方法是用檢索法。搜集好與文題有關的參考文獻后，就要對這些參考文獻進行閱讀、歸納、整理，如何從這些文獻中選出具有代表性、科學性和可靠性大的單篇研究文獻十分重要，從某種意義上講，所閱讀和選擇的文獻的質量高低，直接影響文獻綜述的水平。因此在閱讀文獻時，要寫好“讀書筆記”、“讀書心得”和做好“文獻摘錄卡片”。用自己的語言寫下閱讀時得到的啟示、體會和想法，將文獻的精髓摘錄下來，不僅為撰寫綜述時提供有用的資料，而且對于訓練自己的表達能力，閱讀水平都有好處，特別是將文獻整理成文獻摘錄卡片，對撰寫綜述極為有利。

優質工程管理論文的參考文獻大全（17篇）篇十

(1)著作：[序號]主要責任者。

著作名[m]。

其他責任者。

版本項。

出版地：出版者，出版年：引文頁碼。

(2)連續出版物：[序號]主要責任者。

題名[j]。

年，卷(期)-年，卷(期)。

出版地：出版者，出版年。

(3)連續出版物中的析出文獻：[序號]析出文獻主要責任者。

析出文獻題名[j]。

連續出版物題名：其他題名信息，年，卷(期)：頁碼。

(4)專著中的析出文獻：[序號]析出文獻主要責任者。

析出文獻題名[c]。

析出文獻其他責任者//專著主要責任者。

專著題名。

版本項。

出版地：出版者，出版年：析出文獻的頁碼。

(5)電子文獻：[序號]主要責任者。

題名[文獻類型標志/文獻載體類型標志]。

出版地：出版者，出版年(更新或修改日期)[引用日期]獲取或訪問路徑。

優質工程管理論文的參考文獻大全（17篇）篇十一

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[16]天津市歷史博物館等編,楊大辛主編.近代天津圖志[m].天津：天津古籍出版社,2004.

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優質工程管理論文的參考文獻大全（17篇）篇十四

1大數據可視化分析的基本概念。

隨著科學技術的進步，社會逐漸朝著數字化、新信息的方向發展，物聯網、互聯網以及云計算發展十分迅速，導致社會充滿數據，因此，使得數據成為了新的信息資源，需要人們進行適當的利用，以此來滿足人們的實際生產生活要求。基于此，導致呈現指數形成增長，并且變的更加復雜化，使得大數據區別與傳統的數，增加了內涵。可視分析實際是一種融合了信息可視化、科學可視化、數據挖掘、人機交互、信息論、認知科學等方面的新方向學科。可視化分析實際上是一種能夠利用交互式可視化界面來對復雜數據進行分析的技術，可視化基本流程為數據、知識、循環數據，主要包括可視化技術以及自動化分析技術。大數據可視化技術實際上是一種利用自動化分析進行數據挖掘的時候，在使用能夠進行分析的人機交互界面和能夠進行信息可視化的界面來融入自身的認知能力和計算機的計算能力，從而可以有效地得到觀察大數據的能力[1].

2大數據可視化分析。

2.1文本可視化。

作為大數據時期文本可視化數據的一個典型文本信息，實際上也是最主要的互聯網數據信息，與此同時，也是物聯網通過一定的傳感器收集到的信息類型，在正常的工作和學習以及日常生活中人們使用最多的就是文本形式的電子文檔。文本可視化可以在一定程度上直觀的體現文本主要優勢和特點，例如，邏輯結構、動態演化規律以及主體聚類等。最基本和典型的文本可視化就是標簽云，依據詞頻來合理的把關鍵詞進行排序和歸類，然后利用一定的顏色、大小等屬性來進行文本可視化。

現階段，最主要的就是利用字體大小展現的關鍵詞使用在互聯網中主題熱度的`識別。隨著關鍵詞數量的不斷增加，如果不能合理的進行設計閥值，就會出現重復覆蓋以及局部密集的問題，這樣就需要提供一定的交換窗口來操作[2].

2.2網絡可視化。

在大數據分析中最常見的關系就是網絡關聯，例如，社交網絡和互聯網。實際上層次結構在一定程度上屬于一種比較特殊的網絡信息。依據連接拓撲和網絡節點之間的關系，可以非常直觀的體現出網絡中隱藏的關系。例如節點，實際上是進行網絡可視化的重要內容之一。怎樣在大規模邊和節點的網絡中利用有限空間進行一定的可視化，是現階段大數據研究的重要和難點。除了能夠可視化靜態拓撲關系，還具有相應的動態流動演化性，所以對動態網絡進行一定的可視化也是不容忽視的內容。隨著網絡中邊和節點數目的增多，很容易出現覆蓋、重疊以及聚集等問題，不能很好的進行可視化，影響效果。因此處理大規模可視化的主要方式就是圖簡化。可以分成兩類，一類是利用多尺度和層次聚類進行交互，把大規模數據變化為具有一定層次的樹結構，然后利用多尺度進行不同的可視化。另一種是對邊進行適當的聚集，保證具有清晰的可視化效果。這些都是簡化的主要方式，也可以看出引入交互技術，是可視化技術未來發展過程中必不可少的方式[3].

2.3時空數據可視化。

時空數據主要是指具有一定時間標簽和地理位置的數據。

移動終端與傳感器發展非常迅速，因此，使得時空數據逐漸成為大數據發展過程中典型的數據類型。充分結合地理制圖學以及數據可視化技術，分析和研究空間和時間對于可視化表征之間的關系，能夠很好的展示空間和時間以及規律模式。大數據時代發展模式下，時空數據具有實時性和高維性，同時這也是數據可視化的重點。為了能夠更好的體現信息隨著空間和時間位置發生一定的變化，一般可以利用信息對象來逐漸實現數據可視化。流式地圖是最典型的可視化方式，充分融合地圖和時間事件流。為了可以打破二維數據的局限性，出現了時空立體方，是利用三維模式來展現空間、時間、事件[4].

2.4多維數據可視化。

多維數據可視化實際上就是說擁有很多個維度的數據變量，在數據倉庫以及數據庫中具有廣泛的應用，例如，商業智能系統、企業信息系統。進行多維數據的主要目的就是不斷發現多維數據的模式和規律，合理展示不同緯度之間存在的關系。多維數據可視化具有多種方式，主要包括基于圖標、基于圖結構、幾何圖形、基于層次結構、基于像素、混合方式。近年來，隨著大數據的不斷發展，幾何圖形是研究多維數據可視化的重點。

最常用的多維數據可視化的方式就是散點圖，二維散點圖可以適當利用多維度中的兩個維度綜合的體現映射到兩條軸上，利用不同的圖形在二維平面內合理反映維度信息。例如，可以利用不同顏色、形狀等來表示一定的離線或者連續性。投影是從多維度方面來體現可視化的一種方式。能夠很好的體現出維度的屬性值的分布情況，還可以體現多維度之間的關系[5].

3結語。

總而言之，作為大數據分析的重要方式，可視化分析可以有效的彌補計算機自動化分析過程中出現的不足和缺陷。大數據可視化分析可以很好的融合計算機的分析能力和人們對信息的感知能力，在依據數據挖掘前提下進行的數據分析。

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隨著科學技術的進步，社會逐漸朝著數字化、新信息的方向發展，物聯網、互聯網以及云計算發展十分迅速，導致社會充滿數據，因此，使得數據成為了新的信息資源，需要人們進行適當的利用，以此來滿足人們的實際生產生活要求。基于此，導致呈現指數形成增長，并且變的更加復雜化，使得大數據區別與傳統的數，增加了內涵。可視分析實際是一種融合了信息可視化、科學可視化、數據挖掘、人機交互、信息論、認知科學等方面的新方向學科。可視化分析實際上是一種能夠利用交互式可視化界面來對復雜數據進行分析的技術，可視化基本流程為數據、知識、循環數據，主要包括可視化技術以及自動化分析技術。大數據可視化技術實際上是一種利用自動化分析進行數據挖掘的時候，在使用能夠進行分析的人機交互界面和能夠進行信息可視化的界面來融入自身的認知能力和計算機的計算能力，從而可以有效地得到觀察大數據的能力[1].

2大數據可視化分析。

2.1文本可視化。

作為大數據時期文本可視化數據的一個典型文本信息，實際上也是最主要的互聯網數據信息，與此同時，也是物聯網通過一定的傳感器收集到的信息類型，在正常的工作和學習以及日常生活中人們使用最多的就是文本形式的電子文檔。文本可視化可以在一定程度上直觀的體現文本主要優勢和特點，例如，邏輯結構、動態演化規律以及主體聚類等。最基本和典型的文本可視化就是標簽云，依據詞頻來合理的把關鍵詞進行排序和歸類，然后利用一定的顏色、大小等屬性來進行文本可視化。

現階段，最主要的就是利用字體大小展現的關鍵詞使用在互聯網中主題熱度的`識別。隨著關鍵詞數量的不斷增加，如果不能合理的進行設計閥值，就會出現重復覆蓋以及局部密集的問題，這樣就需要提供一定的交換窗口來操作[2].

2.2網絡可視化。

在大數據分析中最常見的關系就是網絡關聯，例如，社交網絡和互聯網。實際上層次結構在一定程度上屬于一種比較特殊的網絡信息。依據連接拓撲和網絡節點之間的關系，可以非常直觀的體現出網絡中隱藏的關系。例如節點，實際上是進行網絡可視化的重要內容之一。怎樣在大規模邊和節點的網絡中利用有限空間進行一定的可視化，是現階段大數據研究的重要和難點。除了能夠可視化靜態拓撲關系，還具有相應的動態流動演化性，所以對動態網絡進行一定的可視化也是不容忽視的內容。隨著網絡中邊和節點數目的增多，很容易出現覆蓋、重疊以及聚集等問題，不能很好的進行可視化，影響效果。因此處理大規模可視化的主要方式就是圖簡化。可以分成兩類，一類是利用多尺度和層次聚類進行交互，把大規模數據變化為具有一定層次的樹結構，然后利用多尺度進行不同的可視化。另一種是對邊進行適當的聚集，保證具有清晰的可視化效果。這些都是簡化的主要方式，也可以看出引入交互技術，是可視化技術未來發展過程中必不可少的方式[3].

2.3時空數據可視化。

時空數據主要是指具有一定時間標簽和地理位置的數據。

移動終端與傳感器發展非常迅速，因此，使得時空數據逐漸成為大數據發展過程中典型的數據類型。充分結合地理制圖學以及數據可視化技術，分析和研究空間和時間對于可視化表征之間的關系，能夠很好的展示空間和時間以及規律模式。大數據時代發展模式下，時空數據具有實時性和高維性，同時這也是數據可視化的重點。為了能夠更好的體現信息隨著空間和時間位置發生一定的變化，一般可以利用信息對象來逐漸實現數據可視化。流式地圖是最典型的可視化方式，充分融合地圖和時間事件流。為了可以打破二維數據的局限性，出現了時空立體方，是利用三維模式來展現空間、時間、事件[4].

2.4多維數據可視化。

多維數據可視化實際上就是說擁有很多個維度的數據變量，在數據倉庫以及數據庫中具有廣泛的應用，例如，商業智能系統、企業信息系統。進行多維數據的主要目的就是不斷發現多維數據的模式和規律，合理展示不同緯度之間存在的關系。多維數據可視化具有多種方式，主要包括基于圖標、基于圖結構、幾何圖形、基于層次結構、基于像素、混合方式。近年來，隨著大數據的不斷發展，幾何圖形是研究多維數據可視化的重點。

最常用的多維數據可視化的方式就是散點圖，二維散點圖可以適當利用多維度中的兩個維度綜合的體現映射到兩條軸上，利用不同的圖形在二維平面內合理反映維度信息。例如，可以利用不同顏色、形狀等來表示一定的離線或者連續性。投影是從多維度方面來體現可視化的一種方式。能夠很好的體現出維度的屬性值的分布情況，還可以體現多維度之間的關系[5].

3結語。

總而言之，作為大數據分析的重要方式，可視化分析可以有效的彌補計算機自動化分析過程中出現的不足和缺陷。大數據可視化分析可以很好的融合計算機的分析能力和人們對信息的感知能力，在依據數據挖掘前提下進行的數據分析。

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