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优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇一
对于一篇完整的学术论文，参考文献的著录是不可缺少的。归纳起来，参考文献著录的目的与作用主要体现在以下5个方面。
1)著录参考文献可以反映论文作者的科学态度和论文具有真实、广泛的科学依据，也反映出该论文的起点和深度。科学技术以及科学技术研究工作都有继承性，现时的研究都是在过去研究的基础上进行的，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继续和发展;因此，在论文中涉及研究的背景、理由、目的等的阐述，必然要对过去的工作进行评价，著录参考文献即能表明言之有据，并明白交待出该论文的起点和深度。这在一定程度上为论文审阅者、编者和读者评估论文的价值和水平提供了客观依据。
2)著录参考文献能方便地把论文作者的成果与前人的成果区别开来。论文报道的研究成果虽然是论文作者自己的，但在阐述和论证过程中免不了要引用前人的成果，包括观点、方法、数据和其他资料，若对引用部分加以标注，则他人的成果将表示得十分清楚。这不仅表明了论文作者对他人劳动的尊重，而且也免除了抄袭、剽窃他人成果的嫌疑。
3)著录参考文献能起索引作用。读者通过著录的参考文献，可方便地检索和查找有关图书资料，以对该论文中的引文有更详尽的了解。
4)著录参考文献有利于节省论文篇幅。论文中需要表述的某些内容，凡已有文献所载者不必详述，只在相应之处注明见何文献即可。这不仅精练了语言，节省了篇幅，而且避免了一般性表述和资料堆积，使论文容易达到篇幅短、内容精的要求。
5)著录参考文献有助于科技情报人员进行情报研究和文摘计量学研究。
优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇二
1、尽管直接引用在论文写作中比较少见，但是对于原始资料的改写却很常见。如果使用了他人的思想和成果，就需要在正文里注明出处，并将其列在文章最后的文献列表里。
2、参考文献不仅是对他人贡献的一种承认，也可进一步引领读者获取其他感兴趣的文献中的.信息。另外，文献还给编辑提供了审稿人信息，并显示了作者对本专业领域的熟悉程度。
3、大多数作者会收集超出稿件所需要的文献。从所有文献中立刻筛选出相关文献比较困难。评述文章因包含大量信息，所以含有很多文献，而研究论文则不同，它应当只列出最相关的文献，并且为使读者容易阅读，应尽量将文献数量控制在合适的或期刊要求的规模。
4、最相关文献通常是期刊论文、书籍和博士学位论文。会议摘要、会议论文集、个人通信和未出版的数据可以在文中以括号引用，但这些文献一般不列在文后的参考文献里，通常只能用来支持研究结果，而不应用来支持任何重要的结论，不能作为最相关或有效的文献。
为降低文献数量，引用原始文章并选择最重要的、水平最高的或最近的论文，而不是列出关于某个话题的所有论文。应当引用第一手资料来证实特定的研究结果，此类资料是经过同行评审出版的科学家的原始数据、结果和理论。在主题的概述中，也可使用评述文章，意在提供关于某个主题的全面概述。
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优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇三
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优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇六
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[11]郭士光.拓展训练及其在企业员工培训中的应用研究。
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以a公司为例[d].合肥:合肥工业大学,2010。
优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇七
在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。
征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。
按照字面的意思，参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。
文后参考文献是指：“为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源。
根据《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范（试行）》和《中国高等学校社会科学学报编排规范（修订版）》的要求，很多刊物对参考文献和注释作出区分，将注释规定为“对正文中某一内容作进一步解释或补充说明的文字”，列于文末并与参考文献分列或置于当页脚地。
优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇八
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[9]王明亮.关于中国期刊标准。
优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇九
撰写文献综述通常出于某种需要，如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等，所以文献综述的选题，作者一般是明确的，不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广，题目可大可小，大到一个领域、一个学科，小到一个方法、一个理论，可根据自己的需要而定。初次撰写文献综述，所选题目宜小些，这样查阅文献的数量相对较小，撰写时易于归纳整理，否则，题目选得过大，查阅文献花费的时间太多，影响实习，而且归纳整理困难，最后写出的综述大题小作或是文不对题。
选定题目后，应围绕题目进行搜集与问题有关的文献。关于搜集文献的有关方法有多种，如看专著、年鉴法、浏览法、滚雪球法、检索法等等。搜集文献要求越全越好，因而最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的参考文献后，就要对这些参考文献进行阅读、归纳、整理，如何从这些文献中选出具有代表性、科学性和可靠性大的单篇研究文献十分重要，从某种意义上讲，所阅读和选择的文献的质量高低，直接影响文献综述的水平。因此在阅读文献时，要写好“读书笔记”、“读书心得”和做好“文献摘录卡片”。用自己的语言写下阅读时得到的启示、体会和想法，将文献的精髓摘录下来，不仅为撰写综述时提供有用的资料，而且对于训练自己的表达能力，阅读水平都有好处，特别是将文献整理成文献摘录卡片，对撰写综述极为有利。
优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇十
(1)著作：[序号]主要责任者。
著作名[m]。
其他责任者。
版本项。
出版地：出版者，出版年：引文页码。
(2)连续出版物：[序号]主要责任者。
题名[j]。
年，卷(期)-年，卷(期)。
出版地：出版者，出版年。
(3)连续出版物中的析出文献：[序号]析出文献主要责任者。
析出文献题名[j]。
连续出版物题名：其他题名信息，年，卷(期)：页码。
(4)专著中的析出文献：[序号]析出文献主要责任者。
析出文献题名[c]。
析出文献其他责任者//专著主要责任者。
专著题名。
版本项。
出版地：出版者，出版年：析出文献的页码。
(5)电子文献：[序号]主要责任者。
题名[文献类型标志/文献载体类型标志]。
出版地：出版者，出版年(更新或修改日期)[引用日期]获取或访问路径。
优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇十一
专著：
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[3]汪菊渊.中国古代园林史[m].北京:中国建筑工业出版社,2006.
[4]王炜,闫虹.老北京公园开放记[m].北京:学苑出版社，2008.
[5]贾琚.北京私家园林志[m].北京：清华大学出版社，2009.
[6]北京经济委员会编.北京园林绿化志[m].北京:燕山出版社，2004.
[7]北京动物园管理处?北京动物园志[m]?北京：中国林业出版社，2002.
[8]北海景山公园管理处.北海景山公园志[m].北京：中国林业出版社，2000.
[9](民国)陈植编.都市与公圈论[m].北京:商务印书馆，1930年版
[10](民国)陆衣言.南京游览指南[m]?上海：中华书局,1929年版，南京图书馆古籍部藏.
[11]周维权著.中国古典园林史[m].北京：清华大学出版社,1999.
[12]于海漪.南通近代城市规划与建设[m].北京:中国建筑工业出版社,2005.
[13]陈宗藩.燕都丛考[m].北京：古籍出版社,1991.
[14]天津市地方志编修委员会编.天津简志[m].天津：天津国民出版社,1991.
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[16]天津市历史博物馆等编,杨大辛主编.近代天津图志[m].天津：天津古籍出版社,2004.
[17]河北省地方志编纂委员会编.河北省志[m].北京：民族出版社,1995.
[18]石家庄市规划局.石家庄市规划志[m].北京：新华出版社,1994.
[19]唐山市地方志编纂委员会.唐山市志[m].北京：方志出版社,1999.
[20]秦皇岛市城乡管理委员会地方志办公室.秦皇岛市城建志[m].北京：方志出版社,1991.
[21]杨淑秋,王志.保定市园林志[m].北京：新华出版社,1988.
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优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇十二
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优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇十三
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优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇十四
1大数据可视化分析的基本概念。
随着科学技术的进步，社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展，物联网、互联网以及云计算发展十分迅速，导致社会充满数据，因此，使得数据成为了新的信息资源，需要人们进行适当的利用，以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此，导致呈现指数形成增长，并且变的更加复杂化，使得大数据区别与传统的数，增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术，可视化基本流程为数据、知识、循环数据，主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候，在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力，从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].
2大数据可视化分析。
2.1文本可视化。
作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息，实际上也是最主要的互联网数据信息，与此同时，也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型，在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点，例如，逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云，依据词频来合理的把关键词进行排序和归类，然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。
现阶段，最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加，如果不能合理的进行设计阀值，就会出现重复覆盖以及局部密集的问题，这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].
2.2网络可视化。
在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].
2.3时空数据可视化。
时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。
移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].
2.4多维数据可视化。
多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。
最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].
3结语。
总而言之，作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。
优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇十五
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优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇十六
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优质工程管理论文的参考文献大全（17篇）篇十七
随着科学技术的进步，社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展，物联网、互联网以及云计算发展十分迅速，导致社会充满数据，因此，使得数据成为了新的信息资源，需要人们进行适当的利用，以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此，导致呈现指数形成增长，并且变的更加复杂化，使得大数据区别与传统的数，增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术，可视化基本流程为数据、知识、循环数据，主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候，在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力，从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].
2大数据可视化分析。
2.1文本可视化。
作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息，实际上也是最主要的互联网数据信息，与此同时，也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型，在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点，例如，逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云，依据词频来合理的把关键词进行排序和归类，然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。
现阶段，最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加，如果不能合理的进行设计阀值，就会出现重复覆盖以及局部密集的问题，这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].
2.2网络可视化。
在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].
2.3时空数据可视化。
时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。
移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].
2.4多维数据可视化。
多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。
最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].
3结语。
总而言之，作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。
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