精选汽车行业论文参考文献(案例14篇)

时间:2023-10-30 11:20:02 作者:书香墨 毕业论文 精选汽车行业论文参考文献(案例14篇)

汽车在现代社会中起着至关重要的作用,它不仅带来了便利,也推动了经济的发展。接下来,我们将为您推荐一些近期备受好评的汽车总结文章,供您参考和借鉴。

论文中参考文献

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。

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(如).[电子文献]。

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写论文参考文献

由于文献综述的特点,致使它的写作既不同于“读书笔记”“读书报告”,也不同于一般的科研论文。因此,在撰写文献综述时应注意以下几个问题:

1、搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提,否则,随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好多综述的,甚至写出的文章根本不成为综述。

2、注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同,有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异,因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。

3、引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析,因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容,不能篡改文献的内容。

4、参考文献不能省略。有的科研论文可以将参考文献省略,但文献综述绝对不能省略,而且应是文中引用过的,能反映主题全貌的并且是作者直接阅读过的文献资料。

总之,一篇好的文献综述,应有较完整的文献资料,有评论分析,并能准确地反映主题内容。

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文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果,而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样,但总的来说,一般都包含以下四部分:即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲,在根据提纲进行撰写工作。

前言部分,主要是说明写作的目的,介绍有关的概念及定义以及综述的范围,扼要说明有关主题的现状或争论焦点,使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。

主题部分,是综述的主体,其写法多样,没有固定的格式。可按年代顺序综述,也可按不同的问题进行综述,还可按不同的观点进行比较综述,不管用那一种格式综述,都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较,阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向,以及对这些问题的评述,主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。

总结部分,与研究性论文的小结有些类似,将全文主题进行扼要总结,对所综述的主题有研究的作者,最好能提出自己的见解。

参考文献虽然放在文末,但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据,而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此,应认真对待。参考文献的`编排应条目清楚,查找方便,内容准确无误。

论文中参考文献

(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。