参考文献排序是按照自己的参考文献在文章中的出现顺序进行排序的，一般主要就集中在文献综述部分，按照在文献综述中出现的顺序进行排序。
录入需要排序的姓名在行首,注意要每个姓名占一行,也就是输入完一个姓名后要按一下“回车”键换行。
很多论文的参考文献是需要按作者名字的拼音和字母顺序排序的，很多人都是直接手动一个一个排序，这样子很麻烦，当文献量很多时，任务量就会很大，用户可以直接用Excel就可以做，我们只需要找到数据项中的排序，在排序对话框中找到“选项”按钮，选择“按字母排序”，在选号要排列的列和升降序，确定之后，就可以排序了。
论文参考文献注意事项
文献引用不能随意，是需要精心选择的。引用，要引用与自己的研究内容密切相关的。另外，我个人的观点是还要引用高质量的文献，引用文献也需要品位。
文献卡片上记录文献的信息(作者、年代、题目、期刊名称、卷期、页码等)，在笔记本上摘录摘要的内容。写论文引用参考文献的时候，觉得一篇文献对于自己的结果论证很重要，但又苦于查不到原文，就只能是间接引用，采用“转引自”的方式引用。
参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。一种文献被反复引用者，在正文中用同一序号标示。一般来说，引用一次的文献的页码（或页码范围）在文后参考文献中列出。
格式为著作的“出版年”或期刊的“年，卷（期）”等＋“：页码（或页码范围）．”。多次引用的文献，每处的页码或页码范围（有的刊物也将能指示引用文献位置的信息视为页码）分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后（仅列数字，不加“p”或“页”等前后文字、字符。
页码范围中间的连线为半字线）并作上标。作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。作者和编辑需要仔细核对顺序编码制下的参考文献序号，做到序号与其所指示的文献同文后参考文献列表一致。另外，参考文献页码或页码范围也要准确无误。
扩展资料：
根据GB 3469--83规定，以英文大写字母方式标识以下各种参考文献类型标识：专著［M]，沦文集［C]，报纸文章［N]，期刊文章［J]，学位论文［D]，报告［R]，标准［S]，专利［P]。
对于非纸张型载体的电子文献，当被引用为参考文献时需在参考文献类型标识中同时标明其载体类型。建议采用以下标识：磁带（magnetic)，磁盘（disk)，光盘［CD]，联机网络（online)。
参考资料来源：百度百科-参考文献
以WPS 2019版为例
1、打开文档，选中参考文献，依次点击“开始”--->“排序”
2、按拼音进行升序即可~
清华大学出版社最近推出了两部人工智能新教材？：《人工智能概论》和《人工智能导论》，前者为人工智能通识课教材，后者面向人工智能专业及计算机、自动化和电子信息类专业。也两本书的最大特点就是易读易懂，易教易学。
有《会计电算化教程》《管家婆会计电算化简明教程》《会计电算化理论与实务》等等。据查询相关公开信息《会计电算化教程》《管家婆会计电算化简明教程》《会计电算化理论与实务》均属于人工智能与会计电算化参考文献。受时代发展人工智能得以更加便捷系统地处理、呈现财务信息。这意味着人工智能将渐渐取代基层会计人员。
Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（无争议的领域经典）Bishop, 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 没有影印的，但是网上能下到。经典中的经典。Pattern Classification 和这本书是两本必读之书。《Pattern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入浅出，手不释卷。推荐两本有意思的书，一本是《Simple Heuristics that Makes Us Smart》另一本是《Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox》 ---------------------------------------------------------------------<从CSDN上转载的> 机器学习与人工智能学习资源导引 我经常在 TopLanguage 讨论组上推荐一些书籍，也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料，人工智能、机器学习、自然语言处理、知识发现（特别地，数据挖掘）、信息检索这些无疑是 CS 领域最好玩的分支了（也是互相紧密联系的），这里将最近有关机器学习和人工智能相关的一些学习资源归一个类： 首先是两个非常棒的 Wikipedia 条目，我也算是 wikipedia 的重度用户了，学习一门东西的时候常常发现是始于 wikipedia 中间经过若干次 google ，然后止于某一本或几本著作。 第一个是“人工智能的历史”（History of Artificial Intelligence），我在讨论组上写道： 而今天看到的这篇文章是我在 wikipedia 浏览至今觉得最好的。文章名为《人工智能的历史》，顺着 AI 发展时间线娓娓道来，中间穿插无数牛人故事，且一波三折大气磅礴，可谓"事实比想象更令人惊讶"。人工智能始于哲学思辨，中间经历了一个没有心理学（尤其是认知神经科学的）的帮助的阶段，仅通过牛人对人类思维的外在表现的归纳、内省，以及数学工具进行探索，其间最令人激动的是 Herbert Simon （决策理论之父，诺奖，跨领域牛人）写的一个自动证明机，证明了罗素的数学原理中的二十几个定理，其中有一个定理比原书中的还要优雅，Simon 的程序用的是启发式搜索，因为公理系统中的证明可以简化为从条件到结论的树状搜索（但由于组合爆炸，所以必须使用启发式剪枝）。后来 Simon 又写了 GPS （General Problem Solver），据说能解决一些能良好形式化的问题，如汉诺塔。但说到底 Simon 的研究毕竟只触及了人类思维的一个很小很小的方面 —— Formal Logic，甚至更狭义一点 Deductive Reasoning （即不包含 Inductive Reasoning , Transductive Reasoning (俗称 analogic thinking）。还有诸多比如 Common Sense、Vision、尤其是最为复杂的 Language 、Consciousness 都还谜团未解。还有一个比较有趣的就是有人认为 AI 问题必须要以一个物理的 Body 为支撑，一个能够感受这个世界的物理规则的身体本身就是一个强大的信息来源，基于这个信息来源，人类能够自身与时俱进地总结所谓的 Common-Sense Knowledge （这个就是所谓的 Emboddied Mind 理论。 ），否则像一些老兄直接手动构建 Common-Sense Knowledge Base ，就很傻很天真了，须知人根据感知系统从自然界获取知识是一个动态的自动更新的系统，而手动构建常识库则无异于古老的 Expert System 的做法。当然，以上只总结了很小一部分我个人觉得比较有趣或新颖的，每个人看到的有趣的地方不一样，比如里面相当详细地介绍了神经网络理论的兴衰。所以我强烈建议你看自己一遍，别忘了里面链接到其他地方的链接。 顺便一说，徐宥同学打算找时间把这个条目翻译出来，这是一个相当长的条目，看不动 E 文的等着看翻译吧:) 第二个则是“人工智能”（Artificial Intelligence）。当然，还有机器学习等等。从这些条目出发能够找到许多非常有用和靠谱的深入参考资料。然后是一些书籍 书籍： 1. 《Programming Collective Intelligence》，近年出的入门好书，培养兴趣是最重要的一环，一上来看大部头很容易被吓走的:P 2. Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（无争议的领域经典）。 3. 《The Elements of Statistical Learning》，数学性比较强，可以做参考了。 4. 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然语言处理领域公认经典。 5. 《Data Mining, Concepts and Techniques》，华裔科学家写的书，相当深入浅出。 6. 《Managing Gigabytes》，信息检索好书。 7. 《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》，参考书吧，比较深。 相关数学基础（参考书，不适合拿来通读）： 1. 线性代数：这个参考书就不列了，很多。 2. 矩阵数学：《矩阵分析》，Roger Horn。矩阵分析领域无争议的经典。 3. 概率论与统计：《概率论及其应用》，威廉·费勒。也是极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的。于是讨论组里的 Du Lei 同学推荐了《All Of Statistics》并说到 机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。推荐All of statistics，这是CMU的一本很简洁的教科书，注重概念，简化计算，简化与Machine Learning无关的概念和统计内容，可以说是很好的快速入门材料。 4. 最优化方法：《Nonlinear Programming, 2nd》非线性规划的参考书。《Convex Optimization》凸优化的参考书。此外还有一些书可以参考 wikipedia 上的最优化方法条目。要深入理解机器学习方法的技术细节很多时候（如SVM）需要最优化方法作为铺垫。 王宁同学推荐了好几本书： 《Machine Learning, Tom Michell》, 1997.老书，牛人。现在看来内容并不算深，很多章节有点到为止的感觉，但是很适合新手（当然，不能"新"到连算法和概率都不知道）入门。比如决策树部分就很精彩，并且这几年没有特别大的进展，所以并不过时。另外，这本书算是对97年前数十年机器学习工作的大综述，参考文献列表极有价值。国内有翻译和影印版，不知道绝版否。 《Modern Information Retrieval, Ricardo Baeza-Yates et al》. 1999老书，牛人。貌似第一本完整讲述IR的书。可惜IR这些年进展迅猛，这本书略有些过时了。翻翻做参考还是不错的。另外，Ricardo同学现在是Yahoo Research for Europe and Latin Ameria的头头。 《Pattern Classification (2ed)》, Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork大约也是01年左右的大块头，有影印版，彩色。没读完，但如果想深入学习ML和IR，前三章（介绍，贝叶斯学习，线性分类器）必修。 还有些经典与我只有一面之缘，没有资格评价。另外还有两本小册子，论文集性质的，倒是讲到了了不少前沿和细节，诸如索引如何压缩之类。可惜忘了名字，又被我压在箱底，下次搬家前怕是难见天日了。 （呵呵，想起来一本：《Mining the Web - Discovering Knowledge from Hypertext Data》 ） 说一本名气很大的书：《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》。Weka 的作者写的。可惜内容一般。理论部分太单薄，而实践部分也很脱离实际。DM的入门书已经不少，这一本应该可以不看了。如果要学习了解 Weka ，看文档就好。第二版已经出了，没读过，不清楚。 信息检索方面，Du Lei 同学再次推荐： 信息检索方面的书现在建议看Stanford的那本《Introduction to Information Retrieval》，这书刚刚正式出版，内容当然up to date。另外信息检索第一大牛Croft老爷也正在写教科书，应该很快就要面世了。据说是非常pratical的一本书。 对信息检索有兴趣的同学，强烈推荐翟成祥博士在北大的暑期学校课程，这里有全slides和阅读材料： maximzhao 同学推荐了一本机器学习： 加一本书：Bishop, 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 没有影印的，但是网上能下到。经典中的经典。Pattern Classification 和这本书是两本必读之书。《Pattern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入浅出，手不释卷。最后，关于人工智能方面（特别地，决策与判断），再推荐两本有意思的书， 一本是《Simple Heuristics that Makes Us Smart》 另一本是《Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox》 不同于计算机学界所采用的统计机器学习方法，这两本书更多地着眼于人类实际上所采用的认知方式，以下是我在讨论组上写的简介： 这两本都是德国ABC研究小组（一个由计算机科学家、认知科学家、神经科学家、经济学家、数学家、统计学家等组成的跨学科研究团体）集体写的，都是引起领域内广泛关注的书，尤其是前一本，后一本则是对 Herbert Simon （决策科学之父，诺奖获得者）提出的人类理性模型的扩充研究），可以说是把什么是真正的人类智能这个问题提上了台面。核心思想是，我们的大脑根本不能做大量的统计计算，使用fancy的数学手法去解释和预测这个世界，而是通过简单而鲁棒的启发法来面对不确定的世界（比如第一本书中提到的两个后来非常著名的启发法：再认启发法（cognition heuristics）和选择最佳（Take the Best）。当然，这两本书并没有排斥统计方法就是了，数据量大的时候统计优势就出来了，而数据量小的时候统计方法就变得非常糟糕；人类简单的启发法则充分利用生态环境中的规律性（regularities），都做到计算复杂性小且鲁棒。 关于第二本书的简介： 1. 谁是 Herbert Simon 2. 什么是 Bounded Rationality 3. 这本书讲啥的： 我一直觉得人类的决策与判断是一个非常迷人的问题。这本书简单地说可以看作是《决策与判断》的更全面更理论的版本。系统且理论化地介绍人类决策与判断过程中的各种启发式方法（heuristics）及其利弊（为什么他们是最优化方法在信息不足情况下的快捷且鲁棒的逼近，以及为什么在一些情况下会带来糟糕的后果等，比如学过机器学习的都知道朴素贝叶斯方法在许多情况下往往并不比贝叶斯网络效果差，而且还速度快；比如多项式插值的维数越高越容易 overfit，而基于低阶多项式的分段样条插值却被证明是一个非常鲁棒的方案）。 在此提一个书中提到的例子，非常有意思：两个团队被派去设计一个能够在场上接住抛过来的棒球的机器人。第一组做了详细的数学分析，建立了一个相当复杂的抛物线近似模型（因为还要考虑空气阻力之类的原因，所以并非严格抛物线），用于计算球的落点，以便正确地接到球。显然这个方案耗资巨大，而且实际运算也需要时间，大家都知道生物的神经网络中生物电流传输只有百米每秒之内，所以 computational complexity 对于生物来说是个宝贵资源，所以这个方案虽然可行，但不够好。第二组则采访了真正的运动员，听取他们总结自己到底是如何接球的感受，然后他们做了这样一个机器人：这个机器人在球抛出的一开始一半路程啥也不做，等到比较近了才开始跑动，并在跑动中一直保持眼睛于球之间的视角不变，后者就保证了机器人的跑动路线一定会和球的轨迹有交点；整个过程中这个机器人只做非常粗糙的轨迹估算。体会一下你接球的时候是不是眼睛一直都盯着球，然后根据视线角度来调整跑动方向？实际上人类就是这么干的，这就是 heuristics 的力量。 相对于偏向于心理学以及科普的《决策与判断》来说，这本书的理论性更强，引用文献也很多而经典，而且与人工智能和机器学习都有交叉，里面也有不少数学内容，全书由十几个章节构成，每个章节都是由不同的作者写的，类似于 paper 一样的，很严谨，也没啥废话，跟《Psychology of Problem Solving》类似。比较适合 geeks 阅读哈。 另外，对理论的技术细节看不下去的也建议看看《决策与判断》这类书（以及像《别做正常的傻瓜》这样的傻瓜科普读本），对自己在生活中做决策有莫大的好处。人类决策与判断中使用了很多的 heuristics ，很不幸的是，其中许多都是在适应几十万年前的社会环境中建立起来的，并不适合于现代社会，所以了解这些思维中的缺点、盲点，对自己成为一个良好的决策者有很大的好处，而且这本身也是一个非常有趣的领域。 （完）
由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。
问题一：写论文时如果有引用文献,参考文献要在哪里注明?开头还是结尾? 结尾写出来，单独列出，可以看看你们写论文学校的格式要求 问题二：写论文的参考文献哪里可以找到啊 上期刊网，对论文的相关信息进行检索就可以找到相关的文献资料了。 这里有期刊网网址： dlibki/kns50/ chinaqking/ 问题三：论文，参考文献中 ISSN写在哪里 10分 一、参考文献著录项目 1.主要责任者 (专著作者、论文集主编、学位申报人、专利申请人、报告撰写人、期刊文章作者、析出文章作者)。多个责任者之间以“，”分隔，注意在本项数据中不得出现缩写点“.”。主要责任者只列姓名，其后不加“著”、“编”、“主编”、“合编”等责任说明。 2.文献题名； 3.文献类型及载体类型标识； 4.其他责任者(译者)； 5.版本(初版省略)； 6.出版项(出版地、出版者、出版年)； 7.文献出处或电子文献的可获得地址； 8.文献起止页码； 9.文献标准编号(ISBN，ISSN，?)。 问题四：参考文献在哪里。。 百度学术可以找到参考文献,输入关键词，在输入年份，就能找到相对应的参考文献。如果不知道参考文献格式要求，可以百度搜，参考文献自动生成器。直接按着填就出来了。 百度搜索参考文献自动生成器，按着里面填，点生成参考文献就出来了。 作者.题名[D].所在城市:保存单位,发布年份. 李琳.住院烧伤患者综合健康状况及其影响因素研究[D].福州:福建医科大学,2009. 其他的： 作者.题名[J].刊名,年,卷(期):起止页码. 沈平,彭湘粤,黎晓静,等.临床路径应用于婴幼儿呼吸道异物手术后的效果[J].中华护理杂志,2012,47(10):930-932. 作者.书名[M]. 版次.出版地: 出版者,出版年:起止页码. 胡雁.护理研究[M].第4版.北京:人民卫生出版社,2012:38. 作者.题名[N].报纸名,出版日期(版次). 丁文祥.数字革命与国际竞争[N].中国青年报,2000-11-20(15). 作者.题名[EB/OL].网址,发表日期/引用日期(任选). 世界卫生组织.关于患者安全的10个事实 [EB/OL]. 其他： [R]、[P]、[A]、[C]、[Z]等。 1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。 2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。 5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。 6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。 问题五：参考文献一般在什么地方 这是脑筋急转弯的问题吗?参考文献是在写论文的过程中,如果引用了别人文献场的观点与数据资料,需要在论文后注明来源。按参考文献的提示读者就能找到论文写作过程中参考的文献。在一般的论文、论著后都有参考文献。 问题六：毕业论文的参考文献必须详细到哪一页、哪一段吗？ 参考文献就是你论文里面的一些段落，观点都借用过哪些书刊，报纸，杂志上面的内容！不说你也知道了，本科生的毕业论文百分之八十是抄的，其中那百分之八十就可以美其名曰“参考文献”，这样说你懂了吧？不过那百分之八十你抄的，都必须标明是抄自哪个书刊（哪一年出版的，具体到哪一段，那一页等），记得要标注明白！ 问题七：写论文时对那些参考文献该如何引用 这样写的论文都是凑数的论文。很容易被认定为抄袭。 一篇学术价值高的论文一定是要以多年的专业积累为基础的，这样才会有自己的有见地的理论观点、充足的论据来进行充分的论证。即使参考别人的东西，也仅仅能参考思想，或者一句两句的直接引用，不能大段的抄。所有的参考引用加起来超过30%就判定为抄袭了。 问题八：毕业论文参考硕士论文，那参考文献的格式应该是怎样写的。是[M][J]还是什么？ [M]和[J]分别代表专著和期刊， 其文献格式分别为： 专著 [序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地：出版者，出版年.起止页码(可选). 〔1〕蒋挺大．亮聚糖〔M〕．北京：化学工业出版社，2001．127 〔2〕Kortun G． Reflectance Spectroscopy〔M〕． New York: Spring-Verlag,1969 期刊文章 [序号]主要责任者.文献题名[J].刊名,年,卷(期):起止页码. [5] 何龄修.读顾城《南明史》[J].中国史研究,1998,(3):167-173. [6] 金显贺,王昌长,王忠东,等.一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术[J].清华大学学报(自然科学版),1993,33(4):62-67. 楼上那个胡说，这专著和期刊是硕士论文的主要文献来源。 问题九：写论文时都是参考百度文库里的一些内容，那这个参考文献要怎么写呀？ 参考文献要写原文的名字，要具有权威性的。这样能增强自己论文的说服力。 百度文库在学术上没有发言权，只能用来给自己参考。
论文的作者一般可以写在封面的那个论文大标题下方正中，或者是右下角！
发表论文作者信息通常放在论文首页的脚末行或参考文献的后面。包括基本信息、简历信息和联系信息。其中作者署名的规范，作者署名置于题名下方，团体作者的执笔人，也可标注于篇首页地脚位置。有时，作者姓名亦可标注于正文末尾。
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。
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。然而，按照GB/T 7714-2015《信息与文献 参考文献著录规则》”的定义，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。
格式为著作的“出版年”或期刊的“年，卷（期）”等+“：页码（或页码范围）.”。多次引用的文献，每处的页码或页码范围分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后并作上标。作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。
作者和编辑需要仔细核对顺序编码制下的参考文献序号，做到序号与其所指示的文献同文后参考文献列表一致。另外，参考文献页码或页码范围也要准确无误。
参考资料来源：百度百科-参考文献
word中论文参考文献按照作者姓名顺序排列：
word是文字处理软件，通过他可以轻松的创建各种文档，包括日常办公、公文、求职简历、等其他较复杂的格式文档。现在就教大家word中论文排版参考文献按照字母顺序排序。
2. 点击红框中的内容。
3. 在弹出来的页面点击【确定】。
4. 如图，每行字就根据字母重新排序了 。这就是排版参考文献按照字母顺序排序的方法，请大家参考。
论文参考文献主要有以下两种排序方式：
对于第 1 种方式，文献段落样式推荐使用“尾注”；对于第 2 种方式，文献段落样式推荐使用“列表段落”；
百度经验：参考文献列表如何快速自动排序
论文参考文献主要有以下两种排序方式：
百度经验：参考文献列表如何快速自动排序
参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。一种文献被反复引用者，在正文中用同一序号标示。一般来说，引用一次的文献的页码（或页码范围）在文后参考文献中列出。
格式为著作的“出版年”或期刊的“年，卷（期）”等＋“：页码（或页码范围）．”。多次引用的文献，每处的页码或页码范围（有的刊物也将能指示引用文献位置的信息视为页码）分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后（仅列数字，不加“p”或“页”等前后文字、字符。
页码范围中间的连线为半字线）并作上标。作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。作者和编辑需要仔细核对顺序编码制下的参考文献序号，做到序号与其所指示的文献同文后参考文献列表一致。另外，参考文献页码或页码范围也要准确无误。
扩展资料：
根据GB 3469--83规定，以英文大写字母方式标识以下各种参考文献类型标识：专著［M]，沦文集［C]，报纸文章［N]，期刊文章［J]，学位论文［D]，报告［R]，标准［S]，专利［P]。
对于非纸张型载体的电子文献，当被引用为参考文献时需在参考文献类型标识中同时标明其载体类型。建议采用以下标识：磁带（magnetic)，磁盘（disk)，光盘［CD]，联机网络（online)。
参考资料来源：百度百科-参考文献
论文参考文献主要有以下两种排序方式：
对于第 1 种方式，文献段落样式推荐使用“尾注”；对于第 2 种方式，文献段落样式推荐使用“列表段落”；
百度经验：参考文献列表如何快速自动排序
简述:论文中的参考文献怎么排版：首先将论文中参考文献全部复制粘贴到excle表格中，然后在excle中对参考文献进行升序排列，排列完成后，再手动将多音字的姓氏排列好，最后再将excle表格中的参考文献复制粘贴到word论文中去即可。正文:最近有小伙伴向小编提问：论文中的参考文献怎么排版？接下来小编就贴心地为大家整理了有关“论文中参考文献的排版”小技巧，希望能够帮助到大家，请继续往下阅读吧。论文中的参考文献怎么排版一般参考文献都会被要求“文末按著者首字符排序”（中文一拼音首字符排序），那么接下来小编就为大家提供一个小技巧，可以帮助大家轻松地解决这个小问题。1.首先打开我们需要排序的参考文献论文word，然后逐条归放好，乱序没关系；2.将中文参考文献复制粘贴到excle表格中，调整好表格格式，可以把表格行列拉大，使一整行的文献都清晰可见；3.接着在表格中选中所有的参考文献，点击表格上方菜单栏中的【排序】功能键，选择【升序排列】，之后所有的论文参考文献都是按照中文首字母排列了；4.最后检查排序有无问题并且调整好。这里需要注意的是：excel无法区分多音字的，就需要我们自己手动更改以下顺序了。例如：“单”再被用作姓时，是读“shan”的，而excel可能会将其识别为“dan”。5.将排列好顺序的参考文献，直接复制粘贴到论文word文档中即可。至此便是关于《论文中的参考文献怎么排版》的全部内容了，大家还有什么问题都可以通过上方图标进入主页私信给我，也可以去官网查询相关解答信息。最后小编在这里预祝各位同学前程似锦，马到成功。
word中论文参考文献按照作者姓名顺序排列：
word是文字处理软件，通过他可以轻松的创建各种文档，包括日常办公、公文、求职简历、等其他较复杂的格式文档。现在就教大家word中论文排版参考文献按照字母顺序排序。
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引用硕士或博士学位论文参考文献的格式规范是使用英文标点.
[序号] 学位论文作者．题名〔D〕．保存地点：保存单位，年份.
如：[3]张筑生. 微分半动力系统的不变集[D]. 北京：北京大学数学系数学研究所，1983.
参考文献格式：
[序号] 专著作者．书名[M]．版次(第一版可略)．出版地：出版社，出版年∶起止页码.
[序号] 论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名．出版地∶出版社，出版年∶起止页码.
扩展资料
论文集中的析出文献：
[序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[A].原文献主要责任者（任选）.原文献题名[C].出版地：出版者，出版年.析出文献起止页码.?
[9]钟文发. 非线性规划在可燃毒物配置中的应用[A].赵玮.运筹学的理论和应用——中国运筹学会第五届大会论文集[C]. 西安：西安电子科技大学出版社，1996. 468-471.
[10] Spivak,G. "Can the Subaltern Speak?"[A]. In & L. Grossberg(eds.). Victory in Limbo: Imigism [C]. Urbana: University of Illinois Press,1988,.
参考资料来源：百度百科-参考文献