毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，那它的研究方法是什么呢？下面是由我整理的毕业论文研究方法模板，谢谢你的阅读。 毕业论文研究方法模板 本科专业(含本科段、独立本科段)自考生在各专业课程考试成绩合格后，都要进行毕业论文的撰写(工科类专业一般为毕业设计、医科类一般为临床实习)及其答辩考核。毕业论文的撰写及答辩考核是取得高等教育自学考试本科毕业文凭的重要环节之一，也是衡量自考毕业生是否达到全日制普通高校相同层次相同专业的学力水平的重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，对本科专业自考生这一特定群体，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。 本文试就如何撰写毕业论文作简要论述，供参考。 毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。 首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。 教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。 第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究 还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。 第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。 选好课题后，接下来的工作就是研究课题，研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。 第一、研究课题的基础工作———搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。 第二、研究课题的重点工作———研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。 通读即对全文进行阅读，选读即对有用部分、有用内容进行阅读，研读即对与研究课题有关的内容进行全面、认真、细致、深入、反复的阅读。在研读过程中要积极思考。要以书或论文中的论点、论据、论证方法与研究方法来触发自己的思考，要眼、手、脑并用，发挥想象力，进行新的创造。 在研究资料时，还要做好资料的记录。 第三、研究课题的核心工作―――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。 根据已确立的基本论点和分论点选定材料，这些材料是自己在对所搜集的资料加以研究的基础上形成的。组织材料要注意掌握科学的思维方法，注意前后材料的逻辑关系和主次关系。 第四、研究课题的关键工作执笔撰写。考生下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。 拟定提纲包括题目、基本论点、内容纲要。内容纲要包括大项目即大段段旨、中项目即段旨、小项目即段中材料或小段段旨。拟定提纲有助于安排好全文的逻辑结构，构建论文的基本框架。 基本格式：一般毕业论文由标题、摘要、正文、参考文献等4方面内容构成。标题要求直接、具体、醒目、简明扼要。摘要即摘出论文中的要点放在论文的正文之前，以方便读者阅读，所以要简洁、概括。正文是毕业论文的核心内容，包括绪论、本论、结论三大部分。绪论部分主要说明研究这一课题的理由、意义，要写得简洁。要明确、具体地提出所论述课题，有时要写些历史回顾和现状分析，本人将有哪些补充、纠正或发展，还要简单介绍论证方法。 关于研究的毕业论文 以表征与意指实践为切入点的文化研究 摘 要：表征理论作为当代文化研究中的一个重要理论,在文化研究中得到了广泛的运用和实践,其中斯图亚特·霍尔对“表征”的论述堪称代表。“表征”一词是西方文学理论和文化研究的关键词，文化究其本质乃是借助符号来“表征”意义的人类行为。在霍尔提出“文化即表征和指意实践”后，表征理论为文化研究开辟了新领域。 关键词：表征 文化 意义 对符号学、表征、语言学等都涉猎不深的人来说，初次阅读斯图亚特·霍尔的《表征》不是一次轻松的旅行，再次阅读时总有种豁然开朗的感觉。虽然至今笔者也不敢说我就读懂了《表征》，但至少我对伯明翰学派的理解又进了一层。“表征”作为当代文化研究中的关键词之一,在文化研究以及实践中都极具关注度，以之为中心也形成了许多相关的理论，其中斯图亚特·霍尔对“表征”的论述堪称代表。 斯图尔特•霍尔编著的《表征—文化表象与意指实践》是本难得的好书，它是一部传播学和社会文化理论的教科书，认为文化是通过表征和意指实践构造出来的，它所使用的符号具有任意性，因而与外部的物质世界不存在符合的关系，它是一个解释的意义的世界。表征过程的所有参与方都卷入了意义的争夺，但这种争夺是通过话语的方式进行的。意义不可能是纯个人的，而是各方协商和表征运作的结果;意义总是有偏向、有优先方面的。本书先概述“表征运作与表征社会”的文化研究理论，甄选了五个专题的个案研究：战后平民主义摄影中的法国和法国性、他种文化展览中的诗学和政治学、“他者”的景观、展示男人味、文类与性别：肥皂剧个案分析等，个案的选取角度侧重虽有不同，但都是用来表达“表征”理论的重要的理论观察，本书的大量插图都是这一理论的精彩分析对象。 一、文化和表征的权利思考 霍尔从福柯的“话语”理论出发,探讨了知识与权力的关系,认为话语建构了意义以及有效的主体位置,而无所不在的弥散的权力是隐藏在意义背后的动力和深层原因。文化也是种种权力关系运作的场所，文化客体生产者不再具有独断的权力，受众可以通过自身的解读来行使其反抗的权力。话语主体是在话语内生产出来的，这一主体不能身处话语之外，因为它必须在话语中被主宰，它必须服从于话语的规则和惯例，服从于其权力的处置。我们之所以看不见主体是因为他们并未被直接表征，但他们的“缺席”被表征出来了。话语自身建构了使它因此而有意义和有效的主体的位置。个人也许在阶级、性别、民族方面各不相同，但他们只有在认同话语所建构的那些位置，使他们自己受制于其规则，并因而成为其权力/知识的主体，才会取得意义。 二、表征通过语言产生意义 表征是在我们头脑中通过语言对各种概念的意义的生产。它就是概念与语言之间的联系，这种联系使我们既能指称“真实”的物、人、事的世界，又确实能想象虚构的物、人、事的世界。霍尔认为 “在文化产生意义过程的核心，存在着两个相关的‘表征系统’。通过在各种事物与我们的概念系统，概念图之间建构一系列相似性，这些符号被安排和组织到代表或表征那些概念的各种语言中。各种‘事物’概念和符号间的关系是语言中意义产生的实质所在。而将这三个要素连接起来的过程就是我们称之为‘表征’的东西。”“表征”通过符号的意指性实践来生产意义,构成了个体对于世界的意义系统,并且使得同文化中的个体以及不同文化的个体之间达成意义的交流,“表征”构建了我们的意义世界。霍尔对构成主义的两种途径——符号学和“话语”进行了借鉴研究，对表征、意义和语言之间关系的阐述借助于对索绪尔语言学、巴尔特符号学理论的批判性吸收，尤其受到了索绪尔语言学、巴尔特符号学关于语言/言语、表层结构深层结构的理论从几个方面的影响。 三、文化循环的模式 霍尔从马克思主义生产循环观出发,探讨了文化循环的模式,并将“表征”看作文化循环的主要环节加以论述。文化循环理论提出，“文化”生产就是符号生产。文化已经从原来要根据另外一些因素才可得到实体性解释的东西，现在变成了与社会文化基础或社会“深层”文化符码相关的原文化问题。表征意义事实上产生于几个不同的情景，并通过几个不同的过程或实践进行文化循环，以不同方式把它们结合进每天的日常定规仪式和实践活动中，以这种方式赋予意义。意义有助于建立起使社会生活秩序并得以控制各种规则、标准和惯例。因此，意义也是那些想要控制和规范他人行为和观念的人试图建立和形成的文化循环。 四、文化客体意义在表征过程中的争夺 霍尔认为，符号的意义总是在一个文化语境和另一个文化语境之间变动，意义不仅仅跟文化客体的生产者相联系，文化客体的接受者也参与了文本意义的生产。文化是一个解释和意义的世界，表征过程的所有方均参与了意义的争夺。我们不可能认为文化意义完全存在于文化的客观性之中，或是认为它仅仅存在于文化生产者的孤立意识中， 再也不能简单的认为接受者是文化意义的被动方，相反，接受者自己参与到文化运作之中，而且这种运作不仅仅是作为“接受者”的表征角色。诸如我们在阅读小说，欣赏电影的过程中，不再单纯的思考作者要表达的意义。 表征过程中的意义争夺是激烈的：一、文化客体的表征外相并不总能自行表现出其意义。因为不同的人会关注其不同的意义方面。人们往往外在的赋予表征现象以意义，而不是内在的理解表征现象的意义。二、意义 被赋予的本身，就是一个接受与再造的过程。三、知识储备和即时环境对意义的赋予有很大影响。对文化客体的解读不仅仅是被动的“领会”过程，相反，接受者基于各种有关的考虑，对文化客体生产者所赋予文化客体的意义有自己的自定义，这是种变相的争夺。 在批判吸收索绪尔、巴尔特等理论基础上，霍尔提出：文化即表征和指意实践，结合实践性的概括了“表征”的三种具体运作方式——反映论的、意向性的和构成主义的。从表征的概念、构成主义的途径、表征的意识形态论及表征的实践等方面全面阐述，从马克思到新葛兰西主义，拓展了“表征”与“接合理论”的关系。作为伯明翰学派的代表人物之一，霍尔的研究在伯明翰大学当代文化研究中心传统的研究文化形式、文化实践和文化机构及其与社会和社会变迁的关系的基础上，还转向媒介的意识形态功能分析。其研究内容涉及范围很广，包括绝大多数的文化领域，如：大众文化及与大众文化密切相关的大众日常生活，分析和批评的对象涉及影视、广播、广告、畅销书、漫画、流行歌曲，乃至室内装修、休闲方式等。伯明翰学派和霍尔表征理论研究，作为文化研究的基础和重要学术理论，将一直散发其独具特色的魅力，吸引文化研究有志者前赴后继的钻研探讨。 参考文献： [1][英]斯图亚特.霍尔编、徐亮, 陆兴华译，表征—文化表象与意指实践，商务印书馆，2003. [2][美]约翰·R.霍尔，玛丽·乔·尼兹著、周晓虹，徐彬译，文化:社会学的视野，2004 作者简介：徐嘉(1983-)女，吉林省社会科学院，研究方向：文化产业、传媒文化。 看了“毕业论文研究方法模板”的人还看： 1. 毕业论文的研究方法怎么写 2. 大学毕业论文格式模板 完整版 3. 毕业论文的格式范文模板 4. 完整版论文格式模版 5. 毕业论文开题报告模板以及范文
图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!
图像分割技术研究
摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。
关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割
中图分类号： TN957.52 文献标识码： A
1引言
随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。
2图像分割方法
图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。
2.1基于灰度特征的阈值分割方法
阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。
这类方法主要包括以下几种：
(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。
(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。
(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。
2.2 边缘检测分割法
基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。
2.3基于区域的分割方法
基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。
区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。
2.4结合特定工具的图像分割技术
20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。
2.4.1基于数学形态学的分割算法
分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。
2.4.2基于模糊数学的分割算法
目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。
这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。
(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。
(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。
2.4.3基于遗传算法的分割方法
此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。
2.4.4基于神经网络分割算法
人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。
2.5图像分割中的其他方法
前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。
(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。
(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的
(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。
(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。
3图像分割性能的评价
图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。
4图像分割技术的发展趋势
随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。
参考文献
[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003
[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.
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Abstract
我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNet lsvprc -2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分类为1000个不同的类。在测试数据上，我们实现了top-1和top-5的错误率，分别为37.5%和17.0%，这与前的最高水平相比有了很大的提高。该神经网络有6000万个参数和65万个神经元，由5个卷积层(其中一些后面接了最大池化层)和3个全连接层(最后的1000路softmax)组成。为了使训练更快，我们使用了非饱和神经元和一个非常高效的GPU实现卷积运算。为了减少全连通层的过拟合，我们采用了一种最近发展起来的正则化方法——dropout，结果显示它非常有效。我们还在ILSVRC-2012比赛中输入了该模型的一个变体，并获得了15.3%的top-5测试错误率，而第二名获得了26.2%的错误率.
1 Introduction
当前的物体识别方法主要利用机器学习方法。为了提高它们的性能，我们可以收集更大的数据集，学习更强大的模型，并使用更好的技术来防止过度拟合。直到最近，标记图像的数据集在成千上万的图像(例如，NORB [16]， Caltech-101/256 [8,9]， CIFAR-10/100[12])中相对较小。使用这种大小的数据集可以很好地解决简单的识别任务，特别是如果使用保存标签的转换来扩展它们。例如，MNIST数字识别任务的当前最佳错误率(<0.3%)接近人类性能[4]。但是现实环境中的物体表现出相当大的可变性，所以为了学会识别它们，有必要使用更大的训练集。的确，小图像数据集的缺点已经被广泛认识(例如，Pinto等人的[21])，但直到最近才有可能收集数百万张图像的标记数据集。新的更大的数据集包括LabelMe[23]，它由成千上万的全分段图像组成，和ImageNet[6]，它由超过22000个类别的超过1500万标记的高分辨率图像组成。
要从数百万张图像中了解数千个物体，我们需要一个具有巨大学习能力的模型。 然而，对象识别任务的巨大复杂性意味着即使像ImageNet这样大的数据集也无法指定这个问题，因此我们的模型也应该具有大量的先验知识来补偿我们没有的所有数据。卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)就是这样一类模型[16,11,13,18,15,22,26]。它们的能力可以通过改变深度和宽度来控制，而且它们还对图像的性质(即统计的平稳性和像素依赖的局部性)做出了强有力且最正确的假设。 因此，与具有相似大小层的标准前馈神经网络相比，CNNs具有更少的连接和参数，因此更容易训练，而其理论上最好的性能可能只会稍微差一些。
尽管CNNs的质量很吸引人，尽管它们的本地架构相对高效，但在高分辨率图像上大规模应用仍然非常昂贵。幸运的是，当前的gpu与高度优化的2D卷积实现相结合，已经足够强大，可以方便地训练有趣的大型CNNs，而最近的数据集(如ImageNet)包含了足够多的标记示例，可以在不严重过拟合的情况下训练此类模型。
本文的具体贡献如下：
最后，网络的大小主要受到当前gpu上可用内存的大小和我们愿意忍受的训练时间的大小的限制。我们的网络需要5到6天的时间来训练两个GTX 580 3GB GPU。我们所有的实验都表明，只要等待更快的gpu和更大的数据集可用，我们的结果就可以得到改善。
2 The Dataset
ImageNet是一个包含超过1500万张高分辨率图像的数据集，属于大约22000个类别。这些图片是从网上收集来的，并由人工贴标签者使用亚马逊的土耳其机械众包工具进行标记。从2010年开始，作为Pascal视觉对象挑战赛的一部分，每年都会举办一场名为ImageNet大型视觉识别挑战赛(ILSVRC)的比赛。ILSVRC使用ImageNet的一个子集，每个类别大约有1000张图片。总共大约有120万张训练图像、5万张验证图像和15万张测试图像。
ILSVRC-2010 是唯一可用测试集标签的 ILSVRC 版本，因此这是我们进行大多数实验的版本。由于我们也在 ILSVRC-2012 竞赛中加入了我们的模型，在第6节中，我们也报告了我们在这个版本的数据集上的结果，对于这个版本的数据集，测试集标签是不可用的。在 ImageNet 上，通常报告两个错误率：top-1 和 top-5，其中 top-5 错误率是测试图像的一部分，其中正确的标签不在模型认为最可能的五个标签中。
ImageNet由可变分辨率的图像组成，而我们的系统需要一个恒定的输入维数。 因此，我们将图像降采样到256 * 256的固定分辨率。给定一个矩形图像，我们首先重新调整图像的大小，使其短边长度为256，然后从结果图像中裁剪出中心的256%256块。除了从每个像素中减去训练集上的平均活动外，我们没有以任何其他方式对图像进行预处理。因此，我们将网络训练成像素的原始RGB值(居中)。
3 The Architecture
3.1 ReLU Nonlinearity
3.2 Training on Multiple GPUs
3.3 Local Response Normalization
3.4 Overlapping Pooling
Pooling layers in CNNs summarize the outputs of neighboring groups of neurons in the same kernel map. Traditionally, the neighborhoods summarized by adjacent pooling units do not overlap (e.g.,[17, 11, 4]). To be more precise, a pooling layer can be thought of as consisting of a grid of pooling units spaced s pixels apart, each summarizing a neighborhood of size z z centered at the location of the pooling unit. If we set s = z, we obtain traditional local pooling as commonly employed in CNNs. If we set s < z, we obtain overlapping pooling. This is what we use throughout our network, with s = 2 and z = 3. This scheme reduces the top-1 and top-5 error rates by 0.4% and 0.3%, respectively, as compared with the non-overlapping scheme s = 2; z = 2, which produces output of equivalent dimensions. We generally observe during training that models with overlapping pooling find it slightly more difficult to overfit.
3.5 Overall Architecture
Now we are ready to describe the overall architecture of our CNN. As depicted in Figure 2, the net contains eight layers with weights; the first five are convolutional and the remaining three are fully-connected. The output of the last fully-connected layer is fed to a 1000-way softmax which produces a distribution over the 1000 class labels. Our network maximizes the multinomial logistic regression objective, which is equivalent to maximizing the average across training cases of the log-probability of the correct label under the prediction distribution.
4 Reducing Overfitting
4.1 Data Augmentation
4.2 Dropout
结合许多不同模型的预测是减少测试错误的一种非常成功的方法[1,3]，但是对于已经需要几天训练的大型神经网络来说，这似乎太昂贵了。然而，有一个非常有效的模型组合版本，它在训练期间只花费大约2倍的成本。最近介绍的技术称为dropout[10]，它将每个隐藏神经元的输出设置为0，概率为0.5。以这种方式丢弃的神经元不参与正向传递，也不参与反向传播。所以每次输入时，神经网络都会对不同的结构进行采样，但是所有这些结构都共享权重。这种技术减少了神经元之间复杂的相互适应，因为神经元不能依赖于特定的其他神经元的存在。因此，它被迫学习与其他神经元的许多不同随机子集结合使用的更健壮的特征。在测试时，我们使用所有的神经元，但将它们的输出乘以0.5，这是一个合理的近似值，近似于取由指数型多退出网络产生的预测分布的几何平均值。
我们在图2的前两个完全连接的层中使用了dropout。没有dropout，我们的网络显示出大量的过拟合。Dropout使收敛所需的迭代次数增加了一倍。
5 Details of learning
7 Discussion
超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度，所以通常作为分割算法的预处理步骤。已经广泛用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机视觉应用。几种常见的超像素分割方法及其效果对比如下： Graph-based NCut Turbopixel Quick-shift Graph-cut a Graph-cut b SLIC 这里主要介绍的是SLIC（simple linear iterativeclustering），即简单的线性迭代聚类。它是2010年提出的一种思想简单、实现方便的算法，将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量，然后对5维特征向量构造距离度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程。SLIC算法能生成紧凑、近似均匀的超像素，在运算速度，物体轮廓保持、超像素形状方面具有较高的综合评价，比较符合人们期望的分割效果。 SLIC主要优点总结如下：1）生成的超像素如同细胞一般紧凑整齐，邻域特征比较容易表达。这样基于像素的方法可以比较容易的改造为基于超像素的方法。2）不仅可以分割彩色图，也可以兼容分割灰度图。3）需要设置的参数非常少，默认情况下只需要设置一个预分割的超像素的数量。4）相比其他的超像素分割方法，SLIC在运行速度、生成超像素的紧凑度、轮廓保持方面都比较理想。 在介绍SLIC之前，插播一下Lab颜色空间的介绍。Lab色彩模型是由亮度（L）和有关色彩的a, b三个要素组成。L表示亮度（Luminosity），L的值域由0（黑色）到100（白色）。a表示从洋红色至绿色的范围（a为负值指示绿色而正值指示品红），b表示从黄色至蓝色的范围（b为负值指示蓝色而正值指示黄色）。Lab颜色空间的优点：1）不像RGB和CMYK色彩空间，Lab 颜色被设计来接近人类生理视觉。它致力于感知均匀性，它的 L 分量密切匹配人类亮度感知。因此可以被用来通过修改 a 和 b 分量的输出色阶来做精确的颜色平衡，或使用 L 分量来调整亮度对比。这些变换在 RGB 或 CMYK 中是困难或不可能的。2）因为 Lab 描述的是颜色的显示方式，而不是设备（如显示器、打印机或数码相机）生成颜色所需的特定色料的数量，所以 Lab 被视为与设备无关的颜色模型。3）色域宽阔。它不仅包含了RGB，CMYK的所有色域，还能表现它们不能表现的色彩。人的肉眼能感知的色彩，都能通过Lab模型表现出来。另外，Lab色彩模型的绝妙之处还在于它弥补了RGB色彩模型色彩分布不均的不足，因为RGB模型在蓝色到绿色之间的过渡色彩过多，而在绿色到红色之间又缺少黄色和其他色彩。如果我们想在数字图形的处理中保留尽量宽阔的色域和丰富的色彩，最好选择Lab。 下面描述一下SLIC具体实现的步骤： 1. 初始化种子点（聚类中心）：按照设定的超像素个数，在图像内均匀的分配种子点。假设图片总共有 N 个像素点，预分割为 K 个相同尺寸的超像素，那么每个超像素的大小为N/ K ，则相邻种子点的距离（步长）近似为S=sqrt(N/K)。 2. 在种子点的n*n邻域内重新选择种子点（一般取n=3）。具体方法为：计算该邻域内所有像素点的梯度值，将种子点移到该邻域内梯度最小的地方。这样做的目的是为了避免种子点落在梯度较大的轮廓边界上，以免影响后续聚类效果。 3. 在每个种子点周围的邻域内为每个像素点分配类标签（即属于哪个聚类中心）。和标准的k-means在整张图中搜索不同，SLIC的搜索范围限制为2S*2S，可以加速算法收敛，如下图。在此注意一点：期望的超像素尺寸为S*S，但是搜索的范围是2S*2S。4. 距离度量。包括颜色距离和空间距离。对于每个搜索到的像素点，分别计算它和该种子点的距离。距离计算方法如下：其中，dc代表颜色距离，ds代表空间距离，Ns是类内最大空间距离，定义为Ns=S=sqrt(N/K)，适用于每个聚类。最大的颜色距离Nc既随图片不同而不同，也随聚类不同而不同，所以我们取一个固定常数m（取值范围[1,40],一般取10）代替。最终的距离度量D'如下： 由于每个像素点都会被多个种子点搜索到，所以每个像素点都会有一个与周围种子点的距离，取最小值对应的种子点作为该像素点的聚类中心。 5. 迭代优化。理论上上述步骤不断迭代直到误差收敛（可以理解为每个像素点聚类中心不再发生变化为止），实践发现10次迭代对绝大部分图片都可以得到较理想效果，所以一般迭代次数取10。6. 增强连通性。经过上述迭代优化可能出现以下瑕疵：出现多连通情况、超像素尺寸过小，单个超像素被切割成多个不连续超像素等，这些情况可以通过增强连通性解决。主要思路是：新建一张标记表，表内元素均为-1，按照“Z”型走向（从左到右，从上到下顺序）将不连续的超像素、尺寸过小超像素重新分配给邻近的超像素，遍历过的像素点分配给相应的标签，直到所有点遍历完毕为止。参考文献： [1] Achanta,Radhakrishna, et al. Slic superpixels. No. EPFL REPORT 149300. 2010. [2] Achanta,Radhakrishna, et al. "SLIC superpixels compared to state-of-the-artsuperpixel methods." Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEETransactions on 34.11 (2012): 2274-2282. 原文：
1、上下分割型
把整个版面分为上下两个部分，在上半部或下半部配置图片，另一部分则配置文案。配置有图片的部分感性而有活力，而文案部分则理性而静止。上下部分配置的图片可以是一幅或多幅。
2、左右分割型
把整个版面设计分割为左右两个部分，分别在左或右配置文案。当左右两部分形成强弱对比时，则造成视觉心理的不平衡。这仅仅是视觉习惯上的问题，也自然不如上下分割的视觉流程自然。不过，倘若将分割线虚化处理，或用文字进行左右重复或穿插，左右图文则变得自然和谐。
3、中轴型
将图形做水平或垂直方向的排列，文案以上下或左右配置。水平排列的版面给人稳定、安静、和平与含蓄之感。垂直排列的版面给人强烈的动感。
4、对称型
对称的版式给人稳定、庄重理性的感觉。对称有绝对对称和相对对称。一般多采用相对对称。以避免过于严谨。
5、中心型
重心有三种概念：一是直接以独立而轮廓分明的形象占据版面中心;二是向心：视觉元素向版面中心聚拢的运动;三是离心：犹如将石子投入水中，产生一圈圈向外扩散的弧线运动。中心型版式产生视觉焦点，使强烈而突出。
6、并置型
将相同或不同的图片作大小相同而位置不同的重复排列。并置构成的版面有比较、说解的意味，给予原本复杂喧嚣的版面以次序、安静、调和与节奏感。
7、自由型
自由行结构是无规律的、随意的编排构成，有活泼、轻快之感。使用简洁的文字，将文字与其它素材简单结合。
8、满版型
版面以图像充满整版，主要以图像为诉求，视觉传达直观而强烈。文字的配置压置在上下、左右或中部的图像上。满版型给人以大方、舒展的感觉，是商品广告常用的形式。
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嗨喽女孩们
上次说的关于时尚穿搭杂志推荐终于来啦
每天不知道穿什么
想提高时尚品味的女孩可以多看看
至于看这些杂志的app
推荐：杂志迷
杂志比较齐全，这里推荐的全都有
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最重要的一点是，它是免费的
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一天一本都完全够够的
一个小tip
一般杂志开头都会有很多的广告
可以直接点开目录看小图，
直接跳过广告部分，看自己喜欢的地方
也可以用来快速浏览，看是不是自己喜欢的类型呢
知道你想夸我，不客气呢
1 cancam
刚毕业、女人味、OL系
推荐刚毕业不知道怎么穿的妹子
成熟中带着一点可爱的女人味
除了穿搭还会讲一些流行、饰彩妆，
不定期还会有日本受欢迎的时尚男明星，
可以关注一下有没有自己喜欢的小哥哥呢
风格介于成熟和少女之间
穿搭、彩妆、瘦身小技巧、保养、美食
虽然看不懂字
少女街头
走在日系流行风尚的最前端
有最新的季节发妆、衣物穿搭、
美肌保养、塑身纤体、时尚名牌新品等实用资讯
非常受小姐姐欢迎的一本杂志
4: ViVi
介于可爱和成熟之间的甜美个性风
是一本提供青春有活力的年轻女性流行资讯
多变、独特、前卫的
时尚风格
个性、时尚、活力
CeCi为韩国主流时尚杂志。
主要是韩国明星动向，
搭配技巧、以及护肤方法、
职场技能等方面的资讯
上个世纪60年代，在海伦•布朗编辑方针的领导下，
《Cosmopolitan》向妇女发出了在当时激进的口号：
“勇敢地生活，在你生命的每个领域中你都能做到最好！”
传说现在已经不仅仅是一本杂志，
还代表了读者全新的生活方式。
封面是这样的，不像正经的时尚杂志
好看的穿搭得往后翻，在后半部分
8 Elle
是一本专注于
时尚、美容、生活品味的女性杂志。
品牌形象：现代、朝气、优雅、活力。
它的楼上有个elle gile，
别搞错啦，它2015就停刊了
以日本潮流品牌、国际知名设计的流行表现为重点
注重时尚特色，个人品味
对流行有自我的主张，还保有一点可爱的气氛，
兼具街头潮流与休闲气氛，风格强烈鲜明
10 GISLe
一本带有欧美风的日系时尚杂志
和一般的穿搭工具书不一样的是，
用大版面的图片写真，
呈现强调形象式的概念风尚
介绍了大量海外时尚的品牌，
以不同视野的角度，展现不同文化的流行风格
11 GLTTER
是一本关于度假服的时尚情报
风格：甜美、性感、简洁
适合介于25到30岁的半熟女以及熟女们
内容主要是有关于鞋子的流行资讯、
还一些有穿搭、美容护肤、流行饰品、发型、护肤品等
日本明星时尚杂志
个性、时尚、活力
主要为服装的色彩搭配、流行元素
整篇杂志都有名流的狗仔照片，
是东京时装编辑精心打造的亚洲流行趋势。
INstly最有看点的是它的明星大片，都是韩国的一线明星
看着这些小姐姐心情都更加美滋滋了呢
时尚、休闲、性感
是甜美性感风格风向标，
很适合亚洲的小姐姐们
以基本的休闲风为主轴，
时而性感媚惑、又带点强悍与韧性，
并且将时下潮流元素导入MIX
我时尚，我休闲,所以我性感！
这就是《Jelly》！
好啦，15本结束啦
心态从
啊！！又发现一本好杂志
变成
！！这本杂志不好，配不上我的女孩们
hhhhh
女孩们要是还有什么好看的杂志
欢迎推荐给我呀
我会认真的去看的
下期预告：
时尚进阶术的 | 30本日韩时尚穿搭杂志（下）
-END-
联系方式都不留，怎么给你发呢？
是的格式的更好的发生过
论文地址： V-Net 是另一种版本的3D U-Net。它与U-Net的区别在于： 1、3D图像分割end2ent模型（基于3D卷积），用于MRI前列腺容积医学图像分割。2、新的目标函数，基于Dice coefficient。3、数据扩充方法：random non-linear transformations和histogram matching（直方图匹配）。4、加入残差学习提升收敛。 （1）网络结构 其网络结构主要特点是3D卷积，引入残差模块和U-Net的框架，网络结构如图： 整个网络分为压缩路径和非压缩路径，也就是缩小和扩大feature maps，每个stage将特征缩小一半，也就是128-128-64-32-16-8，通道上为1-16-32-64-128-256。每个stage加入残差学习以加速收敛。 图中的圆圈加交叉代表卷积核为5*5*5，stride为1的卷积，可知padding为2*2*2就可以保持特征大小不变。每个stage的末尾使用卷积核为2*2*2，stride为2的卷积，特征大小减小一半（把2x2 max-pooling替换成了2x2 conv.）。整个网络都是使用keiming等人提出的PReLU非线性单元。网络末尾加一个1*1*1的卷积，处理成与输入一样大小的数据，然后接一个softmax。 （2）损失函数 由于前景比较小，在学习过程中不容易被学习到，因此重新定义了Dice coefficient损失函数。两个二进制的矩阵的dice相似系数为： 使用这个函数能避免类别不平衡。
晕 星洲师范学院 怕怕
题目可以创新的啊，你可以写大学生创业素质调查、家教满意度啊什么的，题目一改就是完全不同的选题了 需要进一步指导可以联系
数据处理是一个非常重要的环节，第一次分析的人很容易忽略这部分。在数据收集完成后可以使用SPSSAU无效样本和异常值两个功能对数据无效性进行处理。无效样本：SPSSAU提供两种设置：一种是完全相同数字超过一定比例时设置成无效样本。不认真填写者通常为了方便会选择相同的答案，一般以量表题选择相同数字超过70%作为标准。另一种是缺失一定比例设为无效样本。异常值：如果存在缺失数据或在异常值的判断标准上，可设置数字为null，即异常值处理。常用的统计方法有：频数分析、描述分析、卡方分析、二元logit回归等。我们按照提纲依次进行分析即可。同时重点注意下表格格式，专业的调研报告(和论文一样)对格式有着严格的要求。建议统一修改表格格式，避免有遗漏。涉及重点数据，比如占比非常高的选项，可以用不同颜色标出。也可以适当添加图表的使用。一图胜万言，多用图表来呈现所想表达的内容，更有直观性。spss数据分析报告通常是先描述分析结果，然后结合结果和背景信息进行总结。如果内容较多，建议在每部分最后添加一小节作为总结部分，同时可以针对结论给出建议或解决方案等。最后别忘了添加附录。通常将调查问卷、统计结果等作为附件内容。方便读者查询。
给个邮箱第1章 SPSS综述 61．1 统计分析软件包--SPSS 11．0 61．2 SPSS ll．0的系统要求及安装 61．2．1 硬件环境要求 61．2．2 软件环境要求 61．2．3 SPSSll．0的安装 71．3 SPSS的启动与退出 71．4 SPSS窗口介绍 71．4．1 SPSS的数据编辑窗口 71．4．2 SPSS的语法窗口 141．4．3 SPSS的输出窗口 141．4．4 SPSS的草稿输出窗口 141．4．5 SPSS的脚本语言编辑窗口 151．5 SPSS的菜单操作 151．6 系统控制对话框及其设置 161．6．1 General选项卡 161．6．2 Viewer选项卡 171．6．3 Draft Viewer选项卡 171．6．4 Output Labels选项卡 181．6．5 Charts选项卡 181．6．6 Interactive选项卡 191．6．7 Pivot Table选项卡 191．6．8 Data选项卡 191．6．9 Currency选项卡 201．6．10 Scripts选项卡 201．7 SPSS使用中获取帮助 211．7．1 在窗口中获取帮助信息 211．7．2 在对话框中获取帮助信息 21第2章 数据文件的建立及整理 232．1数据文件 232．1．1 打开数据文件 232．1．2 变量、观测量的概念 242．1．3 定义变量 272．1．4 数据文件的保存 282．2 数据录入及数据文件的编辑 292．2．1 数据的录入 292．2．2 数据文件的编辑 302．2．3 按观测量序号查寻单元格的位置 302．2．4 按变量查寻单元格的位置 312．2．5 文件变量信息的查阅 312．2．6 变量集合的定义及使用 322．3 数据文件的整理 332．3．1 观测量分类整理 332．3．2 文件的拆分 332．4 数据文件的转置 342．5 数据文件的合并 342．5．1 增加观测量 342．5．2 增加变量 352．6 数据的分类汇总 362．7 选择观测量 382．8 观测量加权 39习题 39第3章 变量计算及转换 423．1 SPSS内部函数 423．1．1 SPSS基本运算及表达式 423．1．2 SPSS内部函数 433．2 变量计算及其应用 443．2．1 变量计算 443．2．2 COMPUTE和IF命令 453．2．3 变量计算在统计中的应用 463．3 设定随机数种子 463．4 特定变量值计数 473．5 变量重新赋值 483．6 连续变量离散化 493．7 观测量求秩 493．7．1 秩的概念 493．7．2 观测量求秩步骤 493．8 变量自动重新赋值 503．9 产生新时间序列 513．9．1 定义日期型时间变量 513．9．2 产生新时间序列 513．10 缺失值的替代处理 52习 题 54第4章 统计分析报告 564．1 分层报告过程 564．1．1 分层报告过程 564．1．2 分层概述报告实例 574．2观测量概述 584．2．1 观测量概述过程 584．3 观测量按行概述报告 594．3．1 行概述报告过程 594．3．2 行概述报告过程实例 614．4 观测量按列概述报告 624．4．1 观测量按列概述 624．4．2 观测量按列概述实例 63习题 64第5章 描述统计过程 665．1 频数分析过程 665．1．1 频数分析过程 665．1．2 频数分析实例 675．2描述统计量过程 685．2．1 描述统计量过程 685．2．2 描述统计量过程实例 695．3 数据探索过程 695．3．1 数据探索的意义 695．3．2 数据探索过程 695．3．3 数据探索实例 715．4 多维交叉表过程 715．4．1 交叉表分析过程 725．4．2 交叉表过程实例与分析 735．5 比率统计过程 75习 题 76第6章 均值比较过程 776．1 均值比较问题 776．1．1 均值比较问题的意义 776．1．2 均值比较过程使用条件 776．1．3 均值比较过程的主要内容 776．2 均值比较过程 796．2．1 均值比较过程 796．2．2 均值比较过程实例及分析 796．3 单个样本T检验过程 806．3．1 单个样本的T检验 806．3．2 单个样本T检验实例与分析 806．4 独立样本的T检验 826．4．1 独立样本的T检验 826．4．2 独立样本的T检验实例及分析 826．5 配对样本的T检验 836．5．1 配对样本的T检验 836．5．2 配对样本T检验实例及分析 83习题 84第7章 方差分析过程 857．1 单因素方差分析及其原理 857．1．1 单因素方差分析及其原理 857．1．2 使用系统默认选项进行单因素方差分析 877．1．3 单因素方差分析选择项设置 887．1．4 设置选项的单因素方差分析实例及分析 907．2 单变量多因素方差分析过程 927．2．1 使用系统默认选项进行双因素方差分析 927．2．2 单变量双因素方差分析选项项设置 957．2．3 设置选项的单变量双因素方差分析实例及分析 101习 题 104第8章 相关分析过程 1068．1 相关分析的概念 1068．1．1 相关分析的概念 1068．1．2 描述变量相关关系的统计量 1068．2 二元变量的相关分析 1068．2．1 二元变量的相关分析过程 1068．2．2 二元变量的相关分析实例与分析 1088．3偏相关分析 1108．3．1 偏相关分析的概念 1108．3．2 二元变量的偏相关分析过程 1118．3．3 二元变量的偏相关分析实例与分析 1128．4 距离分析 1138．4．1 距离分析过程 1138．4．2 距离分析过程实例及分析 118习题 119第9章 回归分析过程 1219．1 线性回归分析 1219．1．1 回归分析概念 1219．1．2 线性回归过程 1219．1．3 线性回归过程实例与分析 1279．2 曲线估计过程 1349．2．1 曲线估计过程的步骤 1349．2．2 曲线估计过程示例与分析 1369．3 非线性回归分析 1399．3．1 非线性回归分析过程步骤 1399．3．2 非线性回归的结果解释及通用模型 1419．3．3 非线性回归分析过程示例 142习题 144第10章 非参数检验 14610．1 卡方检验过程 14610．1．1 卡方检验的概念 14610．1．2 卡方检验过程 14610．1．3 卡方检验过程实例与分析 14810．2 二项检验过程 15010．2．1 二项检验过程 15010．2．2 二项检验过程步骤 15010．2．3 二项检验过程示例 15110．3 游程检验过程 15310．3．1 游程检验概念 15310．3．2 游程检验过程步骤 15310．3．3 游程检验过程示例 15410．4 单个样本的柯尔莫哥洛夫－斯米尔诺夫检验 15610．4．1 单个样本K—S检验步骤 15610．4．2 单个样本的K-S检验实例及分析 15710．5 两个独立样本的检验过程 15910．5．1 两个独立样本检验步骤 15910．5．2 两个独立样本检验实例 16010．6 多个独立样本检验过程 16210．6．1 多个独立样本检验步骤 16210．6．2 多个独立样本检验实例 16310．7 两个相关样本检验 16410．7．1 两个相关样本检验步骤 16510．7．2 两个相关样本假设检验过程实例 16510．8 多个相关样本检验 16710．8．1 多个相关样本检验过程步骤 16710．8．2 多个相关样本检验过程实例 168习题 169