陆林，男，1962年11月生，安徽芜湖人。1995年毕业于南京大学并获理学博士学位，1997年中国科学院地理科学与资源研究所博士后出站，1997年晋升教授。“新世纪百千万人才工程”国家级人选，全国优秀教师，全国优秀地理科技工作者，安徽省学术和技术带头人，皖江学者，安徽省高校省级教学名师，中国地理学会旅游地理专业委员会副主任委员，《地理科学》、《人文地理》、《中国旅游研究》编委，《旅游学刊》特邀学术委员，上海旅游发展研究中心专家委员会委员，安徽大学“泛长三角”经济社会发展研究中心学术委员会委员，安徽财经大学合芜蚌自主创新与区域经济发展研究中心学术委员会委员，安徽工业大学皖江城市带承接产业转移与区域发展研究中心学术委员会委员，安徽师范大学人文地理学博士点负责人。现任安徽省教育厅人文社会科学重点研究基地安徽师范大学旅游发展与规划研究中心主任、安徽师范大学科研处处长。主持国家社会科学基金项目2项、国家自然科学基金项目4项、教育部和安徽省省部级项目5项，获省部级奖励3项，在学术核心期刊上发表论文100余篇，出版专著2部、教材2部。主要研究领域：人文地理学、旅游管理。主讲课程：人文地理学、旅游规划原理；旅游社会学、旅游科学进展、地理学基本问题。代表性科研项目：1、主持国家自然科学基金项目《中国海滨(岛)旅游地发展特性及运行机理研究》（49871027）。2、主持国家自然科学基金项目《中国传统村镇型旅游地发展特征及运行机理研究》（40471035）。3、主持国家自然科学基金项目《中国旅游城市化过程及机制研究》（40771059）。4、主持国家自然科学基金项目《中国山地旅游发展过程和机制研究》（40971083）。5、主持国家社会科学基金项目《我国非耕地国土资源综合开发利用的潜力和对策》（98BJY034）。6、主持国家社会科学基金项目《旅游业可持续发展机制与调控研究》（03BJY084）。代表性科研成果：1、陆林.徽州村落.合肥:安徽人民出版社,、陆林.旅游规划原理(普通高等教育“十一五”国家级规划教材).北京:高等教育出版社,、陆林.人文地理学.北京:高等教育出版社,、陆林,章锦河.旅游形象设计.合肥:安徽教育出版社,、陆林,葛敬炳,苏静.基于制度变迁的浙江省民营资本旅游投资行为研究.旅游学刊,2008(5).6、陆林.国内外海岛旅游研究进展及启示.地理科学,2007(4).7、陆林,葛敬炳.旅游城市化研究进展及启示.地理研究,2006(4).8、陆林,余凤龙.中国旅游经济差异的空间特征分析.经济地理,2005(3).9、陆林,凌善金,焦华富,王莉.徽州古村落的景观特征及机理研究.地理科学,2004(6).10、陆林,凌善金,焦华富,杨兴柱.徽州古村落的演化过程及其机理.地理研究,2004(5).11、陆林,凌善金,王莉.试论高校地理专业人文地理学的教学改革.人文地理,2003(5).12、陆林,宣国富,章锦河,杨效忠,汪德根.海滨型与山岳型旅游地客流季节性比较——以三亚、北海、普陀山、黄山、九华山为例.地理学报,2002(6).13、陆林.旅游地理文献分析.地理研究,1997(2).14、陆林.山岳型旅游地生命周期研究——安徽黄山、九华山实证分析.地理科学,1997(1).15、陆林.旅游地居民态度调查研究──以皖南旅游区为例.自然资源学报,1996(4).16、陆林.山岳风景区旅游者空间行为研究──兼论黄山与美国黄石公园之比较.地理学报,1996(4).17、陆林,焦华富.山岳旅游者感知行为研究——黄山、庐山实证分析. 北京大学学报(哲学社会科学版),1996(3).18、陆林,焦华富.徽派建筑的文化含量. 南京大学学报(哲学社会科学版),1995(2).19、陆林.皖南旅游区布局研究.地理科学,1995(1).20、陆林.山岳风景区旅游季节性研究——以安徽黄山为例.地理研究,1994(4).21、陆林.山岳风景区客流研究──以安徽黄山为例.地理学报,1994(3).22、陆林.山岳风景区国际旅游经济效益探析——以黄山国际旅游业为例.旅游学刊,1991(1).获奖情况：1、全国优秀教师（教育部，2001）。2、全国优秀地理科技工作者（中国地理学会，2009）3、安徽省社会科学文学艺术奖三等奖（安徽省人民政府，2006）。4、安徽省高等学校教学名师（安徽省教育厅，2007）。5、安徽省首届优秀硕士学位论文指导教师奖（安徽省人民政府学位委员会、安徽省教育厅，2008）。6、安徽省教学成果奖二等奖（安徽省教育厅，2005）。7、中国地理学会吴传钧优秀人文地理论文一等奖（中国地理学会，2008）。8、中国地理学会陈传康优秀旅游地理学术论文奖（中国地理学会，2008）。9、首届中国出版政府奖图书提名奖（新闻出版总署，2008）。10、第七届安徽图书奖一等奖（安徽省新闻出版局，2007）。
教授，博士生导师电气与自动化工程学院院长，教育部光伏系统工程研究中心主任。长期从事电力系统自动化、新能源发电与节能技术等领域的教学与科研工作。主要研究方向为电力系统可靠性与安全防御、可再生能源与分布式发电系统、电力市场与电力系统规划、电力电子技术在电力系统中应用等。 主持完成国家973项目子课题、国家攀登B计划项目子课题、国家自然科学基金项目、教育部科学研究重大项目、教育部骨干教师项目、高校博士点基金项目和其它省部级科研项目20余项，完成企业委托项目30余项。在国家级重点学术期刊和国内外学术会议上发表论文120余篇，被EI等收录50余篇，获安徽省自然科学2等奖2项、优秀教学成果二等奖1项、优秀学术论文奖8项。 兼任安徽省学位委员会委员、学科评议组成员，合肥工业大学学位委员会委员，安徽省电机工程学会副理事长、中国电机工程学会理事、高级会员，可靠性专委会委员，中国电力行业可靠性管理委员会委员等。被授予全国教育系统劳动模范、安徽省学科拔尖人才等称号。温阳东教授，1955年9月生1982年1月毕业于合肥工业大学自动化系并获工学学士学位；1984年7月毕业于华中工学院（现华中科技大学）自动控制系，获工学硕士学位；1987年晋升为讲师，1992年晋升为副教授，1997晋升为教授，现任合肥工业大学自动化研究所所长。主要研究方向和成果 自动控制、计算机控制、现场总线技术应用、嵌入式系统、电力系统监控与继电保护。多年来一直从事自动控制、计算机控制、集散系统、现场总线控制系统和嵌入式系统的教学、研究和开发工作。近年来致力于现场总线技术、嵌入式系统技术的研究及其在变电站综合自动化系统中的应用研究，取得了一定的成果。主持和参加包括省科技攻关课题在内的20多项科研项目，发表论文50多篇，出版教材一部。 35KV变电站综合自动化系统的开发研究获安徽省科技进步三等奖； 35KV变电站综合自动化系统的开发研究获阜阳市科技进步一等奖； 合肥卷烟厂5000Kg/h制丝线微机监控系统获安徽省科技进步二等奖； NSYN--语音置乱器获中国人民解放军科学技术进步三等奖。孙 鸣教授现从事电气工程及其自动化专业本科教学、电力系统及其自动化专业科研、硕士研究生教学以及指导硕士研究生等工作，兼任学院专业实验中心主任。主要研究方向为电力系统继电保护与调度自动化、分布式发电、用户电力技术。 近五年在核心期刊发表论文20篇，其中EI检索论文3篇。 完成中华电力教育基金会、安徽电网公司、许继电气公司以及平圩发电厂等单位的多项科研项目，项目总经费约50万元。李生虎李生虎,1974年6月生,研究员，博士,研究方向为电力系统运行与控制、柔性输电技术、电力系统可靠性。主持国家自然科学基金、安徽省优秀青年科技基金，参加国家973计划、攀登B计划、国家自然科学基金、高校博士点基金、安徽省自然科学基金等，以及国家电网公司、福建及安徽电力公司等合作项目。发表学术论文30多篇，相关期刊包括中国电机工程学报、电工技术学报、电力系统自动化、系统仿真学报、IEEE Trans PWDL、IET GTD、IJEEPS、IEEJ、KIEE等。2004年获安徽省自然科学二等奖(个人排名第二)，2005年入选安徽省高校优秀中青年骨干教师计划。张国荣研究员，1963年2月生，工学博士，硕士生导师，能源研究所副所长。1987年7月合肥工业大学计算机应用专业本科毕业1995年2月合肥工业大学计算机应用专业硕士研究生毕业2008年6月合肥工业大学电力电子与电力传动专业博士研究生毕业主要研究方向光伏系统技术，电能质量控制技术，计算机控制技术。科研情况主持或主要参加国家及省部级项目10余项，企业委托项目30余项；发表学术论文40余篇。 获奖情况“深井光伏水泵系统”安徽省科技进步一等奖；“双电源智能切换装置”上海铁路局科技进步一等奖；2007年度合肥工业大学优秀硕士学位论文指导教师；2008年度安徽省优秀硕士学位论文指导教师。吴红斌吴红斌，研究员，1972年8月生，工学博士，硕士生导师。研究方向：电力系统及其自动化专业方向，目前主要从事分布式发电技术、电力系统安全性分析的研究和教学工作。科研项目：主持了国家自然科学基金“分布式互补能源微网系统的协调控制与能量管理”和多项企业委托项目，参加了包括国家“973”项目、国家自然科学基金重点项目、国家“863”项目、教育部科学技术研究重大项目等多项纵向课题的科研工作。共发表学术论文20余篇。联系方式：通讯地址：合肥工业大学电气与自动化工程学院 230009联系电话：转8028E_mail: 陶维青副教授，硕士生导师1981年09月-1985年07月 合肥工业大学工业自动化本科学习 1985年09月-1988年07月 北京理工大学自动控制专业研究生学习1988年08月至今 合肥工业大学从事科研和教学工作主要研究方向 工业过程控制，电力系统及其自动化相关软件和硬件的研究。软件方向包括通用工业控制软件（组态程序的开发和研究），内容涉及实时数据库技术，Internet发布技术，以及配电网自动化技术，调度自动化主站技术等。硬件方向包括基于数字信号处理器DSP的FTU，RTU设计以及现场总线技术。 先后参加十余项科研开发项目，获省部级三等奖三项，四等奖一项。在国家级刊物和学术会议上发表学术论文20余篇， 主持安徽省科技攻关项目一次（中压电网在线监测与故障定位关键技术和设备的开发研究）， 主持横向科研项目多次。齐先军副教授，1977年2月出生，电力系统及其自动化专业工学博士 主讲课程：《电力工程基础》、《电力系统稳态分析》、《电力系统自动装置原理》主要研究方向：电力系统可靠性、概率统计方法和人工智能在电力系统的应用主持国家自然科学基金青年基金1项、合肥工业大学科学研究发展基金1项还有几个没找到。偶不是他们院的，所以不给评价。
王家祥 主任医师、教授、博士研究生导师，博士学历。曾任郑州大学第一附属医院小儿外科主任、郑州大学第一附属医院大外科主任，现任郑州大学第一附属医院副院长。1983年河南医学院医疗系毕业后于河南医学院第一附属医院外科工作，2005年毕业于浙江大学肿瘤学专业，取得博士学位。学术兼职中华医学会河南分会外科学会主任委员，中华医学会河南分会儿外学会副主任委员，中国抗癌协会河南小儿肿瘤专业委员会副主任，河南省医师协会第9届理事，郑州市中级人民法院专家咨询委员会委员；《中华医学杂志》编委，《中华小儿外科杂志》编委，《医学与哲学》编委，《临床小儿外科杂志》编委。曾受邀参加西班牙巴萨罗那“Ⅲ BarcelonaInternational Exchange Conference on Oriental & Occidental Medicine”会议、美国加利福尼亚州 “International Conference on Biomarkers & ClinicalResearch”会议并宣读学术论文。主持国家自然科学基金项目5项，省部级课题20余项。荣获“中华医学科技奖”、“第六届宋庆龄儿科医学奖”、“河南省科学进步奖”、“湖北省科学进步奖”等多十余项科技成果奖励。主编、参编10部著作，其中《外科学（普通高等教育“十一五”国家级规划教材）》为普通高等教育”十一五”国家级规划教材、全国高等医药院校规划教材。发表学术论文80余篇，其中SCI收录论文15篇。每年带教博、硕士研究生10余名，2011年毕业博士研究生的学位论文《乳头状甲状腺癌血清标记物的筛选与鉴定》荣获2011年“河南省优秀博士学位论文”奖励称号。曾荣获郑州市“三育人”先进个人、河南省优秀教师、河南省跨世纪学术和技术带头人、全国卫生系统先进个人、河南省劳动模范、河南省“医德标兵”、优秀中国共产党员等多项授予，并于2008年受聘河南省优秀省管专家。从事小儿外科专业30余年，熟练掌握小儿外科常见病、多发病，各种急腹痛症的诊断与治疗，尤其擅长于各种小儿先天性疾病以及一些疑难杂症的手术治疗，并达到国内先进水平。诸如：肝母细胞瘤、肾母细胞瘤、神经母细胞瘤、漏斗胸、脊髓脊膜膨出修补术后大小便失禁、先天性胆道闭锁、先天性胆总管囊肿、先天性巨结肠、先天性肠闭锁、先天性肛门闭锁、先天性食道闭锁、神经源性膀胱、尿道下裂、肾积水等。主要科研方向：1.小儿腹部恶性实体肿瘤的蛋白质组学研究2.小儿先天性消化道畸形的蛋白质组学研究3.小儿神经源性大小便失禁的基础与临床研究。
这个还要看你在哪个大学。有的大学会对获得优秀硕士论文的毕业生颁发荣誉证书，把论文推荐到中国知网发表；但是更多的大学对于优秀硕士论文是没有奖励的。
河南省优秀学士学位论文学校奖励奖金1000到2000元。不同学校会有不同奖励政策，包括推免生政策等。
各高校会根据自己情况设定奖金，建议登陆招生单位研究生院查看相关公告。
根据教育部近日发布的《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》（以下简称《办法》），自2021年1月1日起，每年进行一次本科毕业论文抽检，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。
对于个人：
《办法》要求，对涉嫌存在抄袭、剽窃、伪造、篡改、买卖、代写等学术不端行为的毕业论文，高校应按照相关程序进行调查核实，对查实的应依法撤销已授予学位，并注销学位证书。
对于学校：
《办法》强调，对连续2年均有“存在问题毕业论文”，且比例较高或篇数较多的高校，省级教育行政部门应在本省域内予以通报，减少其招生计划，并进行质量约谈，提出限期整改要求。
对连续3年抽检存在问题较多的本科专业，经整改仍无法达到要求者，视为不能保证培养质量，省级教育行政部门应依据有关规定责令其暂停招生，或由省级学位委员会撤销其学士学位授权点。
抽检流程：
该负责人介绍，省级教育行政部门采取随机抽取的方式确定抽检名单，抽检论文覆盖本地区所有本科层次普通高校及其全部本科专业。
本科毕业论文抽检分初评和复评两环节。初评阶段，每篇论文送3位同行专家，3位专家中有2位以上（含2位）专家评议意见为“不合格”的毕业论文，将认定为“存在问题毕业论文”。
3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”，将再送2位同行专家进行复评。复评阶段，2位复评专家中有1位以上（含1位）专家评议意见为“不合格”，将认定为“存在问题毕业论文”。
论文存在严重逻辑错误的，涉嫌抄袭的会被撤销学位1、硕士毕业后论文抽检（已获得硕士学位）不会判定为不合格，只会判定为是否抄袭。2、如果论文判定为抄袭则会被取消学位证。3、如果只是判定为论文质量或者水平不高则不会被取消学位证，因为这不是学生的问题而是指导老师和答辩老师的问题。主要检查重复率
硕士论文抽检每年进行一次，抽检具体范围授予硕士学位的论文。每篇硕士学位论文聘请3位外省同行专家进行评审。根据学位授予单位和学科硕士学位授予规模情况，按3-5%的抽检比例，确定抽检论文的数量。 3位专家中有2位以上（含2位）的专家评议意见为“不合格”的学位论文，将认定为“存在问题的学位论文”。3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”的学位论文，将再送2位同行专家进行复评。复评中出现1位及以上专家评议意见为“不合格”，则该篇论文被认定为“存在问题学位论文”。
扩展部分：
中国知网，由《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司主办。导航内容覆盖自然科学、工程技术、农业、哲学、医学、人文社会科学等各个领域，囊括了基础研究、工程技术、行业指导、党政工作、文化生活、科学普及等各种层次的期刊。收录期刊大部分回溯至创刊，最早的回溯到1915年。读者可直接浏览期刊基本信息，按期查找期刊文章[2]。
担任下列专家委员会委员：（1）中国计算机学会杰出会员、资深会员（2）中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员（3）中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专委会常委委员（4）中国人工智能学会知识工程与分布式智能专业委员会委员（5）中国人工智能学会机器学学习专业委员会委员（6）中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会常委委员（7）江苏省计算机学会人工智能专业委员会常委委员（8）江苏省计算机学会大数据专家委员会委员担任下列国际期刊编委：（1）《IJCI: International Journal of Collaborative Intelligence》主编（2）《JDCTA: Journal of Digital Contents Technology and Application》副主编（3）《JCIT: Journal of Convergence Information Technology》编委（4）《AISS: Advances in Information Sciences and Service Sciences》编委（5）《IJACT: International Journal of Advancements in Computing Technology》编委（6）《JCP: Journal of Computers》编委（7）《JSW: Journal of Software》编委（8）《IPL:CInformation Processing Letters》编委（9）《AMIS: Applied Mathematics & Information Sciences》编委担任下列国际期刊特约编辑：（1）《Applied Mathematics & Information Sciences》特约编辑(Guest Editor)（2）《INFORMATION》的特约编辑(Guest Editor)（3）《Neurocpmputing》特约编辑(Guest Editor)（4）《The Scientific World Journal》的特约编辑(Guest Editor)（5）《Mathematical Problems in Engineering》的特约编辑(Guest Editor)（6）《Journal of Computers (JCP)》特约编辑(Guest Editor)（7）《Journal of Software (JSW)》特约编辑(Guest Editor)（8）《Journal of Networks (JNW)》的特约编辑(Guest Editor)担任下列国际SCI源刊特约审稿专家：（1）《Journal of Information Science》（2）《Applied Soft Computing》（3）《Information Sciences》（4）《Computational Statistics and Data Analysis》（5）《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》（6）《International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence》（7）《Neurocpmputing》（8）《Soft Computing》（9）《Pattern Recognition》（10）《Pattern Recognition Letters》担任下列国内核心期刊审稿专家：（1）《计算机学报》（2）《软件学报》（3）《计算机研究与发展》（4）《中国科学》（5）《电子学报》（6）《模式识别与人工智能》（7）《计算机科学》（8）《小型微型计算机系统》（9）《计算机应用研究》（10）《计算机工程与科学》（11）《微电子学与计算机》担任下列国内外会议PC Chair or Member：（1）全国智能信息处理学术会议（NCIIP）程序委员会主席（2）江苏省人工智能学术会议程序委员会主席（3）2012\2013\2014年信息、智能与计算国际研讨会主席（4）粒度计算国际会议程序委员会委员（5）智能信息处理国际会议程序委员会委员（6）中国机器学习会议程序委员会委员（7）中国粗糙集与软计算、中国粒计算、中国Web智能联合会议程序委员会委员等。丁世飞.研究方向模式识别与人工智能机器学习与数据挖掘粗糙集与软计算粒度计算感知与认知计算丁世飞.学术成果已完成的项目：1. 2001-2003参加并完成国家自然科学基金项目“信息模式识别理论及其在地学中的应用”的研究（项目编号: 40074001）2. 1999-2001主持完成省教育厅项目“信息模式识别理论及其在害虫预测预报中的应用研究”3. 1998-2000主持完成省教育厅项目“农作物病虫害现代生物数学预报技术研究”4. 2005-2006主持中国博士后科学基金项目“视感知学习理论及其应用研究”（）5. 2004-2006主持山东省作物生物学国家重点实验室开放基金项目“山东省玉米病虫害数字模式分类的研究”（）6. 2006-2008参加国家自然科学基金项目“多元数据的信息模式研究与地学数据分析”（）7. 2006-2009参加国家863高技术项目“基于感知机理的智能信息处理技术”(No. 2006AA01Z128)8. 2007-2010主持中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目“基于认知的模式特征分析理论与算法研究”()9. 2010-2012主持江苏省基础研究计划（自然科学基金）项目“面向高维复杂数据的粒度知识发现研究”()主持北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开放课题 “粒度SVM方法与应用研究”11. 2010-2012参加国家自然科学基金项目“分布式计算环境下的并行数据挖掘算法与理论研究”()12. 2011-2013主持中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目“高维复杂数据的粒度支持向量机理论与算法研究”()目前正在进行的项目：1. 主持国家重点基础研究发展计划（973计划）课题“脑机协同的认知计算模型”()2. 主持国家自然科学基金项目“面向大规模复杂数据的多粒度知识发现关键理论与技术研究” (No. 61379101)3. 参加国家自然科学基金项目“多元空间的模式分析方法研究及其在测量中的应用”()已出版著作：1. 丁世飞,靳奉祥,赵相伟著. 现代数据分析与信息模式识别. 北京:科学出版社,20122. 丁世飞编著. 人工智能. 北京: 清华大学出版社, 20103. 史忠植著. 知识工程. 北京: 清华大学出版社, 2011 (丁世飞等参编)4. 史忠植著. 神经网络, 北京: 高等教育出版社, 2009 (丁世飞, 许新征等参编)已发表论文： 2014年[1] Shifei Ding, Hongjie Jia, Liwen Zhang, Fengxiang Jin. Research of semi-supervised spectral clustering algorithm based on pairwise constraints. Neural Computing and Applications, 2014,24(1):211-219. (SCI, EI)[2] Shifei Ding, Hongjie Jia, Jinrong Chen, Fengxiang Jin. Granular Neural Intelligence Review, 2014,41(3): 373-384. (SCI, EI)[3] Shifei Ding, Huajuan Huang, Xinzheng Xu, Jian Wang. Polynomial Smooth Twin Support Vector Machines. Applied Mathematics & Information Sciences, 2014, 8(4) (SCI,EI)[4] Shifei Ding, Zhongzhi Shi. Track on Intelligent Computing and Applications. Neurocomputing, 2014, , 1-2.(SCI, EI)[5] Shifei Ding, Xiaopeng Hua. Recursive least squares projection twin support vector machines. Neurocomputing, 2014, , 3-9. (SCI, EI)[6]花小朋,丁世飞. 局部保持对支持向量机. 计算机研究与发展, 2014, 51(3)(EI)2013年[1] Xinzheng Xu, Shifei Ding, Weikuan Jia, Gang Ma, Fengxiang Jin. Research of assembling optimized classification algorithm by neural network based on Ordinary Least Squares (OLS). Neural Computing and Applications, 2013,22(1):187-193.(SCI, EI)[2] Shifei Ding, Hui Li, Chunyang Su, Junzhao Yu, Fengxiang Jin. Evolutionary artificial neural networks: a review. Artificial Intelligence Review, 2013, 39(3):251-260. (SCI, EI)[3] Li Hui, Ding Shifei. Research of Individual Neural Network Generation and Ensemble Algorithm Based on Quotient Space Granularity Clustering. Applied Mathematics & Information Sciences, 2013, 7(2):701-708. (SCI, EI)[4] Hui Li, Shifei Ding. Research and Development of Granular Neural Networks. Applied Mathematics & Information Sciences, 2013, 7(3):1251-1261.(SCI, EI)[5] Shifei Ding, Bingjuan Qi, Hongjie Jia, Hong Zhu. Research of Semi-supervised Spectral Clustering Based on Constraints Expansion. Neural Computing and Applications, 2013, 22 (Suppl 1):405-410. (SCI, EI)[6] Shifei Ding, Yanan Zhang, Jinrong Chen, Weikuan Jia. Research on Using Genetic Algorithms to Optimize Elman Neural Networks. Neural Computing and Applications, 2013, 23(2):293-297.(SCI, EI)[7] Hua-juan Huang, Shi-fei Ding, Zhong-zhi Shi. Primal least squares twin support vector regression. Journal of Zhejiang University SCIENCE C, 2013, 14(9):722-732. (SCI, EI)[8] Shifei Ding, Youzhen Han, Junzhao Yu, Yaxiang Gu. A fast fuzzy support vector machine based on information granulation. Neural Computing and Applications, 2013, 23(suppl 1):S139-S144(SCI, EI)[9] 黄华娟,丁世飞. 多项式光滑孪生支持向量回归机. 微电子学与计算机, 2013, 30(10):5-8.[10] 丁世飞,黄华娟. 加权光滑CHKS孪生支持向量机. 软件学报, 2013, 24(11):2548-2557.[11] 贾洪杰,丁世飞.基于邻域粗糙集约减的谱聚类算法.南京大学学报.自然科学版,2013, 49(5):619-627.[12] Hong Zhu,Shifei Ding, Xinzheng Xu, Li Xu. A parallel attribute reduction algorithm based on Affinity Propagation clustering. Journal of Computers, 2013, 8(4):990-997. (EI)[13] Hong Zhu, Shifei Ding, Han Zhao, Lina Bao. Attribute granulation based on attribute discernibility and AP algorithm. Journal of Software, 8(4):834-841.(EI)[14] Yanan Zhang, Shifei Ding, Xinzheng Xu, Han Zhao, Wanqiu Xing. An Algorithm Research for Prediction of Extreme Learning Machines Based on Rough Sets. Journal of Computers, 2013, 8(5): 1335-1342.(EI)[15] Hui Li, Shifei Ding. A Novel Neural Network Classification Model based on Covering and Affinity Propagation Clustering Algorithm. Journal of Computational Information Systems, 2013, 9(7):2565-2573. (EI)[16] Shifei Ding, Junzhao Yu, Huajuan Huang, Han Zhao. Twin Support Vector Machines Based on Particle Swarm Optimization. Journal of Computers, 2013, 8(9): 2296-2303. (EI)[17] Huajuan Huang,Shifei Ding, Fulin Wu. Invasive Weed Optimization Algorithm for Optimizating the Parameters of Mixed Kernel Twin Support Vecotr Machines. Journal of Computers, 2013, 8(8): 2077-2084. (EI)[18] Hongjie Jia, Shifei Ding, Hong Zhu, Fulin Wu, Lina Bao. A Feature Weighted Spectral Clustering Algorithm Based on Knowledge Entropy. Journal of Software, 2013, 8(5): 1101-1108. (EI)[19] Tongfeng Sun, Shifei Ding, Zihui Ren Novel Image Recognition Based on Subspace and SIFT. Journal of Software, 2013, 8(5): 1109-1116.(EI)[20] Shifei Ding, Fulin Wu, Ru Nie, Junzhao Yu, Huajuan Huang. Twin Support Vector Machines Based on Quantum Particle Swarm Optimization. Journal of Software, 2013, 8(7): 1743-1750. (EI)[21] Ding Shifei, Zhang Yanan, Xu Xinzheng, Bao Lina. A novel extreme learning machine based on hybrid kernel function. Journal of Computers,2013, 8(8):2110-2117.(EI)[22] Shifei Ding, Huajuan Huang, Ru Nie. Forecasting Method of Stock Price Based on Polynomial Smooth Twin Support Vector Regression. Lecture Notes in Computer Science, 2013, Volume 7995, 2013, pp 96-105. (EI)2012年[1]Shifei Ding, Hong Zhu,Weikuan Jia,Chunyang Su. A survey on feature extraction for pattern Intelligence Review,2012, 37(3):169-180. (SCI, EI)[2] Shifei Ding,Li Xu,Chunyang Su,Fengxiang Jin. An optimizing method of RBF neural network based on genetic algorithm. Neural Computing and Applications, 2012, 21(2):333-336. (SCI, EI)[3] Shifei Ding,Bingjuan Qi. Research Of granular support vector machine. Artificial Intelligence Review, 2012, 38(1):1-7. (SCI, EI)[4] Xin-zheng XU, Shi-fei DING, Zhong-zhi SHI, Hong ZHU. Optimizing radial basis function neural network based on rough sets and affinity propagation clustering algorithm. Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics), 2012,13(2):131-138. (SCI, EI)[5] Bingjuan Qi,Shifei Ding, Huajuan Huang, Junzhao Yu. A Support Vector Extraction Method based on Clustering Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(13):1-10. (EI)[6] Chang Tong, Shi-fei Ding, Hong Zhu, Hongjie Jia. A Granularity Attribute Reduction Algorithm Based on Binary Discernibility Matrix. International Journal of Advancements in Computing Technology, 2012, 4(12):213-221. (EI)[7] Xiaopeng Hua, Shifei Ding. Matrix Pattern Based Projection Twin Support Vector Machines. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):172-181. (EI)[8] Junzhao Yu, Shifei Ding, Huajuan Huang. Twin Support Vector Machines Based on Rough Sets. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):493-500. (EI)[9] Huajuan Huang, Shifei Ding. A Novel Granular Support Vector Machine Based on Mixed Kernel Function. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):484-492. (EI)[10] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Computers, Journal of Computers, 2012, 7(10):2351-2353.(EI)[11] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Networks. Journal of Networks, 2012, 7(7):1007-1008.(EI)(被EI收录, 收录号:20123415368412)[12] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Networks. Journal of Software, 7(9):1923-1924. (EI)[13] Shifei Ding, Zhentao Yu (Guest editorial). Special Issue: Advances in Computers and Electronics Engineering. Journal of Computers, 2012, 7(12):2851-2852. (EI)[14]丁世飞, 朱红, 许新征, 史忠植. 基于熵的模糊信息测度研究. 计算机学报, (4):796-801(EI).[15] 朱红,丁世飞, 许新征. 基于改进属性约简的细粒度并行AP聚类算法. 计算机研究与发展, 2012, 49(12):2638-2644 (EI)[16] 许新征,丁世飞,史忠植,赵作鹏,朱红.一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法. 模式识别与人工智能, 2012,25(6): 909-915(EI)[17] 马刚,丁世飞, 史忠植. 基于极速学习的粗糙RBF神经网络. 微电子学与计算机, 2012, 29(8):年[1]Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. Research of Neural Network Algorithm Based on Factor Analysis and Cluster Analysis. Neural Computing and Applications, 2011, 20(2): 297-302 (SCI,EI).[2]Shifei Ding, Chunyang Su, Junzhao Yu. An Optimizing BP Neural Network Algorithm Based on Genetic Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36(2): 153-162 (SCI, EI).[3]Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. Research of Neural Network Algorithm Based on Factor Analysis and Cluster Analysis. Neural Computing and Applications, 2011, 20(2): 297-302 (SCI, EI).[4]Shifei Ding, Chunyang Su, Junzhao Yu. An Optimizing BP Neural Network Algorithm Based on Genetic Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36(2): 153-162 (SCI, EI).[5]Ding Shifei, Qian Jun, Xu Li, Zhao Xiangwei, Jin Fengxiang. A Clustering Algorithm Based on Information Visualization. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 26-31 (EI).[6]Shifei Ding, Yu Zhang, Li Xu, Jun Qian. A Feature Selection Algorithm Based on Tolerant Granule. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(1): 191-195 (EI).[7]Ding Shifei, Li Jianying, Xu Li, Qian Jun. Research Progress of Granular Computing (GrC). International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 162-172 (EI).[8]Ding Shifei, Qian Jun, Xu Li, Zhao Xiangwei, Jin Fengxiang. A Clustering Algorithm Based on Information Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 26-31 (EI).[9]Shifei Ding, Yu Zhang, Li Xu, Jun Qian. A Feature Selection Algorithm Based on Tolerant Granule. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(1): 191-195 (EI).[10]Ding Shifei, Li Jianying, Xu Li, Qian Jun. Research Progress of Granular Computing (GrC). International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 162-172 (EI).[11]Shifei DING, Jinrong CHEN, Xinzheng XU, Jianying LI. Rough Neural Networks: A review. Journal of Computational Information Systems, 2011, 7(7): 2338-2346(EI).[12]Shifei Ding, Xinzheng Xu, Hong Zhu. Studies on Optimization Algorithms for Some Artificial Neural Networks Based on Genetic Algorithm (GA). Journal of Computers, 2011, 6 (5):939-946 (EI).[13]Shifei DING, Yaxiang GU. A Fuzzy Support Vector Machine Algorithm with Dual Membership Based on Hypersphere. Journal of Computational Information Systems, 2011, 7(6): 2028-2034 (EI).[14]丁世飞, 齐丙娟, 谭红艳. 支持向量机理论与算法研究综述. 电子科技大学学报,2011, 40(1): 2-10 (EI).[15] 贾伟宽, 丁世飞, 许新征, 苏春阳, 史忠植. 基于Shannon熵的因子特征提取算法研究. 模式识别与人工智能, 2011, 24(3): 327-331 (EI).2010年以前[1] Shifei Ding, Weikuian Jia, Xinzheng Xu, et al. Neural Networks Algorithm Based on Factor Analysis. Lecture Notes in Computer Science, , (EI).[2] Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. An improved BP Neural Netwok Algorithm Based on Factor Analysis. Journal of Convergence Information Technology, 2010, 5(4): 103-108 (EI).[3] Shifei Ding, Li Xu, Hong Zhu, Liwen Zhang. Research and Progress of Cluster Algorithms based on Granular Computing. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2010, 4(5): 96-104 (EI).[4] Shifei Ding, Li Xu, Chunyang Su, Hong Zhu. Using Genetic Algorithms to Optimize Artificial Neural Networks, Journal of Convergence Information Technology, 2010, 5(8): 54-62 (EI).[5] Shifei Ding, Yongping Zhang, Xiaofeng Lei et al. Research on a principal components decision algorithm based on information entropy. Journal of Information Science, 2009, 35(1):120-127 (SCI, EI).[6]Shifei Ding, Chunyang Su, Weikuan Jia, Fengxiang Jin, Zhongzhi Shi. Several Progress of Semi-Supervised Learning. Journal of Information & Computational Science, 2009, 6(1): 211-217 (EI).[7] Shi-Fei Ding, Shi-Xiong Xia, Feng-Xiang Jin, Zhong-Zhi Shi. Novel Fuzzy Information Proximity Measures. Journal of Information Science, 2007, 33 (6):678-685 (SCI, EI).[8] Ding Shifei, Shi Zhongzhi. Supervised Feature Extraction Algorithm Based on Improved Polynomial Entropy. Journal of Information Science, 32(4): 309-315, (SCI, EI)[9] Ding Shifei, Shi Zhongzhi. Studies on Incidence Pattern Recognition Based on Information Entropy. Journal of Information Science, 31(6):497-502, (SCI, EI).[10] Ding Shifei, Jin Fengxiang. Information characteristics of discrete K-L transform based on information entropy. Transactions Nonferrous Metals Society of China, (SCI ,EI).[11] Shifei Ding, Zhongzhi Shi, Xiaoying Wang. Symmetric Cross Entropy and Information Feature Compression Algorithm. Journal of Computational Information Systems, 1(2): 247-252 , (EI).[12] Ding Shifei, Shi Zhongzhi. Studies on Information Clustering Algorithm Based on MID. Chinese Journal of Electronics, , , 2006 (SCI, EI).[13] Ding Shifei, Shi Zhongzhi. Divergence-based Supervised Information Feature Compression Notes in Computer Science, Vol. 3971/2006, pp. 1421-1426(SCI, EI).[14] Shifei Ding, Zhongzhi Shi. A Novel Supervised Information Feature Compression Algorithm. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3991/2006, pp. 777-780 (SCI, EI).[15] Shifei Ding, Zhongzhi Shi, Yuncheng Wang,and Fengxiang Jin. Optimization Feature Compression and FNN Realization. Lecture Notes in Control and Information Science, Vol. 344/2006, pp. 951-956(SCI, EI).[16] Shifei Ding, Zhongzhi Shi, and Fengxiang Jin. Supervised Feature Extraction Algorithm Based on Continuous Divergence Criterion. Lecture Notes in Artificial Inteligence, Vol. 4114/2006, (SCI, EI).[17] 丁世飞, 贾伟宽, 许新征, 苏春阳. 基于PLS的Elman神经网络算法研究. 电子学报, 2010, 38(2A): 71-75 (EI).[18] 许新征, 丁世飞, 史忠植, 贾伟宽. 图像分割的新理论何新方法. 电子学报, 2010, 38(2A): 76-82(EI).[19] 丁世飞,靳奉祥. Fuzzy-Grey信息集成模式识别算法的研究. 计算机辅助设计与图形学学报, 2004, 16(3):275-278 (EI).[20] 丁世飞,靳奉祥,史忠植. 基于PLS的信息特征压缩算法. 计算机辅助设计与图形学学报, 2005, 17(2):368-371 (EI).[21] 丁世飞,史忠植. 基于广义距离的直接聚类算法研究.计算机研究与发展，2007, 44(4): 674-679(EI).[22] 丁世飞,黄华娟. 加权光滑CHKS孪生支持向量机. 软件学报, 2013, 24(11):2548-2557(EI).丁世飞,获奖情况1. 2007年获全国优秀博士学位论文提名奖2. 2006年获山东省优秀博士学位论文奖3. 2007年获山东高等学校优秀科研成果二等奖，第1位4. 2006年获中国科学院计算技术研究所优秀博士后出站报告4. 2004年获山东高等学校优秀科研成果二等奖，第1位5. 2001年获山东省省级教学成果三等奖，第4位
（一）专著1.刘云《汉语篇名的篇章化研究》，华中师范大学出版社，2005年11月。2.刘云《汉语虚词知识库的建设》，华中师范大学出版社，2009年5月。（二）编著1. 参编邢福义主编《文化语言学》（增订本），湖北教育出版社，2000年。2. 参编邢福义、吴振国主编《语言学概论》，华中师范大学出版社，2002年。3. 参编俞士汶、黄居仁主编《计算语言学前瞻》，商务印书馆，2005年。4. 参编国家语言资源检测与研究中心编《中国语言生活状况报告（2005）》，商务印书馆，2006年。5. 参编李宇明主编《语言学概论》（第2版），高等教育出版社，2008年10月。6. 参编邢福义、吴振国主编《语言学概论》（第2版），华中师范大学出版社，2010年6月。（三）论文1. 李晋霞、刘云，修辞上的点面格，《修辞学习》1998年第4期，P35－36。2. 刘云，“除了”究竟除不除，《武汉教育学院学报》1998年第4期，P41－44。3. 刘云、李晋霞，“动宾式动词+宾语”的变换形式及宾语的语义类型，《江汉大学学报》1998年第5期，P44－48。4. 刘云，重叠论文索引，《汉语学报》1999年2期。5. 刘云，定标性状小句，《江汉大学学报》2000年第2期，P51－55。6. 刘云、俞士汶、朱学锋，现代汉语合成词结构数据库的开发及应用，张普主编《现代化教育技术与对外汉语教学》，广西师范大学出版社，2000年11月，P273－278。7. 刘云、李晋霞，“偶尔”与“偶然”，《语文知识》2000年第6期，P30－33。8. 刘云，汉语构词的计量研究，《语文建设通讯》（香港）2001年第2期，P27－33。9. 刘云，歧义的潜在性及其自动消解，《高等函授学报》2001年3期，P2－4，12。10. 刘云，施受关系自动识别中的语义句法问题，黄昌宁、张普主编《自然语言理解与机器翻译》——全国第六届计算语言学联合学术会议，清华大学出版社，2001年7月，P21－26。11. 刘云，自足的性状小句与成活的性状小句，《华中师范大学学报》2001年第5期，P95－100。12. 刘云，计算机技术与现代汉语语法研究，《汉语学报》2001年1期，P88－93。13. 刘云，反语的生成机制，《高等函授学报》，2001年5期，P29－30，33。14. 刘云，格式歧义及其消解和分解，张全、萧国政主编《HNC与语言学研究》，武汉理工大学出版社，2001年10月。15. 刘云、李晋霞，“V双N1的N2”格式转化为粘合式偏正结构的制约因素，《世界汉语教学》2002年第2期，P21－27。——人大复印资料《语言文字学》2002年第10期全文转载，P75－81。16. 刘云，中文期刊刊名的构成研究，《汉语学报》2002年第1期，P162－166。17. 刘云，篇名中的隐含，《华中科技大学学报》2002年第5期，P113－116。18. 刘云，篇名中的冒号，《江汉大学学报》2002年第6期，P58－61。19. 刘云，篇名中的隐含型并列，《汉语学报》2002年第2期，P73－82。20. 刘云，新词新义集萃，《辞书研究》2001年5期、2002年3、4、5、6期、2003年3、5、6期。21. 刘云，汉语的七音节篇名，《语言文字应用》2003年第2期，P122－127。22. 刘云，篇名中的隐含性孤立结构，《华中师范大学学报》2003年第3期，P120－123。23. 刘云，篇名的篇章化，《语言研究》2003年第3期，P29－32。24. 刘云，语词的篇名标记及其作用，《语文建设通讯》（香港）2003年2期，P3－10。25. 俞士汶、朱学锋、刘云，现代汉语广义虚词知识库的建设，《汉语语言与计算学报》（新加坡）2003年第1期，P89－97。选入徐杰、钟奇主编《汉语词汇·句法·语音的相互关联——第二届肯特岗国际汉语语言学圆桌会议论文集》，北京语言大学出版社，2007年7月第1版，90-101。26. 刘云，一个新的前缀——零，《辞书研究》2003年5期，P136－139。27. 刘云，篇名的话题性说略，《暨南大学华文学院学报》2003年2期，P69－76。28. 李晋霞、刘云，面向计算机的二重复句层次划分研究，《语言计算与基于内容的文本处理》——全国第七届计算语言学联合学术会议，清华大学出版社，2003年8月，P147－153。29. 李晋霞、刘云，从“如果”与“如果说”的差异看“说”的传信义，《语言科学》2003年3期，P59－70。30. 刘云，篇名的称名性说略，《云南师范大学学报》（对外汉语教学版）2003年3期，P73－76。31. 刘云，新闻篇名运用引号实现的各种转换，《修辞学习》2003年4期，P46－47，49。32. 刘云，新闻标题中的人名艺术，《当代传播》2003年4期，P92。33. 刘云，论篇名语言的标记性，《云梦学刊》2003年4期，P104－107。34. 李晋霞、刘云，论定中V双+N双词汇化的制约因素，《当代语言学》2003年4期，P289－298。——人大复印资料《语言文字学》2004年第3期全文转载。35. 刘云，篇名中的结构助词“的”，《语言文字应用》2004年第1期，P88－95。36. 李晋霞、刘云，新版《现代汉语语法信息词典详解》的贡献，《辞书研究》2004年第3期，P64－70。37. 刘云，篇名中的省略号，《汉语学习》2004年第3期，P32－36。38. 李晋霞、刘云，“由于”与“既然”的主观性差异，《中国语文》2004年2期，P123－128。39. 刘云，术语泛化的途径、特点和动因，《修辞学习》2004年4期，P14－17；选入《第三届全国语言文字应用学术研讨会论文集》，香港科技联合出版社（2004年12月），P342－350。40. 刘云、俞士汶，“句管控”与中文信息处理，《汉语学报》2004年第2期，P56－62。41. 刘云、俞士汶、朱学锋、段慧明，现代汉语虚词知识库的建设，《语言文字应用》2005年第1期，P130－136。42. 刘云，“语言学概论”课程教学的问题与措施，载李克武主编《教学改革与教学管理研究》，华中师范大学出版社，2005年，P203－211。43. 龙海平、刘云，《世界语法化词典》述评，《当代语言学》2005年第3期。44. 刘云、李菡，标题中的语词标记面面观，《江汉大学学报》（人文科学版）2006年第1期，P83－87。45. 刘云，“PK”来了，《语文建设》2006年第1期，P58。46. 李晋霞、刘云，《现代汉语：历史与社会语言学》述评，《当代语言学》2006年第3期，P265－271。47. 李晋霞、刘云，从概念域看单音方位词语法化的非匀质性，《语言科学》2006年第4期，P3－13。48. 刘云，“被”字结构宾语隐现的制约因素，载邢福义主编《汉语被动表述问题研究新拓展》，华中师范大学出版社2006年，P207－216。49. 刘云、何婷婷，网络语言的前世今生，《网络传播》2006年第7期，P42-43。50. 刘云，现代汉语中的对举现象及其作用，《汉语学报》2006年第4期，P75－85。51. 俞士汶、朱学锋、刘云，面向自然语言理解的汉语虚词研究，载嘎日迪、吾守尔·斯拉木、德熙嘉措主编《民族语言文字信息技术研究——第十一届全国民族语言文字信息处理学术研讨会论文集》，270-279，北京：西苑出版社，2007年2月第一版。52. 何婷婷、刘云，网络语言研究蓄势待发，《长江学术》2007年第1期，P8。53. 李晋霞、刘云，复句类型的演变，《汉语学习》2007年第2期，P20－26。54. 刘云，“中文信息处理”课程教学改革探索，《江汉大学学报》（社科版）2008年第1期，P93－95。55. 刘云，新兴的“开X”词语模，《辞书研究》2008年第2期，P152－154。56. 罗耀华、刘云，揣测类语气副词主观性与主观化，《语言研究》2008年第3期，P44－49。57. 龙海平、刘云，《变化中的欧洲语言》述介，《外语教学与研究》2008年第4期，P314－316。58. 刘云，说“X门”，《汉语学报》2008年第4期，P80－86。59. 刘云，复句关系词语的离析度考察，《语言教学与研究》2008年第6期，P15－21。60. 刘云，汉英机器翻译中汉语自动分析的难点，《长江学术》2009年第1期，P103－107。61. 刘云、龙海平，《语言接触与语法变化》简介，《当代语言学》2009年第1期，P86－88。62. 刘云，汉语词汇统计研究述评，《汉语学习》2009年第1期，P62－69。63. 刘云，“裸”族新词探微，《辞书研究》2009年第2期，P149－154。64. 刘云，复句自动分析的目标和意义，《宁夏大学学报》（人文社会科学版）2009年第3期，P40－44。65. 刘云、李晋霞，论频率对词感的制约，《语言教学与研究》2009年第3期，P1－7。66. 刘云，双音节词重叠类型的功能解释，载汪国胜、谢晓明主编《汉语重叠问题》，华中师范大学出版社，2009年5月，P110－119。67. 刘云、杨红，重叠论文索引（增补），载汪国胜、谢晓明主编《汉语重叠问题》，华中师范大学出版社，2009年5月，P536－580。68. 李晋霞、刘云，论推理语境“如果说”中“说”的隐现，《中国语文》2009年第4期，P359－364。69. 刘云，汉语书面语的语码夹用现象及其语用价值，《河南师范大学学报》（哲学社会科学版）2009年第5期，P190－193。中国社会科学院《中国社会科学文摘》2010年第2期以论点摘要形式转载（P154）。70. 龙海平、刘云，《语法的起源：一种重构》述评，《当代语言学》2010年第1期。（P75-79）71. 刘云，“之X”的词汇化及其动因，《语言教学与研究》2010年第3期。（P64-70）72. 罗耀华、刘云、樊城呈，《认知语言学与第二语言习得手册》（2008）介绍，《外语教学与研究》2010年第4期。（P317－319）73. 刘云、王耿，现代汉语词汇的嬗变与中国当代社会的变迁，《华中学术》2010年第1期。（P313－319）74. 刘云，“语言学概论”课程教学改革刍议，《咸宁学院学报》2010年第2期。（P81－83）75. 刘云，新兴的“被X”词族探微，《华中师范大学学报》2010年第5期。（P102－106） 2008年荣获霍英东教育基金会第十一届高等院校青年教师基金。2005-2006学年度获华中师范大学教师教学工作优秀奖二等奖。2007-2008学年度获华中师范大学教师教学工作优秀奖二等奖。2005年获湖北省优秀学士学位论文指导奖，指导的学士学位论文《方块壮字的编码输入》 （韦名应）获湖北省优秀学士学位论文一等奖。2006年获湖北省优秀学士学位论文指导奖，指导的学士学位论文《浅析人名中的修辞》 （黄丽丽）获湖北省优秀学士学位论文二等奖。2008年获湖北省优秀学士学位论文指导奖，指导的学士学位论文《系统功能语法视角下的体育新闻标题》（王耿）获湖北省优秀学士学位论文三等奖。2008年获湖北省优秀学士学位论文指导奖，指导的学士学位论文《当代新词“X门”探析》（曾李）获湖北省优秀学士学位论文一等奖。
用的是知网，抄袭之后最后修改一下，比如改下表达方式，知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%.请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
做好企业营销工作必须有好的营销战略,才能提高企业的竞争力，为此我为大家整理了关于大专市场营销毕业论文范文3篇，欢迎参阅。
大专市场营销毕业论文范文(一)
《 品牌服装设计营销影响分析 》
摘要：品牌服装设计作为品牌服装营销的主要构成部分，从品牌服装角度来讲，其利用独特的语言符号表现内在精神，其设计与艺术创作并不相同，通常会受到国家商标法规和法令以及行业特点等相关因素影响。目前，品牌服装设计在营销中发挥着推波助澜的作用，直接影响企业的经济效益。
关键词：品牌服装;设计;营销
近些年，随着居民生活质量水平的提高，其对于服装提出更为严格的要求，且服装行业传统纯加工与订单方式已无法满足居民生活需求。从服装企业方面而言，应用服装设计展现服饰文化价值，可加强服装营销过程中的竞争力。但是，目前服装市场竞争十分激烈，怎样充分发挥品牌服装设计的作用，已成为企业关注的重点。
1.服装品牌设计分析
服装品牌名称和标志
服装品牌的名称和标志作为服装品牌设计的主要构成部分，在进行服装品牌设计时，应该保证名称和标志的简洁性与易记性，创建服装品牌识别系统，充分展现企业的经营理念与内在特点，保证服装品牌名称和标志可以为消费人员留下直接视觉印象，从而使消费人员可以对服装的品牌产生意识，为服装企业后期销售工作奠定基础，提高服装企业营销额。
服装品牌独特风格
服装品牌独特风格为各个服装品牌有效区别的关键因素。设计服装品牌的风格过程中，应该保证服装品牌可以深入人心，且独具一格。从服装消费人群方面来讲，服装消费人员在购买服装过程中，经常会追求个性化，而服装品牌的独特风格，能够有效满足消费人员的需求。对此，在服装品牌设计时，必须保证服装品牌的独特风格，利用服装品牌独特风格展现品牌服装。
2.品牌服装设计在营销中的功能
提高服装价值
在品牌服装营销过程中，品牌服装设计能够提高服装价值。而品牌服装设计过程中，设计师应明确目标消费群体和品牌核心价值，唯有合理定位消费群体和核心价值，才能够有效提高服装价值，从而使品牌服装在服装企业激烈竞争环境中占据一席之地。因而，品牌服装的设计不但提高服装核心价值，还促进了品牌服装营销。提高服装地位品牌服装的设计，可使品牌服装在营销过程中有效提高服装品牌在服装业的地位。从服装企业角度而言，品牌设计对于服装企业的发展十分关键。设计师在品牌服装设计时，可利用先进市场营销基础理论完成设计，保证品牌服装的设计满足服装企业需求，使品牌服装可以脱颖而出，在服装市场中占据更高的地位。
满足消费者要求
品牌服装的设计应该以满足消费者要求作为目标，综合分析消费者日常购买服装时的相关消费要求与消费意识，保证品牌服装营销时具有广阔的市场。从品牌服装营销方面而言，必须加强品牌服装设计的独特性，满足消费者特殊目标需求，充分展现品牌服装独特性与亮点，实现品牌服装营销目标。因此，品牌服装营销时，应该充分发挥出品牌服装设计功能，引导消费者购买品牌付账，进一步扩展服装企业的经济效益。
3.加强营销中品牌服装设计对策
建立服装品牌的价值意识
品牌服装设计下的品牌价值意识至关重要。建立品牌价值意识可在服装市场营销过程中充分发挥出品牌服装设计功能。同时，服装市场营销时，建立品牌意识，让市场营销人员意识到品牌服装的关键性，可使服装营销工作人员在服装市场营销的过程中，充分将品牌服装的价值意识传递给消费者，从而消费者就会对品牌服装产生依赖，直接影响消费者的购买意向。另外，品牌服装设计时，对于建立品牌价值意识，要掌握消费者与品牌直接的纽带，通过品牌定位和品牌印象以及品牌文化等相关品牌意识价值，提高消费群体在购买品牌服装时对于品牌服装的认可性。
提炼服装品牌的核心价值
提炼服装品牌的核心价值作为品牌营销的关键点与难点。对于服装市场营销过程中充分发挥品牌服装设计功能而言，有效提炼品牌核心价值，能够在一定程度上加强品牌服装的营销力度。从品牌服装营销方而言，提炼服装品牌的核心价值应该进行全方面的科学调研，并在品牌服装营销时，慢慢产生高度差异化和感染消费群体消费意识的品牌核心价值。但是必须重视品牌服装营销过程中品牌服装设计的重要性，保证品牌服装相应核心价值可以贯穿服装营销的各个流程，进而使消费群体可以深切感受到服装品牌价值核心。
平衡服装品牌设计营销
品牌服装设计与品牌服装营销相辅相成，有效平衡品牌服装设计和营销内容，为服装市场营销过程中充分发挥品牌服装设计作用的主要对策。针对品牌服装企业，不管是一方面重视品牌服装设计，或是一方面重视品牌服装营销，这些都制约着品牌服装企业的快速发挥在那。因此，必须合理平衡品牌服装设计与品牌服装营销，创建品牌服装设计与品牌服装营销科学协调体系，从而充分发挥品牌服装设计作用。
4.结束语
品牌服装营销作为一项综合工程，具备长期性与复杂性，其中设计和营销是服装品牌发展的重要源泉与动力。因而，在品牌服装营销时，应该建立品牌意识，有效提炼品牌服装的核心价值，合理平衡品牌设计和营销，使设计和营销完美融合，有效发挥品牌服装设计在品牌服装营销中的重要作用，推动服装企业的快速发展。
参考文献：
[1]邱小妹.邵阳中小服装企业走品牌化之路探索[D].湖南师范大学,2014.
[2]吴鹏.刍议针织女装产品差异化对品牌升级的影响[D].江南大学,2011.
[3]杜彬.动漫形象在服装品牌推广中的应用研究[D].浙江理工大学,2012.
[4]杨帆.论服装品牌形象的展示设计表达[D].安徽工程大学,2012.
大专市场营销毕业论文范文(二)
《 市场营销模拟实验项目规划与设计 》
摘要：本文分析了《市场营销模拟实验》课程实验项目开设的现状，然后指出了学生在实验中的学习需求，在此基础上提出了《市场营销模拟实验》课程实验项目规划设计调整的整体思路，最后探讨了《市场营销模拟实验》课程实验项目内容设计问题。
关键词：市场营销模拟实验;实验项目;设计
《市场营销模拟实验》课程是面向市场营销专业高年级学生开设的一门重要的专业性独立实验课程。该课程需要学生综合运用所学营销专业知识，在一个模拟接近真实的营销环境中分析和解决特定的营销问题，完成营销战略策略方面的决策，同时能得到相关决策带来的后果。由于该课程需要学生综合运用营销知识解决问题，因此，通过学习本课程，一方面可以对学生学习过的关键营销知识进行梳理和强化以形成体系;另一方面通过学习本课程，学生能学以致用，能够感受到真实的市场竞争和对抗性，对于学生营销全局思维能力培养、分析解决问题能力提升、实践操作能力训练和团队协作能力养成等方面都能起到重要的作用。虽然《市场营销模拟实验》课程的实验项目体系一直在不断的修改、改进和完善，但是外界的市场环境在变、学生在变、学习需求在提高、实验环境在调整，要想实验课程能够激发学生的学习兴趣，发挥它应有的作用，那么适时地对课程的实验项目进行新的规划设计的调整就是必须的。
1《市场营销模拟实验》课程实验项目开设现状
我校本实验课程实验项目的开设前后经历了两个阶段。最先是基于单一的南京世格营销模拟软件开设了SWOT分析、企业营销目标确定、4P策略等八个实验项目。后整合了消费者行为实验室、顾客满意度软件和CATI软件平台等形成了所谓的综合实验课程。早前的实验项目设计由于仅基于南京世格软件，该软件版本较早，且没有后续的更新，虽然整个实验项目分成了八个项目，但是实际上都只是将该软件平台中涉及到的营销战略及策略内容划分为不同的模块而已，更重要的是软件的仿真程度并不很高、软件操作无拓展性可能，影响了实验项目对学生的吸引力和对学生知识能力的训练。
后一个阶段的实验项目开设考虑了现有数个软件平台的充分利用、本实验课程课时的调整以及学生综合素质培养更高的要求等实际情况，将原本的南京世格实验软件涉及到的八个实验项目调整为十个实验项目，增加了两个新的实验项目：顾客满意度调研、CATI电话调查训练。由此形成了综合性的独立开设的实验课程。
此次调整，改变了原来各门实验之间分散、孤立的弊病，使各个实验项目组合成了一个实验课程整体，使实验课程涵盖了市场营销专业的一些重要知识点，同时进行了该实验课程的实验教学资源的建设，从而达到了优化课程人才培养模式和提升实验教学效果的目的。不过总的来看，以上几个实验项目由于是基于几个已有软件设计的，各软件平台的数据、界面、功能和软件设计初衷并不统一，无法做到相互兼容，各个项目模块之间逻辑联系不强，而且也没有针对培养学生素质与能力对上述实验项目进行深度挖掘与设计，虽然该课程已经设计了五个实验项目，形成了完整的实验内容体系，但是实质上是形聚而神散，没有很好地做到优化整合。针对市场营销专业学生的调查结果也显示了这一点，比如较多的学生都认为自己希望得到提高的能力没有提高的原因跟模拟软件、实验条件有关。
2学生在本实验课程学习中的需求
教学是为学生服务的，在对现有的实验项目进行调整设计之前，必须了解学生对于现有实验课程、实验项目的意见和建议，找出问题所在，才能确保调整后的实验项目能够切实适应新的需求、有效培养学生的专业能力。在针对市场营销专业学生的一份调查中我们发现，学生认为理想的《市场营销模拟实验》课程应该主要考虑将市场调研、环境分析、STP战略以及市场营销组合策略等方面的知识包含进去，它们的选择人次均超过了100人次，也就是说在144份有选项的问卷中多数学生都选择了这些答案。
而在能力训练方面，学生们认为理想的《市场营销模拟实验》课程应该主要考虑将市场信息收集与分析能力、营销战略制定和营销实践操作方面的能力训练。由此可以看出，学生们对《市场营销模拟实验》课程应当包含的知识与能力训练涉及到的内容均为该专业知识与能力构架中重要内容。那么在实验项目设计中，各个实验项目的开设就应该充分体现相关的知识和能力的训练内容，而且应当保证各个实验项目之间在知识和能力训练方面的逻辑联系和前后相承，并且要确保实验项目在知识和能力训练上的有效性。另据调查，学生们认为现有的模拟软件中“制定营销计划”模块对于学生通过实验提升能力方面帮助较大，占到了最大的比例，其次是SWOT分析模块。对于模拟软件提升学生能力方面不够理想的地方，我们应该充分挖掘其潜力，要么就应设法通过其它平台来补充。
3《市场营销模拟实验》课程实验项目规划设计整体思路
整合相关平台资源，增加实验项目的仿真程度，提高实验内容的吸引力
我校市场营销相关的实验软件资源采购来源不同、采购背景不同、软件功用也不同，虽然目前这些软件整合成《市场营销模拟实验》课程还存在各种问题，但是未来对于实验项目的规划设计也依然只能基于这些现有的平台资源，而不可能全部推倒重来。在新的软件资源完成替代之前，我们的实验项目规划设计必须以整合现有各种软件平台资源为前提，这是一个基本的原则。学生在实验中的学习状态和学习效果深受实验内容的影响，我们在设计实验项目的时候，在案例选取、实验分组、时间设定、参数调整、教师组织实施和引导等方面要想办法提高学生参与实验的积极性和主动性，提高实验项目的吸引力，增加实验项目的仿真程度。
努力实现实验项目的情景关联性设计
由于现有的实验项目体系是基于数个不同的软件平台规划设计的，存在实验项目之间逻辑联系不紧、不兼容等问题。较好的解决办法就是在实验中引入跟实验内容、软件平台功能模块兼容的现实的情景线索，以情景线索穿插各个实验项目，使学生的思路顺着各个实验项目走下去，思路清晰，知识能力训练合情合理，增强实验的仿真程度和吸引力。
挖掘实验软件相关模块中的专业知识和能力内容
现有的软件平台往往是一个涉及各种专业知识和能力训练的综合体，软件操作界面上各种功能操作也是一体化的，我们在进行实验项目规划设计的时候，应该注意根据你想训练学生知识和能力的意图去挖掘软件平台上的各种内容，形成相对独立和完整的实验项目模块，以便对学生进行专门的训练。比如营销模拟软件中的SWOT分析部分，我们可以单独设计成为一个实验项目进行专项训练，以达到强化的作用。
调整实验项目教学实施形式
学生们普遍对于沙盘演练和教学实训等实验组织实施形式比较感兴趣，对于电脑软件模拟的兴趣不高，而我们这门课程主要的实验教学形式恰好是电脑软件模拟。为了提升学生的学习兴趣，我们可以在电脑软件模拟过程中通过穿插同类案例讲解，在电脑软件模拟实验项目外增加实操性实验项目进行沙盘演练和教学实训等形式来活化课程教学实施形式，减少学生的抵触情绪，增强实验项目的吸引力以达到提升实验教学效果，提高学生学习兴趣的目的。
4《市场营销模拟实验》课程实验项目内容体系设计
根据以上实验项目设计思路，考虑学生学习需求，结合学校现有的实验条件和实验环境，本实验课程的实验项目规划设计调整整体上的情况包含营销动态模拟、顾客满意度研究和电话调查的内容，增加问卷设计与数据收集、焦点小组座谈、二手资料收集等实验内容，设计好各实验项目之间的逻辑联系，调整各实验项目教学安排。具体情况如下：首先，作为综合训练学生专业能力的营销动态模拟实验予以保留，但是调整为三个实验项目：认识模拟软件、SWOT分析、整体营销计划制定。这主要是考虑到课程实验学时要求以及该部分和后面实验项目的联系问题。
这一部分主要是强调从全局对学生进行综合的训练，让学生对营销框架和营销知识综合运用以及实践操作有一个全面的认识和体验。其次，在营销动态模拟中涉及到的市场调查、市场研究分析、顾客满意等重要内容，教师要适时对学生进行引导，让他们的思路顺势转到课程后半部分的营销模拟专项训练上，即以顾客满意度测评为线索，先后进行顾客满意度定性研究、顾客满意度定量研究等实验。
其中顾客满意度定性研究涉及到二手资料收集、焦点小组座谈、问卷测试与修改等问卷设计的实验;顾客满意度定量研究又涉及到电话调查、拦截问卷访问、网络问卷发布、顾客满意度结果计算与讨论、课程论文撰写等实验内容。这样一来，我们就可以以一个完整的情景线索“企业综合营销模拟—顾客满意度调查、市场调查与研究分析专项训练—问卷设计与数据收集—课程论文撰写完成实验”来串起学校现有的实验软件资源，增加各软件平台之间的逻辑联系，同时又通过情景设计增强了实验的仿真程度，从而提高实验项目的吸引力，增加学生的学习兴趣，提高学习效果。并且，整个实验课程既有综合训练，又有重要的专项训练，对于学生知识和能力的培养来说更为有效。
5结论
任何实验软件资源都不可能与具体学校具体专业的教学需求完全一致，何况学生的学习需求持续在改变，实验要求在不断提高，实验环境也在不断变化，要想适应新的形势、提高实验项目的吸引力，提高学生学习兴趣，对实验项目的规划设计进行调整就是必须的。但是这些规划设计的调整又只能依据现有的实验环境约束、考虑学生的学习需求，对各个实验平台实施整合利用，设计合理的情景线索、提高实验的仿真程度、开发蕴含专业知识的实验项目、合理运用各种实验项目教学实施形式，才能真正改变实验课程面临的不利情况，发挥它应有的功能，最大限度提升参与实验学生的专业素质和能力。
大专市场营销毕业论文范文(三)
《 电力企业改革下市场营销思路 》
摘要:近年来，随着社会的不断发展，电力行业发展的速度比较快。在这种大的环境背景下，电力企业发展的速度也比较快，发展前景比较乐观。但在电力企业快速发展的过程中也存在一些问题，从而迫使电力企业进行改革，以便更好地适应社会主义市场经济的发展。电力企业改革的内容比较多，既包括技术方面的改革，同时也包括管理方面的改革。市场营销策略属于电力企业改革的重点内容之一，对于电力企业的发展具有重要的意义。结合电力企业发展的实际情况，分析和研究在当前环境背景下电力企业应采用的市场营销策略，希望对电力企业的发展能有所帮助。
关键词:电力企业;改革;市场营销
市场经济的快速发展，加大了电力企业之间的竞争。在激烈的市场竞争中要想存活下来就必须要进行改革，以适应市场经济的发展。电力企业改革自从改革开放政策实施以后就一直在进行，经过了由浅到深的过程。现在正处于电力企业改革的关键时期，随着电力企业改革的不断深入，电力企业市场营销方面存在的问题逐渐显露出来，如何解决电力企业市场营销策略中存在的问题、提高电力企业市场营销策略的科学性成为人们关注的重点问题。因此，进行有关电力企业市场营销策略的研究十分必要。本文将从介绍我国电力企业市场营销的现状入手，分析我国电力企业市场营销策略中存在的问题，提出电力企业改革背景下应采用的市场营销策略。
1我国电力企业市场营销的现状分析
随着我国社会经济的不断发展，人们对电能的需求量越来越大，从而增加了电力企业的经济效益。但与此同时，人们对电能的要求也变得越来越高，这就使得电力企业不得不进行改革，以满足人们的使用要求，顺应时代发展的潮流。在这样的背景下，电力企业进入了改革时期。随着电力企业改革工作的不断深入，电力企业内部的管理人员逐渐意识到市场营销策略对企业的影响，加大了对电力企业市场营销策略的重视程度。其实，随着我国市场经济的不断完善，各行各业都开始意识到企业市场营销策略的重要性，市场营销策略将会直接影响到企业的经济效益，进而影响企业在市场中的竞争实力。现阶段，电力企业越来越独立，在发展的过程中国家也给予了大量的政策性支持。在新的市场形势下，电力企业也意识到企业的主要任务就是增加企业效益。而增加企业效益的一个主要途径就是进行合理的市场营销。合理的市场营销策略不仅可以提高企业的经济效益，同时还可以促进电力企业的进一步发展，使电力企业在激烈的市场竞争中生存下来。
2我国电力企业市场营销策略中存在的问题
就目前电力企业发展的实际情况来看，电力企业市场营销策略中存在的问题主要表现在下述三个方面。第一，就是电力市场分布不均匀。随着我国社会经济的不断发展，人们生产生活过程中用电量不断增加，从而使得很多地区都出现了用电高峰期，进而出现了供电不足的现象，影响了人们正常的生产生活。在这种情况下，为了满足人们的用电需求，电力企业必须要加大供应量。但是，电力企业主要解决的是发达地区的用电荒问题，对于那些经济不发达的地区来说供电不足的现象仍旧较为严重，经常会出现停电、断电现象。而电力企业并没有对这些不发达地区的用电问题给予高度重视。
电力市场分布不均匀不仅影响了一些地区人们正常的生活，同时也影响了电力企业的进一步发展;第二，就是电力企业内部管理缺少规范性。电力企业情况较为特殊，电力企业管理的主要内容之一就是对财务进行管理。做好财务管理工作不仅能维持企业的正常运行，同时还有利于提高企业决策的准确性。但是现在很多电力企业都存在财务管理不规范的问题，不仅影响了财务管理的效率，同时也难以对市场进行准确地判断，进而影响了电力企业的投资决策;第三，电力价格与市场存在较大偏差。目前，很多电力企业都将关注的重点放在完善电力网络系统上，从而忽视了电力价格等比较实际问题。现在，我国电力企业的定价方案还存在比较大的问题，主要体现在两个方面。一方面是对市场的了解不够，定价不合理。另一方面是没有认识到地区之间的差异性，定价不准确。电力企业定价方面存在的问题也影响了企业市场营销策略的制定，使得市场营销策略变得更加不合理。
3电力企业改革下应采用的市场营销策略
鉴于电力企业市场营销策略存在较大的问题，必须要采取合理的解决措施。首先，应制定符合电力企业实际情况的营销战略。电力企业的营销战略是其制定市场营销策略的重要参考标准，将直接决定市场营销策略的合理性。电力企业应依据制定的营销战略逐层确定市场营销部门的任务。第一，是决策层。决策层的主要任务是制定市场营销战略，并对相关职能部门的执行情况进行监督管理，确保企业处于正常运行状态。同时，还应加强企业与外部市场之间的联系，以便能及时适应市场的变化;第二，是相关职能部门。各个职能部门在企业中处于中间阶层，所承担的任务比较重。一方面要和决策层进行沟通，以便更好地了解企业的营销战略。另一方面还要和基层员工进行沟通交流，关注用户的需求变化情况;第三，是营销人员。营销人员是企业营销战略的直接执行者，其专业水平将直接影响到最终营销战略实施的情况。
因此，必须要提高营销人员的专业水平。完成上述工作相当于是对电力企业内部的营销管理系统进行了重新的梳理，使其变得更加规范化。其次，应加强和客户的沟通，了解客户的需要。市场营销的主要对象就是客户，只有全面了解客户的需求才能制定出符合市场实际情况的营销策略。但就目前的情况来看，电力企业和客户之间的沟通比较少，从而影响了电力企业对市场的判断，进而影响了电力企业的相关决策。因此，必须要加强和客户之间的沟通交流。例如，可以组织客户会议，面对面地了解客户的需要。最后，应完善全国电力市场。不同地区对电力的需求是不同的，电力企业在关注发达地区的用电需求时也应关注经济不发达地区的用电需求。为了避免出现资源浪费，电力企业可以根据地区的实际情况将客户划分成不同的类型，并采用不同的供电策略。同时，还可以根据地区差异制定不同的营销策略，实现企业经济效益最大化。
4结论
总之，在电力企业改革的背景下，电力企业市场营销策略的制定对电力企业的发展具有较大的影响。因此，电力企业应加强对市场营销策略的重视，制定合理的市场营销策略，提高电力企业的经济效益，使电力企业能更好的发展。
参考文献
[1]郭穗燕,梁裕琪.电力市场营销理念及策略分析[J].中国电力教育,2012,36:117-118.
[2]张凤义.树立营销新理念实施营销新策略———探析新形势下电力市场营销的现状及营销策略[J].中国商界(上半月),2010,05:155-156.
[3]刘邦伟.电力市场营销策略及优质服务在其中的作用[J].中国新技术新产品,2016,01:171-172.
学校图书馆可以查看。般是在学校得图书馆里可以查看 然后优秀的可以在知网有可以查到得的。