報告是指向上級機關匯報本單位、本部門、本地區(qū)工作情況、做法、經(jīng)驗以及問題的報告，報告書寫有哪些要求呢？我們怎樣才能寫好一篇報告呢？這里我整理了一些優(yōu)秀的報告范文，希望對大家有所幫助，下面我們就來了解一下吧。
開題報告如何撰寫篇1
題目：論幼兒園教師信息素養(yǎng)的培養(yǎng)
學生姓名：xx
學號：xx
指導教師：xx
學院：xx
專業(yè)：xx
職稱：xx
選題的意義及研究狀況：xx
21世紀是以信息技術為標志的世紀，以計算機和網(wǎng)絡技術為核心的現(xiàn)代信息技術不斷發(fā)展，改變著人們的生活，信息化成為社會發(fā)展的必然趨勢。信息的獲取、分析、處理、應用的能力將作為現(xiàn)代人最基本的能力和素質，信息技術教育成為教育改革和發(fā)展的重點，教師信息素養(yǎng)的提升也成了新的時代課題。而幼兒教育作為基礎教育顯得尤為重要和關鍵，因此，現(xiàn)代化教育對幼兒教師的信息素養(yǎng)提出了新的要求。
何克抗認為：教師的信息素養(yǎng)“應當是與‘信息獲取、信息分析、信息加工和信息利用’有關的基礎知識和實際能力。其中：①信息獲取，包括信息發(fā)現(xiàn)、信息采集與信息優(yōu)選；②信息分析，包括信息分類、信息綜合、信息查錯與信息評價；③信息加工，包括信息的排序與檢索、信息的組織與表達、信息的存儲與變換以及信息的控制與傳輸?shù)龋虎苄畔⒗?，包括如何有效地利用信息來解決學習、工作和生活中的各種問題。
這就要求幼兒教師不斷加強學習，與時俱進，在掌握相應的幼兒教育方法和手段的同時，掌握一些現(xiàn)代教育技術知識，提升信息素養(yǎng)，完善自身，適應時代的要求，促進我國幼教事業(yè)的發(fā)展。
主要內容：
引言：現(xiàn)代化教育對教師信息素養(yǎng)提出要求
一、信息素養(yǎng)的及幼兒教師信息素養(yǎng)
（一）信息素養(yǎng)的概念
（二）教師的基本信息素養(yǎng)
（三）幼兒園教師信息素養(yǎng)的目標
二、幼兒教師信息素養(yǎng)問題
（一）分析調查問卷
（二）幼兒教師信息素養(yǎng)的現(xiàn)狀
（三）對幼兒教師信息素養(yǎng)問題的分析
三、對幼兒教師信息素養(yǎng)的討論
（一）提高幼兒教師信息技術能力的策略、途徑
（二）對幼兒教師信息素養(yǎng)的培養(yǎng)提出建設性意見
（三）對現(xiàn)今的教師整體教育現(xiàn)狀進行反思
研究方法：文獻調查、實地觀察、問卷調查、訪談等
思路：通過對現(xiàn)代化教育環(huán)境下幼兒園教師信息素養(yǎng)的調查了解，分析幼兒園教師信息素養(yǎng)的現(xiàn)狀，對存在的問題進行分析探討，并根據(jù)現(xiàn)代化教育的要求及幼兒園的教學特點，提出幼兒教師信息素養(yǎng)的要求及培養(yǎng)意見。
準備情況（查閱過的文獻資料及調研情況，現(xiàn)有儀器、設備情況、已發(fā)表或撰寫的相關文章等）
總體安排和進度（包括階段性工作內容及完成日期）：
1、20xx年12月5日參加畢業(yè)論文開題報告會，確定論文題目
2、20xx年12月2日－2006年12月6日準備完成開題報告書
3、20xx年12月7日－2006年12月12日完成畢業(yè)論文開題報告書
4、20xx年12月15日－2007年3月10日完成畢業(yè)論文初稿
5、20xx年3月10日－2007年4月10日修改論文初稿，并完成最終定稿
6、20xx年4月11日－2007年4月20日進行畢業(yè)論文評審
指導教師簽名：xx
開題報告如何撰寫篇2
本選題的研究意義和應用價值：
任何專業(yè)技能的學習都必須建立在基礎知識學習之上。當前，新課程改革要求學生要全面發(fā)展，提高綜合能力和素質。藝術教育作為一項專業(yè)技能教育，成為許多學生和家長眼中的熱點。但是，我們應該清楚的看到，現(xiàn)在許多藝術院校的學生基礎知識比較薄弱，基本知識掌握較差，再加上藝術院校在錄取生源時比較看中學生的藝術能力，對文化基礎知識要求比較低，所以造成藝術院校的學生文化素質相對較低。為了學生以后走上工作崗位不出現(xiàn)瘸腿現(xiàn)象，加強藝術教育中的文化素質顯得比較重要和具有現(xiàn)實意義。
本選題的研究現(xiàn)狀：
學者普遍關注藝術教育從生涯規(guī)劃的角度關注學生的完滿性發(fā)展，不僅注重學生專業(yè)知識和職業(yè)能力的培養(yǎng)，同時注重從情感、意志、情緒、倫理各方面對學生的人格做全面的規(guī)劃和引導，使之在社會適應能力、綜合能力、創(chuàng)新能力以及情感、價值觀等各方面平衡發(fā)展，進而成為一個完善的社會人。這體現(xiàn)了藝術教育應從過去培養(yǎng)單純的專業(yè)人才轉變?yōu)榕囵B(yǎng)專業(yè)人文者。這種教育理念的轉變必然引起藝術教育一系列課程的改革與整合。學者認為崇尚人文精神和創(chuàng)新精神應該是藝術教育發(fā)展的指導思想。提高學生人文素質離不開人文教育。加強人文教育，有助于培養(yǎng)學生的社會責任感，有助于培養(yǎng)學生完善的人格，有助于提升學生的精神境界，藝術院校是文化藝術的搖籃，是一片弘揚人類文明的沃土，更應把提高學生人文素質作為最根本的任務。但遺憾的是，我們一直不重視學生全面素質的提高，特別是人文素質的培養(yǎng)，片面強調實用技術教育，忽略人文教育，可能會把我們的學生培養(yǎng)成技術純良的工具人。有學者認為，人文教育特別是藝術教育主要是培養(yǎng)和提高學生的形象思維能力的。也有學者認為藝術教育的發(fā)展是一個漫長的過程，要搞清楚他的發(fā)展方向和基本任務。藝術學科建設不能是粗放式的，而應該講究精品效應。單科藝術院校培養(yǎng)藝術家，綜合大學則要致力于培養(yǎng)藝術理論研究者，在這樣的雙軌制下全面發(fā)展，深入研究，進行改革，注重交叉學科，從宏觀的角度對藝術教育進行整體研究，確立藝術學科的地位。要清晰的認識到藝術教育的基本任務應該是：向在校的學生進行藝術教育，提高整個大學學生的綜合素質。南開大學文學院的楊嵐博士認為素質教育系列中的藝術教育應更突出其心育、情育、美育的功能，發(fā)揮其作為文化平衡和文化創(chuàng)新因子的作用，促進人的自由而全面的發(fā)展。她認為面向全體大學生的大眾性普及性的藝術理論、藝術歷史、藝術鑒賞教育，著力點放在促進大學生全面發(fā)展，放在對專業(yè)化教育、機械性文化、技術性理性構成強有力的文化制衡上。
自己的見解：
筆者認為，藝術教育中重視文化素質無可厚非，因為任何技能的產(chǎn)生和發(fā)展，都與基礎知識和文化密不可分，藝術教育也是建立在基礎文化知識之上的。但是，現(xiàn)在學者們的研究只盯在論理上，從理論的高度進行分析和論證。其實，從實證的角度更能說明藝術教育中文化素質的重要性和地位更應如何。所以，作者對藝術教育需要哪些文化知識進行了分析和重構，也愿更好的為藝術教育中滲透文化素質建言獻策。
研究的主要內容：
一、藝術教育中文化素質缺失及其表現(xiàn)
（一）歷史文化知識缺乏，吸收借鑒人類先進文化的自覺意識不強，文化底蘊支撐薄弱
（二）哲學知識不足，創(chuàng)新思維遲鈍，思想僵化
（三）文學素養(yǎng)和藝術鑒賞水平不高，人文情懷不足，人格影響力欠缺
（四）心理學倫理學知識欠缺，精神意志不夠堅定，應對復雜情況的能力不強
二、藝術教育中增強文化素質的思考
（一）將審美教育與傳統(tǒng)文化教育相結合
（二）突出審美教育對培養(yǎng)大學生正確審美觀的作用
（三）強化大學生的人格塑造與社會責任感相聯(lián)系
三、結語
主要研究方法：訪談法、調查法、歸納法、演繹法、經(jīng)驗總結法等。
1、以定性研究為主，輔以定量分析
2、靜態(tài)研究和動態(tài)研究相結合
3、要理論研究與實際運用相結合
開題報告如何撰寫篇3
一、論文名稱、課題來源、選題依據(jù)
論文名稱：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測與評估模型及其應用研究
課題來源：單位自擬課題或政府下達的研究課題
選題依據(jù)：
技術創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術創(chuàng)新預測和評估，可以使企業(yè)對未來的技術發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握，從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù)，以減少技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下，企業(yè)的技術創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展，企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力才能得到不斷加強。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中，企業(yè)的技術創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運，為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性，企業(yè)對技術創(chuàng)新的預測和評估提出了更高的要求。
二、本課題國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
現(xiàn)有的技術創(chuàng)新預測方法可分為趨勢外推法、相關分析法和專家預測法三大類。
（1）趨勢外推法。指利用過去和現(xiàn)在的技術、經(jīng)濟信息，分析技術發(fā)展趨勢和規(guī)律，在分析判斷這些趨勢和規(guī)律將繼續(xù)的前提下，將過去和現(xiàn)在的趨勢向未來推演。生長曲線法是趨勢外推法中的一種應用較為廣泛的技術創(chuàng)新預測方法，美國生物學家和人口統(tǒng)計學家RaymondPearl提出的Pearl曲線（數(shù)學模型為：Y=L∕[1+A？exp（-B·t）]）及英國數(shù)學家和統(tǒng)計學家Gompertz提出的Gompertz曲線（數(shù)學模型為：Y=L·exp（-B·t））皆屬于生長曲線，其預測值Y為技術性能指標，t為時間自變量，L、A、B皆為常數(shù)。Ridenour模型也屬于生長曲線預測法，但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數(shù)成正比，主要適用于新技術、新產(chǎn)品的擴散預測。
（2）相關分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關系數(shù)據(jù)和其他信息，建立預測對象與影響因素的因果關系模型，預測技術的發(fā)展變化。相關分析法認為，一種技術性能的改進或其應用的擴展是和其他一些已知因素高度相關的，這樣，通過已知因素的分析就可以對該項技術進行預測。相關分析法主要有以下幾種：導前-滯后相關分析、技術進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術信息與人員數(shù)等因素的相關分析及目標與手段的相關分析等方法。
（3）專家預測法。以專家意見作為信息來源，通過系統(tǒng)的調查、征詢專家的意見，分析和整理出預測結果。專家預測法主要有：專家個人判斷法、專家會議法、頭腦風暴法及德爾菲法等，其中，德爾菲法吸收了前幾種專家預測法的長處，避免了其缺點，被認為是技術預測中最有效的專家預測法。
趨勢外推法的預測數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù)，在進行產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測時，只能利用過去的產(chǎn)品技術性能這一個指標來預測它的隨時間的發(fā)展趨勢，并不涉及影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)、市場、社會及政策等多方面因素。在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟中，對于產(chǎn)品技術發(fā)展的預測不能簡單地歸結為產(chǎn)品過去技術性能指標按時間的進展來類推，而應系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對企業(yè)產(chǎn)品技術創(chuàng)新的深刻影響。相關分析法盡管可同時按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來進行預測，但由于它是利用過去的歷史數(shù)據(jù)中的某些影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的因素求出的具體的回歸預測式，而所得到的回歸預測模型往往只能考慮少數(shù)幾種主要影響因素，略去了許多未考慮的因素，所以，所建模型對實際問題的表達能力也不夠準確，預測結果與實際的符合程度也有較大偏差。專家預測法是一種定性預測方法，依靠的是預測者的知識和經(jīng)驗，往往帶有主觀性，難以滿足企業(yè)對技術創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術創(chuàng)新預測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻，為企業(yè)技術創(chuàng)新的預測提供了科學的方法論，但在新的經(jīng)濟和市場環(huán)境下，技術創(chuàng)新預測的方法和技術應有新的豐富和發(fā)展，以克服自身的不足，更進一步適應時代發(fā)展的需要，為企業(yè)的技術創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進的基礎理論和技術方法。
目前，在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中，一般只考慮如下四個方面的因素：
（1）技術的先進性、可行性、連續(xù)性；
（2）經(jīng)濟效果；
（3）社會效果；
（4）風險性。
在對此四方面內容逐個分析后，再作綜合評估。在綜合評估中所用的方法主要有：Delphi法（專家法）、AHP法（層次分析法）、模糊評估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等，但技術創(chuàng)新的評估是一個非常復雜的系統(tǒng)，其中存在著廣泛的非線性、時變性和不確定性，同時，還涉及技術、經(jīng)濟、管理、社會等諸多復雜因素，目前所使用的原理和方法，難以滿足企業(yè)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(chuàng)新評估的研究，在我國的歷史還不長，無論是指標體系還是評估方法，均處于研究之中，我們認為目前在企業(yè)技術創(chuàng)新評估方面應做的工作是建立一套符合我國實際情況的技術創(chuàng)新評估指標體系；建立一種適應于多因素、非線性和不確定性的綜合評估方法。
這種情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡技術就有其特有的優(yōu)勢，以其并行分布、自組織、自適應、自學習和容錯性等優(yōu)良性能，可以較好地適應技術創(chuàng)新預測和評估這類多因素、不確定性和非線性問題，它能克服上述各方法的不足。本項目以BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型構建的基礎，BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構成，各層的神經(jīng)元數(shù)目不同，由正向傳播和反向傳播組成，在進行產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測和評估時，從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測值和評估值的n個因素信息，經(jīng)隱含層處理后傳入輸出層，其輸出值Y即為產(chǎn)品技術創(chuàng)新技術性能指標的預測值或產(chǎn)品技術創(chuàng)新的評估值。這種n個因素指標的設置，考慮了概括性和動態(tài)性，力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導致產(chǎn)品個體差異的主要因素，盡管是黑匣子式的預測和評估，但事實證明它自身的強大學習能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進行融合，輸出一個經(jīng)非線性變換后較為精確的預測值和評估值。
據(jù)文獻查閱，雖然在技術創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究，如文獻[08]、[09]、[11]等，但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于技術創(chuàng)新預測與評估方面的研究，在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下，以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎來建立產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測與評估模型，是對技術創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。
三、論文預期成果的理論意義和應用價值
本項目研究的理論意義表現(xiàn)在：
（1）探索新的技術創(chuàng)新預測和評估技術，豐富和完善技術創(chuàng)新預測和評估方法體系；
（2）將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入技術創(chuàng)新的預測和評估，有利于推動技術創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。
本項目研究的應用價值體現(xiàn)在：
（1）提供一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量預測技術，有利于提高預測的正確性；
（2）提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法，有利于提高評估的科學性；
（3）為企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。
四、課題研究的主要內容
研究目標：
以BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎研究基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型，并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法，結合企業(yè)的具體實際，對指標和模型體系進行實證分析，使研究具有一定的理論水平和實用價值。
研究內容：
1、影響企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手，密切結合電子商務和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的各相關因素，建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系，并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。
2、影響技術創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時，需要一組決定其相對重要性的初始權重，權重的確定需要基本的原則作支持。
3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型研究。根據(jù)技術創(chuàng)新預測的特點，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎，構建基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型。
4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設計。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點，設計其相應的計算方法。
5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設計。根據(jù)相關的歷史資料，構建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本，對預測和評估模型進行自學習和訓練，使模型適合實際情況。
6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術的實證研究。以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新預測與評估工作為背景，對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術進行實證研究。
創(chuàng)新點：
1、建立一套基于電子商務和知識經(jīng)濟的技術創(chuàng)新預測和評估指標體系。目前，在技術創(chuàng)新的預測和評估指標體系方面，一種是采用傳統(tǒng)的指標體系，另一種是采用國外先進國家的指標體系，如何結合我國實際當前經(jīng)濟形勢，參考國外先進發(fā)達國家的研究工作，建立一套適合于我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系，此為本研究要做的首要工作，這是一項創(chuàng)新。
2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優(yōu)良性能，能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現(xiàn)實問題，本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估，這也是一項創(chuàng)新。
五、課題研究的基本方法、技術路線的可行性論證
1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素，并研究影響因素間的內在聯(lián)系，確定其相互之間的重要度，探討其量化和規(guī)范化的方法，將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合，建立我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估的指標體系。
2、重視案例研究。從國內外技術創(chuàng)新預測與決策成功和失敗的案例中，發(fā)現(xiàn)問題、分析問題，歸納和總結出具有共性的東西，探索技術創(chuàng)新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內在關系。
3、采用先簡單后復雜的研究方法。對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的研究，先從某一行業(yè)出發(fā)，定義模型的基本輸入因素，然后，逐步擴展，逐步增加模型的復雜度。
4、要理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業(yè)的技術創(chuàng)新實際相結合，進行實證研究，在實踐中豐富和完善，研究出具有科學性和實用性的成果。
六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施
本人長期從事市場營銷和技術創(chuàng)新方面的研究工作，編寫出版了《現(xiàn)代市場營銷學》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學》等有關著作，發(fā)表了“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術創(chuàng)新相關的學術研究論文，對企業(yè)技術創(chuàng)新的預測和評估有一定的理論基礎，也從事過企業(yè)產(chǎn)品技術創(chuàng)新方面的策劃和研究工作，具有一定的實踐經(jīng)驗，與許多企業(yè)有密切的合作關系，同時，對神經(jīng)網(wǎng)絡技術也進行過專門的學習和研究，所以，本項目研究的理論基礎、技術基礎及實驗場所已基本具備，能順利完成本課題的研究，取得預期的研究成果。
七、論文研究的進展計劃
20xx.07-20xx.09：完成論文開題。
20xx.09-20xx.11：影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展的指標體系研究及其量化和規(guī)范化。
20xx.11-20xx.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的構建。
20xx.01-20xx.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法研究。
20xx.03-20xx.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型體系的實證研究。
20xx.04-20xx.06：完成論文寫作、修改定稿，準備答辯。
開題報告如何撰寫篇4
一、論文的研究內容
論文的研究內容包括兩個方面：一是研究新的高效的聚類算法；一是把已有的聚類算法或論文提出的新算法和入侵檢測技術相結合，從而提出一個好的入侵檢測模型。具體的研究內容包括以下幾個點：
第一、針對聚類算法的研究問題：
1、如何提高算法的可擴展性
許多聚類算法在小于200個數(shù)據(jù)對象的小數(shù)據(jù)集上是高效率的，但是無法處理一個大規(guī)模數(shù)據(jù)庫里的海量對象?，F(xiàn)有的聚類算法只有極少數(shù)適合處理大數(shù)據(jù)集，而且只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)對象，無法分析具有類屬性的數(shù)據(jù)對象。
2、如何處理離群點
在實際應用中，估計數(shù)據(jù)集中的離群點可能是非常困難的，很多算法通常丟棄增長緩慢的簇，這樣的簇趨向于代表離群點。然而在某些應用中，用戶可能對相對較小的簇比較感興趣，比如入侵檢測中，這些小的簇可能代表異常行為，那么我們需要考慮在對算法影響更小的前提下，如何更好的處理這些離群點。
3、研究適合具有類屬性數(shù)據(jù)的聚類算法的有效性
對聚類分析而言，有效性問題通常可以轉換為最佳類別數(shù)K的決策。而目前有關聚類算法的有效性分析，大都集中在對數(shù)值數(shù)據(jù)的聚類方式分析上。對于具有類屬性的數(shù)據(jù)聚類，還沒有行之有效的分析方法。
第二、針對聚類算法在IDS應用中的研究問題：
1、如何結合聚類技術和入侵檢測技術取得更好的效果
很多的聚類算法都已經(jīng)和IDS應用環(huán)境結合起來了，很多研究者對前人提出的算法作出改進后，應用到IDS系統(tǒng)中去，或者提出一個全新的算法來適應IDS的要求。隨著聚類技術的不斷發(fā)展，聚類技術在入侵檢測中的應用將是一個很有前景的工作。我們需要把更好的聚類技術成果應用到入侵檢測中。
2、利用聚類技術處理入侵檢測中的頻繁誤警
雖然入侵檢測是重要的安全措施，然而它常常觸發(fā)大量的誤警，使得安全管理員不堪重負，事實上，大量的誤警是重復發(fā)生并且頻繁發(fā)生的，可以利用聚類技術來尋找導致IDS產(chǎn)生大量誤警的本質原因。
二、學位論文研究依據(jù)
學位論文的選題依據(jù)和研究意義，以及國內外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢聚類分析研究已經(jīng)有很長的歷史，其重要性及其與其他研究方向的交叉特性已經(jīng)得到了研究者的充分肯定。對聚類算法的研究必將推動相關學科向前發(fā)展。另外，聚類技術已經(jīng)活躍在廣泛的應用領域。作為與信息安全專業(yè)的交叉學科，近年來，聚類算法在入侵檢測方面也得到大量的應用。然而，聚類算法雖取得了長足的發(fā)展，但仍有一些未解決的問題。同時，聚類算法在某些應用領域還沒有充分的發(fā)揮作用，聚類技術和入侵檢測技術結合得還不夠完善。在這種背景下，我們認為，論文的選題是非常有意義的。
本論文研究的內容主要包括兩個方面：聚類算法的研究以及聚類算法在入侵檢測中的應用。下面從兩個方面闡述國內外這兩個方面的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢：
前人已經(jīng)提出很多聚類算法，然而沒有任何一種聚類算法可以普遍適用于揭示各種多維數(shù)據(jù)集所呈現(xiàn)出來的多種多樣的結構，根據(jù)數(shù)據(jù)在聚類中的積聚規(guī)則以及應用這些規(guī)則的方法，可以將聚類算法分為以下幾種：
1、劃分聚類算法
劃分聚類算法需要預先指定聚類數(shù)目或聚類中心，通過反復迭代運算，逐步降低目標函數(shù)的誤差值，當目標函數(shù)收斂時，得到最終的聚類結果，劃分聚類算法典型代表是k-means算法[1]和k-modoids算法。這些算法處理過程簡單，運行效率好，但是存在對聚類數(shù)目的依賴性和退化性。迄今為止，許多聚類任務都選擇這兩個經(jīng)典算法，針對k-means及k-modoids的固有弱點，也出現(xiàn)了的不少改進版本。
2、層次聚類算法
又稱樹聚類算法，它使用數(shù)據(jù)的聯(lián)接規(guī)則，透過一種層次的架構方式，反復將數(shù)據(jù)進行分裂和聚合，以形成一個層次序列的聚類問題解。由于層次聚類算法的計算復雜性比較高，所以適合于小型數(shù)據(jù)集的聚類。20xx年，Gelbard等人有提出一種新的層次聚合算法，稱為正二進制方法。該方法把待分類數(shù)據(jù)以正的二進制形式存儲在二維矩陣中，他們認為，將原始數(shù)據(jù)轉換成正二進制會改善聚類結果的正確率和聚類的魯棒性，對于層次聚類算法尤其如此。Kumar等人[9]面向連續(xù)數(shù)據(jù)提出一種新的基于不可分辨粗聚合的層次聚類算法，既考慮了項的出現(xiàn)次序又考慮了集合內容，該算法能有效挖掘連續(xù)數(shù)據(jù)，并刻畫類簇的主要特性。
3、基于密度-網(wǎng)格的聚類算法
與傳統(tǒng)的聚類方法不同：基于密度的聚類算法，通過數(shù)據(jù)密度來發(fā)現(xiàn)任意形狀的類簇；基于網(wǎng)格的聚類算法，使用一個網(wǎng)格結構，圍繞模式組織由矩形塊劃分的值空間，基于塊的分布信息實現(xiàn)模式聚類，基于網(wǎng)格的聚類算法常常與其他方法相結合，特別是與基于密度的聚類方法相結合?；诰W(wǎng)格和密度的聚類方法在以空間信息處理為代表的眾多領域有著廣泛的應用。特別是伴隨著近來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、可伸縮的聚類方法的開發(fā)，它在空間數(shù)據(jù)挖掘研究子域日趨活躍。
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