Ⅰ 幫我修改成論文參考文獻正確格式
這幾條參考文獻的類型為專著（圖書）和期刊，格式為：
專著：[序號] 著者.書名[文獻類型標識].版本.出版地：出版者，出版年：起止頁碼.
圖書：[序號]作者.題名[文獻類型標識].其他責任者.刊名，年，卷（期）：起止頁碼.
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[9] 崔建遠. 合同法[M]. 北京：法律出版社，1999.10：160.
Ⅱ 期刊論文寫參考文獻格式的時候，發現沒有作者，怎麼辦
所有的文獻，都是有作者的，只不過有時候作者不是人而是一個工作組，對於本刊編輯部這種作者，你大可以在作者一欄寫上***編輯部，或者***會議組委會。不過最好的方法還是換一個文獻，通常查稿件質量不會去查看文獻屬實狀況，只要相關就可以屬在後面
Ⅲ 論文怎麼在word文檔中引用參考文獻格式
方法
首先，先將第一個參考文獻寫好，游標放置在文獻前。
點擊圖示位置處回的編號庫，在下拉答菜單中選擇「定義新編號格式」。
在彈出的窗口中修改編號格式，此處按照一般的參考文獻編號格式進行修改，改為"[1]"，對齊方式按照自己喜好選擇，然後點擊確定。
接著就可以編輯第二個參考文獻。在編輯完成後，將參考文獻的標注加到對應的正文中。首先將游標放置在要插入的位置，然後選擇插入-->交叉引用。在彈出的對話框中選擇你要插入的引用文獻。
選擇好後點擊插入，最後選中"[1]"，然後選擇開始-->上標，得到上標形式標注。接下來按照這個步驟操作即可。
Ⅳ 論文參考文獻 有規定要幾個嗎 急啊 ···
數量不限。
2007年8月20日在清華大學召開的「綜合性人文社會科學學術期刊編排規專范研討會」決定屬，2008年起開始部分刊物開始執行新的規范「綜合性期刊文獻引證技術規范」。該技術規范概括了文獻引證的「注釋」體例和「著者—出版年」體例。不再使用「參考文獻」的說法。
這兩類文獻著錄或引證規范在中國影響較大，後者主要在層次較高的人文社會科學學術期刊中得到了應用。
(4)武漢大學論文參考文獻格式擴展閱讀
參考文獻格式
1、文後參考文獻不編序號,僅在文末按其重要程度或參考的先後順序排列。
2、文後參考文獻不注頁碼。
3、文後參考文獻的著錄項目及次序與注釋基本相同。
4、 著錄參考文獻可以反映論文作者的科學態度和論文具有真實、廣泛的科學依據，也反映出該論文的起點和深度。
5、著錄參考文獻能方便地把論文作者的成果與前人的成果區別開來。
6、著錄參考文獻能起索引作用。
Ⅳ 論文參考文獻要幾個
提供一些關於中小企業財務管理存在的問題的參考文獻，供參考。
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淺談我國中小企業財務管理中存在的問題及對策[j].
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論我國中小企業財務管理存在的問題及對策[j].
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中小企業財務管理存在的問題及改進措施研究[j].
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淺談中小企業財務管理中存在的問題及對策[j].
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淺析中小企業財務管理中存在的問題及對策[j].
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Ⅵ 如何在word2010中引用參考文獻
方法/步驟
1
輸入一段正文：（論文最好通過插入多級列表的方式生成）
註：文檔的參考文獻上標是教程做完後生成的，而不是輸入的時候就有；
2
在文檔最後添加引用的文獻並編號：
注意：先添加編號再輸內容！！！！
① 打開Word2010文檔頁面，在「開始」--「段落」中單擊「編號」下三角按鈕；如下圖2-1：
3
② 在列表中選擇符合我們要求的編號類型就能將第一個編號插入到文檔中。
③ 在第一個編號後面輸入文本內容，按回車鍵將自動生成第二個編號；如下圖2-2：
4
以同樣的方法可以添加多個用到的參考文獻；
注意，此時參考文獻只是添加並未插入！如下圖2-3：
5
插入文獻：
1、在正文需要插入參考文獻的地方，點擊 「插入」—「交叉引用」--- 引用類型「編號項」---選擇要插入的文獻；如下圖1所示：
2、點擊「插入」後關閉；插入後如下圖2所示：
3、將正文中的插入文獻編號選中，按組合鍵「ctrl」+「 shift」 +「+」將編號變為上標，如下圖3所示：
4、按相同方法依次插入多個文獻，如圖4所示：
附加：引用文獻的整理：在正文中插入新引用的參考文獻
例如：要求在引用文獻【1】和【2】之間的正文中插入新的參考文獻（假設參考文獻名為：武漢大學電氣工程學院）；
⑴在結尾的參考文獻中相應位置（由要求知插入在文獻【1】和【2】之間）插入此文獻，由於設置了編號，原文獻【2】以後的參考文獻編號會自動更改；如下圖4-1所示：
⑵ 在正文中按第三步的辦法同樣插入新的參考文獻【2】；如下圖4-2所示：（注意：此時正文中參考文獻編號並未自動更改）
⑶先ctrl+S保存下文件，然後ctrl+A選中全文，右鍵「更新域」（可能需選擇「更新整個目錄」）；如下圖4-3所示：
⑷ 回到正文可發現參考文獻編號已經自動更改；如下圖4-4所示：
【注】參考文獻格式獲取：
從中國知網之類的資料庫獲取參考文獻格式的方法：（以參考文獻【3】--夏開全.纖維增強樹脂基復合材料輸電桿塔及其應用進展---為例）
1、進入中國知網資料庫，輸入查詢「纖維增強樹脂基復合材料輸電桿塔及其應用進展」，選中正確的文獻，點擊「導出/參考文獻」
2、在新窗口選中後點擊 「導出/參考文獻」
3、點擊復制到剪切板，然後到Word中粘貼即可！
Ⅶ 專業論文的格式誰知道呀（就是有什麼中文摘要 關鍵詞 參考文獻等） 能不能隨便給個範文啊
大概就這樣了 參考一下吧
基於landsat-TM影像的專題信息提取
學生姓名：XX 學號：20085080079
院系：城市與環境科學學院 專業：XX
指導教師：XX 職稱：助教
摘 要：本文以沈陽地區為研究區，利用光譜信息提取水體、植被，採用基於灰度共生矩陣的紋理量的分類法，通過TM5波段提取灰度共生矩陣和灰度聯合矩陣，計算並提取最能反映類別差異的紋理量值將光譜信息混淆的水田、旱田、居民地用分離，得到最終的分類結果。結果表明:將紋理特徵應用於圖像分類中可區分光譜混淆的地類，光譜與紋理特徵結合得到的分類精度要高於單純光譜的分類精度。
關鍵詞：遙感影像;光譜特徵;紋理特徵;灰度共生矩陣;分層提取;土地利用
Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction，water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the classification.Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification accuracy.
Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use
引言
遙感圖像信息專題特徵的提取，需要對TM圖像的光譜信息和紋理信息進行綜合分析,以達到提高影像分類精度的目的[1] 。在自然資源調查中，遙感圖像已成為重要的空間數據源，其中TM圖像信息是進行土地利用/覆蓋變化動態監測的重要依據。常規提取TM圖像信息主要是利用影像的光譜解析度進行的，難以正確區分光譜易混淆的地物，例如菜地與其他耕地類型。
提取TM圖像中易混淆地物信息，可以充分利用影像的空間解析度及影像上豐富的紋理信為了息來完成信息提取。紋理分析方法在許多領域都有重要的應用，吳高洪等[2]為了提高紋理圖像分割的邊緣准確性和區域一致性以及降低分割錯誤率，提出了一種基於小波變換進行紋理分割的方法。因此，研究地物在影像上的紋理特徵，建立和充分應用基於紋理特徵的地物分類及信息提取方法，將是今後研究高解析度遙感影像信息提取的方向之一[3]。圖像分析需要用到影像的灰度和紋理信息，灰度即波譜信息，是最基本的信息，紋理反映了灰度的空間變化情況，它由紋理基元按某種確定的規律或者某種統計規律排列組成。為了能用計算機進行紋理分析和形成統一的尺度，需將紋理量化，以定量反映紋理信息，形成紋理變數和紋理圖像以便分析[4]。
1 研究區概況
蘇家屯是沈陽市的九個市轄區之一，位於沈陽南部，距沈陽市中心15公里，與撫順、本溪、遼陽三市毗鄰。這里氣候適宜，雨量適中，年均氣溫8度，年均降水量700毫米。物產豐富，蘊藏著豐富的煤石油天然氣鐵礦石和優質礦泉水等自然資源。蘇家屯農業發達，盛產水稻、玉米，是國家確定的現代化農業示範區。本文選擇數據源所選取的數據是沈陽地區2001年8月11日TM影像區的子區域。根據沈陽地區的農事歷，選擇10月上旬的遙感資料為宜。
2光譜信息
地物的光譜一般是指像素的亮度值，地表的各種地物由於物質組成和結構不同而具有獨特的波譜反射和輻射特性，在圖像上反映為各類地物在各波段上灰度值的差異。地物光譜響應特徵是多光譜遙感影像地物識別最直接，也是最重要的解譯元素。
3 紋理特徵
紋理也是遙感影像的重要信息,它通過色調或顏色的變化表現細紋或細小的紋案，這種細紋或細小的紋案在某一確定的圖像區域中以一定的規律重復出現。
目標地物的紋理特徵與航空相片的比例尺和太陽高度角有關。另外，它反映了影像的灰度統計信息、地物本身的結構特徵和地物空間排列的關系，是進行目視判讀和計算機自動解譯的重要基礎[5]。許多研究表明，除了原始影像光譜信息以外，加上紋理信息就可以使分析准確性和精度提高[6]。遙感圖像中多為無規則紋理，一般採用統計方法進行紋理分析,目前用得較多的統計方法有共生矩陣法、分形維法和馬爾可夫隨機場法。
所謂灰度共生矩陣是由影像灰度級之間二階聯合條件概率密度所構成的矩陣，反映了影像中任意兩點間灰度的空間相關性。其方法是先依據影像的灰度級數和灰度變化情況計算出4個方向(右、下、右上和左下)任意兩個灰度級相鄰出現的概率矩陣，它能提供多個紋理量，可以從多個側面描述影像的紋理特徵，因而在紋理分類中得到廣泛的應用[7]。
4 提取方法
4.1 數據預處理
本文對沈陽地區遙感影像進行光學增強處理，並採用高通濾波來進行濾波處理對影像進行融合將融合後的影像進行幾何校正。本文以1∶5萬比例尺地形圖為底圖，選取均勻地分別在整幅圖像內的60個控制點，採用二次多項式糾正模型建立兩幅影像的對應關系。配准精度在0.3個像元以內，
4.2 土地利用分類體系的確定
參考國家土地利用分類體系，結合研究區土地資源的實際情況，TM影像波譜特徵及其解析度等，把研究區土地利用現狀分類系統按二級進行分類，一級類型5個，分別為水體、水田、旱地、居民地、植被。
4.3遙感信息提取
遙感圖像的某些波段往往存在異物同譜和同物異譜現象，如果把多種地物放到一起考慮，由於這些波段的加入，會使信息提取變得非常復雜，這也正是傳統上基於統計特徵的監督和非監督分類遇到的難題。而對地物進行分層處理，就可以充分利用各類地物在不同波段的特徵，收到較好效果[8，9]。對某一地物進行提取，獲得該信息層，與原圖像進行邏輯與運算，做掩膜處理，從而將該地物像元從原始圖像中去除，以避免它對其他地物提取的影響，從而為以後的信息提取創造了純凈的環境。
4.3.1基於地物光譜模型的遙感影像分類
為獲得光譜知識，在原始圖像上進行采樣。在采樣過程中考慮到同類地物顏色的差異，如水域的深淺等，每一地類進行了多個樣本值的合並，得到地物的綜合光譜特徵值（如圖1）。
圖1 地物光譜特徵
水體的提取：太陽光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水體，入射到水體的光，部分被水體吸收，部分被水中的懸浮物反射，少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被懸浮物反射和被水體反射的輻射，部分返回水面，折回到空中。因此，遙感器所接收到的輻射就包括水面反射光，懸浮物反射光，水底反射光和天空反射光（如圖2）。由於不同水體的水面性質和水體特性的不同，從而形成感測器上接收到的反射光譜就存在差異，為遙感探測水體提供了基礎。在可見光范圍內，水體的反射率總體比較低，不超過10%,一般為4%～5%,並隨著波長的增大逐漸降低，到0.6μm處約2%～3%，過了0.75μm，水體幾乎成為全吸收體。因此，在近紅外的遙感影像上清澈的水體成黑色。因此在提取水體時圖面上黑色部分即為水體。
圖2 感測器接收到的光譜
植被的提取:健康植物的波譜曲線有明顯的特點（如圖3），在可見光的0.55μm附近有一個反射率為10%～20%的小反射峰。在0.45μm和0.65μm附近有兩個明顯的吸收谷。在0.7～0.8μm是一個陡坡，反射率急劇增高。在近紅外波段0.8～1.3μm之間形成一個高的，反射率可達40%或更大的反射峰。在1.45μm、1.95μm和2.6～2.7μm處有三個吸收谷。它們分別受葉子色素，細胞構造，含水量等的影響。因此，在對TM影像上的植被進行提取時，要考慮以上因素。
圖3 健康植被的光譜特徵
4.3.2基於紋理信息的分類
在圖1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光譜相似度，因此需要根據紋理特徵進行提取。
本文用水體和植被信息分別對原始影像做掩膜，再結合紋理信息作監督分類提取居民地、水田和旱地。為了突出圖像的紋理，提高對圖像的解譯和分析能力，在對圖像進行紋理分析之前，利用ErdasImagine軟體對掩膜後的影像進行了增強處理。
為了進行紋理分類，首先必須提取各類的紋理特徵。試驗中先提取各類樣本，統計各種類紋理特徵，再找出最大差異的紋理量，作為分類特徵量進行分類(如圖4)。紋理特徵的提取需考慮到窗口的大小、方向和步長。本文利用TM第5波段的紋理特徵,採用了3X3大小的窗口、四個方向的均值[10]、步長為1來對紋理值(包括角二階距、對比度、熵、相關)進行特徵統計。
圖4 紋理樣本圖
本文所有的紋理分析均在Matlab7.0上進行，主要目標是實現對輸入遙感影像進行紋理分析，輸出紋理分析的結果，以便通過使用結果，以不同的結合方式輔助分類作對比研究。從圖5中我們可以看到，3種地類在ASM紋理特徵量上差異最大，COR上次之，因此取用ASM、COR特徵值，對3種地物加以提取。
圖5 3種紋理特徵曲線
旱田的提取:從紋理曲線中可以看出旱田的ASM量與水田、居民地有很大的差異，因此通過實驗對ASM進行閾值設定來提取旱田。
居民地和水田的區分:採用基於紋理特徵和光譜特徵相結合的方法，對居民地進行提取。水田和居民地在ASM特徵量上，有著較大的差異，但仔細觀察可以發現，在去除了旱田的干擾後，水田和居民地在COR特徵量上也有著很大的差異。同時一些研究提出了(歸一化建築指數)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)來對居民地進行提取（見表1）。從表2中可以看出，這種方法並不適合本文的研究區，但是對原始的光譜特徵信息進行分析可以發現，在只存有水田和居民地的圖像上，兩者在TM5上的亮度值差距很大。綜上所述,可以對COR和TM5的亮度值進行閾值設定提取居民地,將其與水田相分離。
表1 5種地物的NDVI指數
指標 水體 水田 旱地 居民地 植被
NDVI 0．24271 0．218619 0．380397 0．231489 0．166337
5精度評價
衡量分類精度最廣泛的方法是由Congalton提出的誤差矩陣法(error matrix)，為了評價分類試驗精度，本文採用隨機抽樣方法抽取400個點作正確率評價，通過對原圖的目視判讀結合實地考察對結果進行正確率評價，建立混淆矩陣，計算其Kappa系數(見表2)，在ERDAS監督分類中總正確率為85.4 %(見表3)，兩者相比較可以看出，基於光譜和紋理特徵的信息分層提取方法能夠很好的對研究區影象進行分類。
表2 光譜紋理信息分類精度%
居民地 水田 旱地` 水體 植被
居民地
水田
旱地
水體
植被
總合
正確率/% 82
4
2
1
1
92
90.2 7
99
2
1
1
109
90.8 5
3
113
1
1
123
91.8 1
0
0
35
1
37
94.6 1
1
1
1
36
39
92.3
總正確率=91.5% Kappa系數=0.87
表3 EARDS監督分類精度
居民地 水田 旱地` 水體 植被
居民地
水田
旱地
水體
植被
總合
正確率/% 3123
240
107
24
63
3577
88 39
7481
569
176
6
1363
78 81
112
1477
99
32
8723
86 5 1
39
202
1067
4
1801
82 7
0
2
3
379
379
97
總正確率=85.4 %
6結語
（1）試驗表明，對地物進行分層處理，就可以充分利用各類地物在不同波段的特徵。避免已提取地物對其他地物提取的干擾，為後續信息提取創造了純凈的環境；同時還可以有效地減少了漏分和誤分，提高分類正確率。本文採用此方法對建設用地信息提取，獲得較為滿意的效果。
（2)綜合運用光譜知識、紋理信息對於僅基於遙感多光譜信息的傳統分類方法，能夠更有效地提取出土地利用類型信息，精度有了一定提高。
（3）本文在進行紋理分析時，僅使用了單波段的影象數據，對於多波段影象數據未能充分利用； TM全色波段紋理清晰，如能加以利用，會對分類精度的提高有一定的幫助。
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標題 XXXXXXXXXXXXXX（宋體三號字加黑，居中）
學生姓名：XX 學號：XXX(五號宋體字不加黑，居中)
XXXX院（系） XX專業(五號宋體字不加黑，居中)
指導教師：XXX 職稱：XXX(五號宋體字不加黑，居中)
（空兩格）摘 要(黑體小四)：具體內容(楷體小四號字不加黑)
（空兩格）關鍵詞(黑體小四)： **；**；** (楷體小四號字不加黑)
(空一行)
Abstract(Times New Roman小四加黑)： 具體內容(Times New Roman小四不加黑)
Key Words(Times New Roman小四加黑)：**；**；** (Times New Roman小四不加黑)
前言(宋體小三號加黑)
一、政府信息公開制度概述（一級標題宋體四號字加黑）
(一)政府信息公開的內涵（二級標題仿宋體小四號字加黑）
1．政府信息公開（三級標題宋體小四號字）
正文內容（宋體小四號不加黑）、圖表說明（宋體小五號字不加黑）