2023年度理工毕业论文开题报告,菁选2篇

理工毕业论文开题报告1　　论文题目：数字化直复营销对*本土服装品牌的影响研究　　一、选题意义：　　1.目前国内对直复营销在*企业中的应用与实践都有研究，但是对直复营销在国内服装企业的应用研究却寥寥无下面是小编为大家整理的2023年度理工毕业论文开题报告,菁选2篇,供大家参考。

理工毕业论文开题报告1

　　论文题目：数字化直复营销对*本土服装品牌的影响研究

　　一、 选题意义：

　　1. 目前国内对直复营销在*企业中的应用与实践都有研究，但是对直复营销在国内服装企业的应用研究却寥寥无几，而对数字化直复营销策略在*服装企业中的应用研究几乎没有。大部分的研究仅仅局限在计算机行业、邮政和笼统的中小型企业中，并且大部分服装品牌对数字化直复营销概念模糊。

　　2. 数字化直复营销虽然是一个新兴的名词，但是在欧美等一些发达国家中，数字化直复营销在服装业的应用已经非常普及且运用相当成熟，给企业带来了巨大的利润。在*本土服装品牌走向国际化、品牌化、科技化的发展趋势下，运用数字化直复营销策略将会给*本土品牌的发展带来巨大的潜力。

　　3. 通过调研*本土品牌运用数字化直复营销策略的程度比较，并且实际案例，分析现今的应用现状以及应用给品牌带来的影响。对*本土服装品牌的数字化直复营销应用现状提出有效的对策，来实现品牌的利润最大化，以低成本、高效率地推广品牌，提高品牌的核心竞争力。

　　二、 可行性分析：

　　*本土服装企业所创造出来的品牌，尤其是休闲装品牌已经出现了严重地市场过剩现状，品牌产品的同质化，营销技术趋于模仿，品牌的创新和动力的缺失，使得国内服装本土品牌开始集体衰落。随着数字化时代的到来，大众化营销趋势向个性化营销的转变，发达国家通过数字化的直复营销战略，建立起了良好的顾客关系，为客户提供个性化的服务，销售业绩大幅度提升，这样高效的、可测量的颠覆性的新营销是非常具有可行性的。数字化直复营销虽然还没有在*本土品牌中普及，但是很多服装品牌已经试水数字化直复营销。互联网的急速普及，手机3G时代的到来，数字化直复营销策略必定给*服装本土品牌的发展带来新的发展契机。

　　三、 解决的主要问题：

　　通过分析对以数字化直复营为服装品牌营销策略应用程度差异对比分析，结合案例分析，归纳应用现状。提出数字化直复营销在发展过程中所存在的问题，理论与实际相结合，提出适用于*本土服装品牌的数字化直复营销对策来推进*本土服装品牌的国际化、品牌化、科技化的进程，让*本土品牌更好的发展。

　　四、 总体研究思路：

　　首先，分析*本土服装品牌的发展趋势。分析在数字化时代的进程下，*本土服装品牌发展数字化直复营销所具备的条件。再通过分析本土服装品牌的数字化营销策略应用程度的分析，结合某主导型本土品牌的个人访谈，总结出国内服装品牌发展数字化直复营销所存在的问题，提出有效的对策来解决现实问题。

　　五、 预期成果：

　　通过市场调研分析数字化直复营销在*本土服装中的应用程度差异，结合*本土服装企业发展现状，归纳出适用于*本土服装品牌的有效的数字化直复营销策略，使我国本土服装品牌能够通过这种有效的、可测量的、高回报的新营销策略来建立起良好的客户关系、提高品牌的核心竞争力、实现利润最大化，能够根据自身服装企业的实力来使营销策略更加创新、更加高效。真正地能顺应当今的新的营销趋势发展，实现个性化服务，建立起品牌价值，维护好顾客的关系。

　　六、 基本内容与纲要

　　七、 工作计划：

　　20 年12月10日 开题报告初稿

　　20 年12月24日 开题报告与任务书

　　20 年01月04日 论文初稿、外文翻译、文献综述

　　20 年03月22日 论文整理、格式修正

　　20 年04月01日 论文整理、格式修正

　　20 年05月12日 论文完成

理工毕业论文开题报告2

　　一、论文的研究内容

　　论文的研究内容包括两个方面：一是研究新的高效的聚类算法;一是把已有的聚类算法或论文提出的新算法和入侵检测技术相结合，从而提出一个好的入侵检测模型。具体的研究内容包括以下几个点：

　　第一、针对聚类算法的研究问题：

　　1、如何提高算法的可扩展性

　　许多聚类算法在小于200个数据对象的小数据集上是高效率的，但是无法处理一个大规模数据库里的海量对象。现有的聚类算法只有极少数适合处理大数据集，而且只能处理数值型数据对象，无法分析具有类属性的数据对象。

　　2、如何处理离群点

　　然而在某些应用中，用户可能对相对较小的簇比较感兴趣，比如入侵检测中，这些小的簇可能代表异常行为，那么我们需要考虑在对算法影响更小的前提下，如何更好的处理这些离群点。

　　3、研究适合具有类属性数据的聚类算法的有效性

　　对聚类分析而言，有效性问题通常可以转换为最佳类别数K的决策。而目前有关聚类算法的有效性分析，大都集中在对数值数据的聚类方式分析上。对于具有类属性的数据聚类，还没有行之有效的分析方法。

　　第二、针对聚类算法在IDS应用中的研究问题：

　　1、如何结合聚类技术和入侵检测技术取得更好的效果

　　很多的聚类算法都已经和IDS应用环境结合起来了，很多研究者对前人提出的算法作出改进后，应用到IDS系统中去，或者提出一个全新的算法来适应IDS的要求。随着聚类技术的不断发展，聚类技术在入侵检测中的应用将是一个很有前景的工作。我们需要把更好的聚类技术成果应用到入侵检测中。

　　2、利用聚类技术处理入侵检测中的频繁误警

　　虽然入侵检测是重要的安全措施，然而它常常触发大量的误警，使得安全管理员不堪重负，事实上，大量的误警是重复发生并且频繁发生的，可以利用聚类技术来寻找导致IDS产生大量误警的本质原因。

　　二、学位论文研究依据

　　学位论文的选题依据和研究意义，以及国内外研究现状和发展趋势

　　聚类分析研究已经有很长的历史，其重要性及其与其他研究方向的交叉特性已经得到了研究者的充分肯定。对聚类算法的研究必将推动相关学科向前发展。另外，聚类技术已经活跃在广泛的应用领域。作为与信息安全专业的交叉学科，近年来，聚类算法在入侵检测方面也得到大量的应用。然而，聚类算法虽取得了长足的发展，但仍有一些未解决的问题。同时，聚类算法在某些应用领域还没有充分的发挥作用，聚类技术和入侵检测技术结合得还不够完善。在这种背景下，我们认为，论文的选题是非常有意义的。

　　本论文研究的内容主要包括两个方面：聚类算法的研究以及聚类算法在入侵检测中的应用。下面从两个方面阐述国内外这两个方面的`发展现状和趋势：

　　前人已经提出很多聚类算法，然而没有任何一种聚类算法可以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构，根据数据在聚类中的积聚规则以及应用这些规则的方法，可以将聚类算法分为以下几种：

　　1.划分聚类算法

　　划分聚类算法需要预先指定聚类数目或聚类中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终的聚类结果，划分聚类算法典型代表是k-means算法[1]和k-modoids算法。这些算法处理过程简单，运行效率好，但是存在对聚类数目的依赖性和退化性。迄今为止，许多聚类任务都选择这两个经典算法，针对k-means及k-modoids的固有弱点，也出现了的不少改进版本。

　　2.层次聚类算法

　　又称树聚类算法，它使用数据的联接规则，透过一种层次的架构方式，反复将数据进行分裂和聚合，以形成一个层次序列的聚类问题解。由于层次聚类算法的计算复杂性比较高，所以适合于小型数据集的聚类。20xx年，Gelbard等人有提出一种新的层次聚合算法，称为正二进制方法。该方法把待分类数据以正的二进制形式存储在二维矩阵中，他们认为，将原始数据转换成正二进制会改善聚类结果的正确率和聚类的鲁棒性，对于层次聚类算法尤其如此。Kumar等人[9]面向连续数据提出一种新的基于不可分辨粗聚合的层次聚类算法，既考虑了项的出现次序又考虑了集合内容，该算法能有效挖掘连续数据，并刻画类簇的主要特性。

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