如何写摘要(如何用摘要写范文)

摘要是学术论文的开头，主要介绍研究工作的目的、方法和结论，不加作者的评论和批注，不加图表和公式。抽象来说，重点在结论部分。即使摘要很短，论文的观点和最终结论也要写清楚。在这里，我们将分析摘要的写作方法，并提出两种常见的摘要写作模板。最后有一个抽象模型供你参考。

1.摘要的基本要求和写作模板。

一般来说，论文摘要是对论文内容的简短陈述，不加注释或评论。但实际上，不同类型的论文对摘要的撰写要求是不同的。即使是同一类型的论文，不同的单位也有不同的写作要求。比如论文题目对摘要的要求和论文不一样，不同的杂志对论文题目的要求不一样，不同的学校和论文对摘要的要求不一样。所以，只要不对论文摘要提出特殊要求，只需要说明研究的背景意义，引出论文的选题即可。通常的结构是:研究背景、意义或目的(随便选一个角度写)+在此背景下，本文研究“什么”这个话题，希望能起到指导作用。

但是写学位论文的时候，对学位论文摘要的要求比较严格，但是还是有模板的。通常分为两部分:一部分是研究背景、意义或目的；第二部分是本文的结构。第一部分比较简单，一般用1-2句话解释。第二部分用自己的语言解释了论文的总体结构。比如先写什么，再写什么，最后写什么，得出什么结论。

2.论文摘要的写作方法

撰写摘要有两种常用的方法:

(1)巴黎方法P =问题:指论文中要解决的问题A =途径:论文中采用的研究方法R =结果:有哪些研究成果I =影响:这些成果有哪些具体的理论或实践影响？

把这四个问题解释清楚，在正确的逻辑下组织成语言，才是合格的摘要。如果是英文摘要，可以用四种句型来完成:我在这篇论文中试图解决的问题是...我解决问题的方法...这项研究取得的成果增加了。乌德...我们获得的结果的影响是...

(2)大纲平滑法(万能法)所谓大纲平滑法，就是根据试卷本身的内容，用语言来组织试卷。这种方法最简单，最适合各种试卷。比如本文先分析什么，在此基础上通过什么方法研究什么，最后得出什么结论。大纲的方法可以很好的涵盖这些方面，而且写法简单，按照目录结构就可以了。需要注意的是，有些高校对学位论文的要求比较严格，如果这样写摘要，可能会通不过。

3.论文摘要范文

征文一:论文题目摘要征文题目:基于大数据的HR招聘优化摘要征文:1980年，未来学家阿尔文托夫勒(alvin toffler)首次提出大数据，在《第三次浪潮》中，他将大数据称为第三次浪潮的缤纷乐章。从2009年至今，大数据已经成为互联网信息技术行业的热门词汇。随着岁月的增加，人类科技的快速发展，云计算的出现，大数据的普及，物联网和移动互联网在人们生活中的覆盖发展，数据时代将是人类发展史上的下一个重要时期。大数据IT技术已经不再陌生，已经逐渐渗透到人们生活的方方面面。同时，它也成为世界经济和企业发展需要考虑的重要因素之一。在国内现有的招聘软件中，普遍存在软件种类繁多、功能单一、操作复杂等问题。没有一个软件或网站能真正把招聘、求职、管理融为一体。许多企业的人力资源管理可能需要在多个软件中重复输入信息，或者手动计算和输入来操作不同种类的人力资源管理模块，导致人力资源管理的复杂性和低效率。时代总是在进步的，现在我们处于大数据时代，必须重视大数据人力资源的招聘优化。范二:学位论文摘要模型论文题目:复杂系统框架下的企业信用风险预警研究摘要范文:近年来，我国商业银行不良贷款率一直在高位徘徊，使得许多商业银行乃至整个金融市场面临较高的信用风险。为了从根本上降低商业银行面临的信用风险和不良贷款率，有必要在发放贷款前对企业未来还款过程中可能出现的信用风险进行预警。从系统论的观点来看，许多企业彼此密切相关，形成一个复杂系统，而每一个单独的企业都是这个复杂系统的一个子系统。因此，有必要从复杂系统的角度来研究企业信用风险。复杂网络和神经网络是研究复杂系统的重要工具。现有研究虽然利用复杂网络对信用风险传染的相关问题做了大量工作，但基本上只研究网络拓扑本身，没有考虑关联企业之间信用风险传染能力的相互影响。另外，传统的神经网络在收敛过程中容易陷入鞍点。如何判断神经网络是否陷入鞍点，如何跳出鞍点是一个研究难点。本文以我国上市公司为研究对象，在复杂系统研究框架下，运用进化神经网络理论和复杂网络理论对企业信用风险预警模型进行研究。在研究过程中，综合考虑了企业内部因素和外部环境因素以及个人之间的关系。内部因素、外部环境因素和个体之间的关系是复杂的非线性关系，因此有必要用非线性工具来研究它们。企业的内部因素主要是其财务指标，通过很多财务指标对企业是否存在信用风险做出预警是机器学习中的一个分类问题。进化神经网络结合了遗传算法和神经网络的优点，适用于分类预测，但容易收敛到鞍点。针对这一问题，提出了一种新的进化神经网络模型，该模型基于rescue进化神经网络(RENN)算法。RENN算法基于在线性能和离线性能构造了一个“性能波动性”指标来判断神经网络是否收敛于鞍点。此外，该算法在兼顾优化倾向和鲁棒性的前提下，淘汰当前父代，从一些历史表现最好的个体中选择进化所需的新父代，跳出鞍点进行后续优化。外部环境因素与单个企业的关系对企业间信用风险的传播有直接影响，复杂网络中的传播理论可以很好地描述企业间信用风险的传播机制。本文采用互信息熵系数来度量不同股票时间序列之间的非线性、非平稳关系，并以此系数为边权构建企业信用风险的复杂网络，为分析外部环境因素对企业信用风险的影响构建了一个复杂的系统环境。在此基础上，运用复杂网络传播理论研究了企业信用风险的路径依赖和信用风险传播过程中的滚雪球效应，分析了传播能力对企业信用风险的影响。得出企业信用风险的传染强度与其传递信用风险的能力相当的结论。此外，本文在社区挖掘的基础上，综合考虑了社区和权重对企业信用风险的影响，重新定义了信用风险在节点不同路径中的扩散比例，解决了原有PageRank算法不考虑权重、不适用于无向网络的问题，提出了可以度量企业信用风险感染强度的CommunityRank算法。本文在研究企业内部因素、外部环境因素以及企业之间的关系对企业信用风险影响的基础上，运用进化神经网络理论和复杂网络理论，从复杂系统理论的角度综合分析了内部因素和外部因素对企业信用风险的影响。分析结果作为企业信用风险指数，即CI指数。实证结果表明，企业信用风险指数能够有效预警企业信用风险。