开题报告要点

开题报告是毕业论文的重要组成部分，它是在确定论文题目和选题后，整理研究内容、目的和方法，并且制定计划、时间表的申报材料。下面是开题报告的要点，以及三个案例。

要点一：选题与背景

开头部分需要描述选题其背景和意义，说明要研究的问题与当前社会、经济、文化等方面的联系，使读者更好地了解研究的意义和重要性，这也是评估研究意义的一个关键因素。

要点二：研究目的

在选题之后，需要结合研究的背景和选择的专业方向，明确确定研究目的和研究对象，并且说清对研究目的的实际应用和利益是什么。

要点三：文献综述

针对研究问题，需要通过文献调查来阐明研究当前的研究现状和相关成果，同时深度分析其不足之处，为研究设立合理路线和方向提供基础。

要点四：研究方法

在确定研究目的之后，需要进一步描述研究的具体方法和步骤，同时毕业生应该对所选的方法进行解释。如何解释所选择的方

1 / 8

法是很重要的。在解释时，需要描述为何所选方法适用于研究，也需要明确该方法可行性和可靠性。

要点五：预期效果与进度

在研究方向、目的和方法定义后，需要将预期效果进行描述，并且给出一个预期的进度和时间表。这一步重要是为了明确研究的目标和任务，同时提醒提出者研究进度的需要，让时间的管理更加合理有序。

案例一：

研究题目：基于深度学习的室内空气质量监测研究

背景：随着全球工业化进程的加快以及人口快速增长，各种污染物已经严重影响人类健康。尤其是室内常常成为各种有害物质的集聚地，对人类的健康产生了极大的威胁。

研究目的：本研究旨在研究和解决室内的污染和空气流通问题，将基于深度学习的模型应用到空气质量监测方面，着重通过机器学习和智能控制的技术手段充分地利用已有的实验数据，实现更准确、更实用的室内空气质量监测。

文献综述：通过阅读大量文献比较分析，引入了强化学习算法方面的思路，并分析了主流计算机视觉技术的原理，以及过滤器与匹配器的基本构成机理，最终进入研究性能最佳的人工神经网络之间的结构变化。

2 / 8

研究方法：本研究采用深度强化学习算法及相关计算机视觉技术，对各类室内场景中，对污染物浓度和动态低频浏览图片集的传感器数据抓取和处理，建立污染物菌落和温湿度数据特征图像，实现由标记数据到未标记数据的深度学习方法，进而构建专业的室内空气质量监测体系。

预期效果与进度：预计成果是一套完全自动化的室内空气质量监测系统，包括测定各种室内有害物质以及温度、湿度的传感器仪器，还有基于机器学习方法进行分类和效果预测的硬件和软件系统。研究计划一年，安排如下：前6个月：体系方案设计；中间6个月：系统实现；最后2个月：系统测试。

案例二：

研究题目：移动支付网络安全研究

背景：移动支付作为一种方便快捷的支付方式，得到了广大消费者的青睐。但随之而来的问题是支付过程的安全性问题，如何保障移动支付安全特别是防止网络攻击的发生，是当前需要解决的问题。

研究目的：本研究希望通过全面了解移动支付网络安全现状，探讨网络安全方案以降低风险等问题，最终希望在保证用户便利与安全的前提下，提升移动支付网络安全。

文献综述：在文献综述阶段，主要涵盖了珍尔理论、移动支付作为一种电子现金支付方式的安全性、移动支付网络安全对策

3 / 8

以及国内外学者在移动支付网络安全方面的研究成果等。

研究方法：本研究通过对比分析各种移动支付支付流程和支付方式的安全性，构建移动支付网络攻击模型，研究网络信号处理和网络安全软件的设计和实现等方法。具体说，通过人工智能和机器学习等技术手段，识别和记录各种支付网络攻击脚本，提出针对红黑数和有限状态机的加密措施，通过预测算法判别支付通道的安全状态，保证移动支付的安全性。

预期效果与进度：本研究的预期成果是一种基于人工智能和深度学习的高效移动支付网络安全系统，该系统能够预测并避免多种攻击方式，包括SQL注入、XSS跨站脚本、路径遍历、文件上传等。研究计划为期两年，规划如下：前一年完成理论与技术方案研究，后一年实现移动支付网络安全系统的构建和优化。

案例三：

研究题目：互联网金融风控研究

背景：随着科技和互联网的快速发展，互联网金融成为新时代不可忽视的一个重要领域。互联网金融机构众多，投资风险也随之增大，所以风险控制也变得重要。

研究目的：本研究旨在研究如何运用风险评估和监测方法，在互联网金融环境中控制风险，降低风险可能带来的损失。

文献综述：本部分包括历年来国内外金融机构的风险管理经验

4 / 8

和相关，对互联网金融市场的监管漏洞进行分析，以及现有互联网金融风险管理工具的评估分析等。

研究方法：研究过程中，本研究采用量化方法解决互联网金融领域的风险问题，构建风险评估的数学模型，通过人工智能风险决策支持系统，对互联网金融机构进行动态实时监控，并对监测信息进行实时动态调整，及时进行预警处理等。

预期效果与进度：预计研究成果为转换目前互联网金融领域中的其他业务数据，衡量其企业的财务状况和市场机会的特征参数。推荐那些直接对公司业绩和资产负债表的变化产生重大影响的特殊经济变量，从而改善信贷和投资的经营体系。预计研究周期为一年左右。第一阶段为三个月，完成研究方案设计及指标构建；第二阶段进行六个月，完成模型的建立和风险管理应用的测试；第三阶段为三个月，完成研究总结与撰写。研究进度：在研究的第一阶段，将会构建数学模型并筛选适用于互联网金融环境的风险指标。第二阶段将会运用人工智能技术对风险进行动态监控，并对监测信息进行实时动态调整，实现风险预测和预警处理。在第三阶段将会对研究进行总结分析，并完成论文的撰写和提交。

总体而言，本研究旨在提高互联网金融风险控制的水平，研究对于金融机构的监管和客户的保护都具有很高的实用和研究价值。社会经济的发展已经使金融成为现代社会经济体系的重要组成部分，互联网金融作为一种新型金融业务，具有强大的特色优势和市场竞争力，受到越来越多的人的青睐。随着互联网金融行业规模的不断扩大和创新业务的兴起，面临风险和变化

5 / 8

也越来越大。风险控制和防范是对于互联网金融企业和投资者来说十分重要的问题。因此，在这个背景下，如何基于先进的技术手段统筹风险控制一直是互联网金融行业内的一个研究热点，也是当前互联网金融的重要课题之一。

科学有效的风险管理措施可以提高投资者的收益，保护投资者的利益，增强市场的信心。而针对互联网金融行业，风险的判断和控制更加复杂和困难。因为互联网金融周期尤其快，并且缺乏传统金融业务的监管经验，也存在着诸如条款不规范、信息不透明、欺诈和资本流动性等各种风险和隐患。互联网金融平台通过借贷、理财、支付等业务的发展，为个人和企业提供了更加简便的金融服务。但这些服务也为潜在的欺诈分子、非法集资者和投机者等提供了便利条件。因此，在互联网金融行业中采用有效的风险控制和监管，是保护广大投资者合法权益，促进行业的健康发展的重要目标。

随着技术的不断拓展和进步，人工智能逐渐成为互联网金融行业的关键性技术之一，具有非常重要的应用前景。简单来说，人工智能是指机器能够学习和推理的一种技术。它能够对数据进行分析和预测，从而帮助我们更好地做出决策。互联网金融行业是一个大数据时代的重要产物，大量的金融交易数据反应了互联网金融行业的运行状态，可以通过人工智能技术处理，这将大大提高风险控制机构的效率，更好地保护客户隐私信息。在风险控制的过程中，人工智能技术可以从数据中发现隐藏的模式，并自动执行风险控制计划，从而提高风险控制的效率和精度。

6 / 8

在互联网金融行业，如何利用人工智能技术提高风险控制效率和精度是当前的热门话题之一。从上市公司的高管到金融服务公司的投资者都已经意识到了人工智能对于风险控制的巨大价值，并在互联网金融业务中广泛运用。随着越来越多的互联网金融公司的进入，之前的风险控制方法需要升级，因此，开发基于人工智能的风险控制系统，已成为一项必要的需求。

为了实现基于人工智能的风险控制系统，本研究将通过以下步骤：

第一步：构建数学模型，筛选适用于互联网金融环境的风险指标。对于互联网金融企业而言，风险控制指标的选择至关重要。在这一阶段，我们将通过文献调研和实证分析，选取与互联网金融相关的风险指标，建立数学模型并进行深入研究。

第二步：运用人工智能技术对风险进行动态监控。在这一阶段，我们将利用人工智能技术进行数据分析和预测，并对监测信息进行实时动态调整，实现风险预测和预警处理。这将有助于准确地评估风险情况，并有效地采取措施应对不同的风险。

第三步：总结分析研究结果，完成论文的撰写和提交。在这一阶段，我们将对研究结果进行总结和分析，撰写及提交论文。研究结果将有望为互联网金融企业的风险控制管理提供科学的参考和建议，给投资者提供更可靠的保护。

本研究旨在提高互联网金融风险控制的水平，研究对于金融机构的监管和客户的保护都具有很高的实用和研究价值，有助于

7 / 8

加强互联网金融行业的发展，促进投资者的信心，提高行业的透明度和可信度。未来随着技术的不断发展和完善，基于人工智能的风险控制将会在互联网金融行业中得到广泛推广和应用。

8 / 8