论文摘要是学术论文的开头部门，主要是对研究事情的目的、方法、结论举行先容，不需要添加注释与作者的评论，也不需要添加图表公式。在摘要中，重点是结论部门，纵然摘要篇幅再短，也要写清楚论文的看法与最后的结论。

下面我们就分析论文摘要的写作方法，提出两种常见的论文摘要写作模板，最后另有摘要范文供大家参考。1.论文摘要的基本要求与写作模板一般来说，论文摘要是对论文的内容不加注释和评论的简短陈述。但实际上，差别类型论文的摘要写作要求都不相同，纵然同一类型论文，差别单元写作要求也差别，例如职称论文摘要要求和学位论文摘要要求差别，差别杂志社对职称论文的要求差别，差别学校与学位论文的摘要要求也差别。所以，只要不是对论文摘要提出特殊要求，只要说明晰研究的配景意义，并引出论文的选题即可。

通常结构为：研究配景、意义或目的（三者选一个角度去写即可）+在此配景下，本文对“什么什么”这一课题举行了研究，希望能起到一定的指导意义。不外写学位论文时，对论文摘要的要求比力严格，但依然有模板可言。通常分为两部门：一部门为研究配景、意义或目的；第二部门为本文的结构。

其中第一部门内容较为简朴，通常用1-2句话论述。而第二部门，则是用自己的语言，论述大致的论文结构。

例如：本文先写什么，再写什么，最后写什么，得出了什么结论的方式去写。2.论文摘要写作方法常用的论文摘要写作方法有以下两种：（1）PARI法P = Problem: 指论文要解决的问题A = Approach: 论文接纳的研究方法R = Results: 研究效果是什么I = Impacts: 这些效果有什么详细理论或者实际的影响将这四个问题交接清楚，并在正确逻辑下组织成语言，就是一篇及格的摘要。如果是英文版摘要，则可以用四个句式完成：The problem I am trying to solve in thispaper is ...The approach I adopt to solve the problemis ...The results obtained in this researchinclude ...The impacts of our obtained results are ...（2）捋纲领法（万能法）所谓捋纲领法，就是凭据论文自己的目录，用语言组织起来就可以了。

这种方法是最轻便的方法，基本适用于所有类型的论文中。例如，本文通过查找参考文献等途径，先对什么举行了分析，并在此基础上，通过什么方法对什么举行了研究，最后得出了什么结论，而捋纲领这种方法，是能够很好的涵盖这几个方面的，而且写法简朴，根据目录结构来即可。需要注意的是，部门高校对学位论文要求很严，如果根据此种方式写摘要可能不会通过。

3.论文摘要范文范文1：职称论文摘要范文论文题目：基于大数据的人力资源招聘优化摘要范文：1980年,未来学家阿尔文·托夫勒首次提出大数据,在《第三次浪潮》中将大数据称为第三次浪潮的华彩乐章。从2009年至今,大数据成为互联网信息技术行业的盛行词汇。随着年份增加,人类科学技术生长迅猛,云盘算泛起、大数据普及,以及人们生活中物联网、移动互联网的笼罩性的生长,数据时代将是人类生长史的下一个重要时期。

大数据IT技术已经不再生疏,逐渐渗透到人们生活的方方面面,同时,也成为世界经济生长、各企业生长所需要思量的重要因素之一。在海内现有的招聘软件中,大多存在着软件种类繁多,功效单一,操作庞大等普遍问题。

没有一个软件或网站能够真正地做到招聘、求职和治理为一体,许多企业的人力资源治理可能需要在多个软件中作重复性的信息录入,或者手动盘算录入来操作差别种类的人力资源治理模块,从而导致人力资源治理的庞大与低效性。时代总是在进步,当下已经处于大数据时代,那么就一定要重视大数据的人力资源招聘优化。

范文2：学位论文摘要范文论文题目：庞大系统框架下的企业信用风险预警研究摘要范文：最近几年,我国商业银行的不良贷款率一直在高位彷徨,使得众多商业银行,甚至整个金融市局面临较高的信用风险。为了从基础上降低商业银行面临的信用风险,降低不良贷款率,需要在发放贷款前对企业在未来还款历程中发生信用风险的可能性举行预警。从系统论的看法来看,众多企业相互之间精密联系,组成了一个庞大系统,各企业个体是该庞大系统的子系统。

因此有须要从庞大系统角度对企业信用风险举行研究。庞大网络和神经网络是研究庞大系统的重要工具。

现有研究虽然使用庞大网络对信用风险感染的相关问题举行了大量事情,但基本都是单纯地从网络拓扑结构自己举行研究,没有思量关联企业间的信用风险的感染能力间的相互影响。另外,传统神经网络在收敛历程中易于陷入鞍点,如何判断神经网络是否陷入鞍点以及如何跳出鞍点是一个研究难点。本文以我国上市企业为研究工具,在庞大系统研究框架下使用演化神经网络理论和庞大网络理论对企业信用风险预警模型举行了研究,在研究历程中对企业的内部因素和外部情况因素以及个体之间的关系举行了综合思量。内部因素之间,外部情况因素之间,及个体之间的关系都是庞大的非线性关系,因此需用非线性工具对其举行研究。

企业内部因素主要是其各项财政指标,通过众多财政指标对企业是否发生信用风险举行预警属于机械学习中的分类问题。演化神经网络综合了遗传算法和神经网络的优点,适用于分类预测,但存在极易收敛于鞍点的问题。

为解决该问题,本文提出了一种新的演化神经网络模型,该模型基于营救演化神经网络(RENN,Rescue Evolutionary Neural Network)算法。RENN算法基于在线性能(on-line performance)和离线性能(off-line performance)构建“性能颠簸率”指标以判断神经网络是否收敛于鞍点。

另外,该算法在兼顾优化倾向和稳健性的前提下,淘汰当前父体,从历史性能最佳的部门个体中选择演化所需的新父体,并实时跳出鞍点举行后续优化。企业外部情况因素和企业个体之间的关系对信用风险在企业间流传有直接影响,庞大网络中的流传理论可以对企业间信用风险的流传机制举行很好地描画。本文提出了使用互信息熵系数怀抱差别股票时间序列间的非线性、非平稳关系,并以该系数为边的权重构建了企业信用风险庞大网络,为分析外部情况因素对企业信用风险的影响构建了庞大系统情况。

在此基础上,使用庞大网络流传理论研究了企业信用风险的路径依赖性和信用风险流传历程中的雪球效应,分析了流传能力对企业信用风险的影响,得出企业信用风险的被熏染强度和其流传信用风险的能力是等价的这一结论。另外,本文在举行社区挖掘的基础上,综合思量社区和权重对企业信用风险的影响,重新界说信用风险在节点差别路径中流传的比重,解决了原始PageRank算法不思量权重和不适用于无向网络的问题,提出了CommunityRank算法,该算法可以怀抱企业信用风险的被熏染强度。在研究企业内部因素、外部情况因素及企业间相互关系对企业信用风险的作用的基础上,本文从庞大系统理论角度使用演化神经网络理论和庞大网络理论对企业内部因素和外部因素对其信用风险的影响举行综合分析。

分析效果作为企业信用风险指数,即CI指数。实证效果讲明该企业信用风险指数可以有效地对企业信用风险举行预警。

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