典型相关分析的过程和程序

第一篇：典型相关分析的过程和程序

典型相关

程序：

proc cancorr data=work.xing vprefix=u wprefix=v;var x1-x2;with y1-y2;run;结果：

（典型相关系数及检验）

Canonical Correlation Analysis

Adjusted

Approximate

Squared

Canonical

Canonical

Standard

Canonical

Correlation

Correlation

Error

Correlation

0.788508

0.774698

0.077211

0.621745

0.053740

.0.203535

0.002888 此结果可知，第一对典型变量之间的典型相关系数为0.788508，它比0.053740大，说明正确。

Eigenvalues of Inv(E)*H

= CanRsq/(1-CanRsq)

Eigenvalue

Difference

Proportion

Cumulative

1.6437

1.6408

0.9982

0.9982

0.0029

0.0018

1.0000

下面为用似然比法检验典型相关系数与0的差别 是否显著。

Test of H0: The canonical correlations in the current row and all that follow are zero

Likelihood

Approximate

Ratio

F Value

Num DF

Den DF

Pr > F

0.37716288

6.60

0.0003

0.99711204

0.06

0.8031 由于0.0003<0.05，说明第一对典型相关系数显著。而0.8031>0.05，所以说明第二对典型相关系数不显著。所以只取一对典型变量。

The CANCORR Procedure

（原始的典型系数）

Canonical Correlation Analysis

Raw Canonical Coefficients for the VAR Variables

u1

u2

X1

X1

0.0565661954

-0.139971093

X2

X2

0.0707368313

0.1869496027

Raw Canonical Coefficients for the WITH Variables

v1

v2

y1

y1

0.0502425983

-0.176147939

y2

y2

0.0802223988

0.2620835635

用原指标来线性表达第一对典型变量的系数： U1=0.0565661954x1+0.0707368313x2 V1=0.0502425983 y1+0.0802223988y2

Canonical Correlation Analysis

（标准化的典型系数）

Standardized Canonical Coefficients for the VAR Variables

u1

u2

X1

X1

0.5522

-1.3664

X2

X2

0.5215

1.3784

Standardized Canonical Coefficients for the WITH Variables

v1

v2

y1

y1

0.5044

-1.7686

y2

y2

0.5383

1.7586 用标准化指标来线性表达第一对典型变量的系数，即： U1=0.5522x1+ 0.5215x2 V1=0.5044y1+0.5383y2 第一典型变量在x1和x2上的系数几乎一样大。同理。

The CANCORR Procedure

（典型结构）

Canonical Structure

Correlations Between the VAR Variables and Their Canonical Variables

u1

u2

X1

X1

0.9353

-0.3539

X2

X2

0.9272

0.3747 X1在典型变量u1上的系数和它跟典型变量u1的相关系数符号相同，都是正的。所以x1对u1有正的影响。同理x2对u1也有正的影响。

Correlations Between the WITH Variables and Their Canonical Variables

v1

v2

y1

y1

0.9562

-0.2927

y2

y2

0.9616

0.2743

Correlations Between the VAR Variables and the Canonical Variables of the WITH Variables

v1

v2

X1

X1

0.7375

-0.0190

X2

X2

0.7311

0.0201

Correlations Between the WITH Variables and the Canonical Variables of the VAR Variables

u1

u2

y1

y1

0.7540

-0.0157

y2

y2

0.7583

0.0147

第二篇：典型相关分析

典型相关分析

在ＳPＳＳ中可以有两种方法来拟合典型相关分析，第一种是采用Manova过程来拟合，第二种是采用专门提供的宏程序来拟合，第二种方法在使用上非常简单，而输出的结果又非常详细，因此这里只对他进行介绍。该程序名为Canonical correlation.sps，就放在ＳPＳＳ的安装路径之中，调用方式如下： 文件——新建——语法

INCLUDE ' C:Program FilesSPSSIncPASWStatistics18SamplesEnglishCanonical correlation.sps'.CANCORR SET1=体重 腰围 脉搏 /SET2=单杠 仰卧起坐 跳高.1.Correlations for Set-1 Correlations for Set-2 首先给出的是两组变量内部各自的相关矩阵，可见生理指标之间具有相关性、训练指标之间也有相关性。

2.Correlations Between Set-1 and Set-2 接着给出的是两组变量间各变量的两两相关矩阵，可见生理指标与训练指标之间确实存在相关性。

3.Canonical Correlations 提取典型相关系数的大小，可见第一典型相关系数为0.796

4.Test that remaining correlations are zero 检验各典型相关系数有无统计学意义，可见第一典型相关系数有统计学意义，第二第三典型相关系数没有统计学意义。

5.Standardized Canonical Coefficients for Set-1 Raw Canonical Coefficients for Set-1 各典型变量与变量组1中各变量间标化与未标化的系数列表，由此我们可以写出典型变量的转换公式（标化的）：U1=0.775x1-1.579x2+0.059x3

6.各典型变量与变量组2中各变量间标化与未标化的系数列表，同理可以写出典型变量的转换公式：V1=0.349y1+1.054y2-0.716y3

7.各典型变量与原变量之间相关系数。

U与x之间相关系数

V与x之间相关系数

V与y之间相关系数

U与y之间相关系数

第三篇：典型相关分析(CCA)附算法应用及程序（最终版）

典型相关分析

摘要

利用典型相关分析的思想,提出了解决了当两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异时,典型投影矢量集的求解问题,使之适合于高维小样本的情形,推广了典型相关分析的适用范围.首先,探讨了将典型分析用于模式识别的理论构架,给出了其合理的描述.即先抽取同一模式的两组特征矢量,建立描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数,然后依此准则求取两组典型投影矢量集,通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征并用于分类.最后,从理论上进一步剖析了该方法之所以能有效地用于识别的内在本质.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提出了新的思路.一、典型相关分析发展的背景

随着计算机技术的发展,信息融合技术已成为一种新兴的数据处理技术,并已取得了可喜的进展.信息融合的3个层次像素级、特征级、决策级。

特征融合，对同一模式所抽取的不同特征矢量总是反映模式的不同特征的有效鉴别信息，抽取同一模式的两组特征矢量，这在一定程度上消除了由于主客观因素带来的冗余信息，对分类识别无疑具有重要的意义

典型相关分析(CanoniealComponentAnalysis:CCA)是一种处理两组随机变量之间相互关系的统计方法。它的意义在于:用典型相关变量之间的关系来刻画原来两组变量之间的关系!实现数据的融合和降维!降低计算复杂程度。

二、典型相关分析的基本思像

CCA的目的是寻找两组投影方向,使两个随机向量投影后的相关性达到最大。具体讲,设有两组零均值随机变量 和

xc1，c2，...cpT

yd1，d2，...dqT

TvCCA首先要找到一对投影方向1和1,使得投影11y Tux之间具有最大的相关性,u1和v1为第一对典型变量;同 11和理,寻找第二对投影方向2和2,得到第二对典型变量u2和v2,使其与第一对典型变量不相关,且u2和v2之间又具有最大相关性。这样下去,直到x与y的典型变量提取完毕为止。从而x与y之间的相关性分析,只需通过分析少数几对典型变量的关系即可达到目的。

三、CCA算法详解

(1)

(2)

(3)

考虑到:的极值只与 和 的方向有关,而与它们的大小无关,为了得到唯一解不失一般性,加入限制条件:

SxxSyy1

矢量对 和 求解上述优化问题,可定义拉格朗日函数:

TT(4)问题变为在约束条件式下,求使准则函数式取最大值的典型投影

(5)

分别对和求导数,并令为零,得到：

(6)

(7)

(8)

(9)再对上式两端分别左乘 T和 T得： 12

记为：

(10)

(11)(12)

(13)

对H进行奇异值分解：

T 令S1ixx2uiHHui2ui1S

iyy2viHTHvi2vi分别将TTTTTT1x，2x，…dx 与 1x，2x，…dx看做是变换后的特征分量：

投影后的组合特征用于分类，其中变换矩阵为：

(14)(15)

16）

（

（17）

四、典型相关分析应用实例

欲研究儿童形态与肺通气功能的关系，测得某小学40名8~12岁健康儿童（身高X1，体重X2，胸围X3）与肺通气功能（肺活量Y1，静息通气Y2和每分钟最大通气量Y3），分析儿童形态和肺通气指标的相关性，确定典型变量的对数。

x1 =[140.6,135.7,140.2,152.1,132.2,147.1,147.5,130.6,154.9,142.4,136.5,162, 148.9,136.3,159.5,165.9,134.5,152.5,138.2,144.2];x2 =[43.7,39.5,48,52,36,45,47,38,48,42,38,58,42,33,49,55,41,53,35.5,42];x3 =[77,63,75,88,62,78,76,61,87,74,69,95,80,68,87,93,61,83,66,76];

y1 =[2.6,2,2.6,2.8,2.1,2.8,3.1,2,2.9,2.33,1.98,3.29,2.7,2.4,2.98,3.1,2.25,2.96, 2.13,2.52];y2 =[7,7,6.1,10.1,7.4,9.25,8.78,5.31,10.6,11.1,7.77,3.35,10.1,7.8,11.77,13.14, 8.75,6.6,6.62,5.59];y3 =[108,91,101,112,97,92,95,77,80,76,49,58,82,76,88,110,75,71,105,82];

（1）仿真结果分析结：

（实验平台：Matlab2014，程序见附录）

R1=0.9282 R2=0.5302 R3=0.0081

R1=0.9282

R2==0.5302

R3=0.0081(2)结果分析：

三幅分别对应不同特征值所对应的儿童形态与肺通气功能的关系，显然，第一幅图的线性关系最好，即儿童形态与肺通气功能的相关性最大，变化趋势一致，进行特征融合以达到降维的目的。

六、心得体会

通过本次大作业，对小样的典型相关分析查阅了很多文献，对文献的阅读的辨别能力有了很大提升，抓住文献中的重点要点，进行深一步的理解；其次在程序的编写中，CCA的编写从原理到算法解析再到算法的逻辑结构，一步步的将CCA的思想理解透彻并体现在MATLAB的程序中，在程序编写的过程中也遇到了很多挫折和编译失败的困惑，但是通过网上查阅和向教员请教以及同学的询问，一一得到解决，最终完成了本次大作业的撰写，其中也收获到了很多东西，学到了很多，希望以后能扎实学习，更进一步。

附录：

clear all clc

x1=[140.6,135.7,140.2,152.1,132.2,147.1,147.5,130.6,154.9,142.4,136.5,162,148.9,136.3,159.5,165.9,134.5,152.5,138.2,144.2];

x2=[43.7,39.5,48,52,36,45,47,38,48,42,38,58,42,33,49,55,41,53,35.5,42];

x3=[77,63,75,88,62,78,76,61,87,74,69,95,80,68,87,93,61,83,66,76];y1=[2.6,2,2.6,2.8,2.1,2.8,3.1,2,2.9,2.33,1.98,3.29,2.7,2.4,2.98,3.1,2.25,2.96,2.13,2.52];

y2=[7,7,6.1,10.1,7.4,9.25,8.78,5.31,10.6,11.1,7.77,3.35,10.1,7.8,11.77,13.14,8.75,6.6,6.62,5.59];

y3=[108,91,101,112,97,92,95,77,80,76,49,58,82,76,88,110,75,71,105,82];

mx1=sum(x1)/20;mx2=sum(x2)/20;mx3=sum(x3)/20;my1=sum(y1)/20;my2=sum(y2)/20;my3=sum(y3)/20;

d=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1];x1=x1-mx1.*d;x2=x2-mx2.*d;x3=x3-mx3.*d;y1=y1-my1.*d;y2=y2-my2.*d;y3=y3-my3.*d;%b=imread('1.jpg');%a=imread('2.jpg');%c=rgb2gray(a);%d=rgb2gray(b);

%c=double(imresize(c,[128,128]));%d=double(imresize(d,[128,128]));%zushu = size(X,1);A=[x1',x2',x3'];B=[y1',y2',y3'];

[Wx, Wy, r,n,m] = CCA_algorithm(A,B);%CCA_zq.(Z,zushu,2)Z=Wx Y=Wy U1=Wx(:,1);U2=Wx(:,2);U3=Wx(:,3);V1=Wy(:,1);V2=Wy(:,2);V3=Wy(:,3);figure(1);plot(U1,V1,'*');figure(2);plot(U2,V2,'r*');figure(3);plot(U2,V2,'g^')

%CCA函数调用：

function [U,V,nmuta,nmutatwo,U_replace,V_replace]=CCA_algorithm(X,Y)%计算典型相关分析的程序 n=size(X,1);p=size(X,2);q=size(Y,2);

X=X-repmat(mean(X,1),n,1);Y=Y-repmat(mean(Y,1),n,1);Z=[X Y];Covz=cov(Z);S11=Covz(1:p,1:p);S22=Covz(p+1:end,p+1:end);S12=Covz(1:p,p+1:end);%S21=Covz(p+1:end,1:p);S21=S12';k=1;Ip=eye(p);Iq=eye(q);if rank(S11)~=p S11=S11+k*Ip;end

if rank(S22)~=q S22=S22+k*Iq;end

%避免出现复数，不使用S11^(-1/2)K=S11^(-1/2)*S12*S22^(-1/2);d=rank(K);

[U1,S1,V1]=svd(K,0);U2=U1(:,1:d);V2=V1(:,1:d);A=S11^(-1/2)*U2;B=S22^(-1/2)*V2;%A=S11^(1/2)U2;%B=S22^(1/2)V2;U=X*A;V=Y*B;

nmuta=diag(S1);nmuta=nmuta(1:d);

%使用下面的效果是一样的

M1=inv(S11)*S12*inv(S22)*S21;M2=inv(S22)*S21*inv(S11)*S12;[V1,D1]=eig(M1);[V2,D2]=eig(M2);%归一化

gu1=V1'*S11*V1;

gu1=1./sqrt(diag(gu1));gu1=repmat(gu1',p,1);a=V1.*gu1;gu2=V2'*S22*V2;

gu2=1./sqrt(diag(gu2));gu2=repmat(gu2',q,1);b=V2.*gu2;

d1=size(find(diag(D1)~=0),1);%对特征值自动排序的，由大到小%d1=min(max(diag(D1),0),1);d2=size(find(diag(D2)~=0),1);dd=min(d1,d2);Utwo=a(:,1:dd);Vtwo=b(:,1:dd);

nmutatwo=sqrt(diag(D1));%已经取过平方根了 nmutatwo=nmutatwo(1:dd);A1=Utwo;B1=Vtwo;U_replace=X*A1;V_replace=Y*B1;end

第四篇：典型材料的写作过程和要求

文章标题：典型材料的写作过程和要求

一、典型材料的写作过程

（一）调查了解，胸有成竹

典型材料的写作，也象其他文体一样，首先要调查了解。包括普遍调查、重点调查、专题调查、统计调查、个别调查、开会调查、当面调查、背后调查等。在写典型材料之前，主要调查以下几个方面：

通过调查，了解典型的主体

事迹。使典型事迹在作者的脑子里形成一个笼统的，然而又是美好的印象，从而产生对典型热爱的感情和写作欲望。

通过调查，了解典型事迹的具体情节。使典型材料中的人、物、事、状，全面具体、生动形象。

通过调查，了解典型的心理活动。典型，特别是典型人物，在他们创造英雄业迹的过程中，总是有其心理活动。如果把这种真实的心理活动挖掘出来，就能看出典型成长的曲折过程，或者看出他高大形象的思想基础，从而使笔下的典型更真实、更丰满、更令人可信。

通过调查，了解典型的矛盾和斗争。先进人物（集体）不是生活在真空里，他总是在矛盾和斗争中成长的。这种矛盾和斗争，包括对敌斗争，对人民内部落后现象、错误思想的斗争，对大自然的斗争，也包括典型自我完善过程中的斗争。对这些矛盾斗争了解得越具体、越深刻，典型材料也就写得越成功。

通过调查，还要了解典型同周围群众的关系。一般说来，先进典型在群众中的威信是高的，印象是好的，影响是大的。但也不能排除群众对典型的看法是会有分歧的。这就需要作者进行鉴别，进行分析，听取正确意见，纠正错误意见。

（二）选准角度，提炼主题

所谓主题，从应用文角度来讲，是指作者在说明问题，发表主张或反映生活现象时，表达出来的基本观点和基本看法。典型材料提炼主题的基本方法有：

从典型所具有的材料中提炼主题。主题是蕴藏在众多纷繁的材料之中的，没有材料就不可能产生主题；作者要把调查中得来的大量材料进行一番分析比较，潜心思索，看这些材料贯穿着一根什么样的“红线”，潜藏着一个什么“思想”。作者把这根“红线”、这种“思想”抽取出来，就是这个典型材料的主题思想。

根据形势的需要提炼主题。典型是时代的印记，是为促进各项事业的进步而树立的。因此许多典型的树立，是形势任务的需要。当然，从形势的需要写典型，也是在有这种“材料”的基础上进行的，而不是作者为了赶形势而在那里有意夸大或胡编乱造，人为地创造典型。

根据人们存在的疑难问题提炼主题。人们在现实生活中，常常会碰到一些疑难问题，使得人们的认识变得模糊起来，有时手足无措，这就是常说的“迷惘”现象。为了拨乱反正，澄清人们对一些问题的认识，作者要在这些方面提炼主题，写出有说服力的典型材料。

（三）精心设计，布局谋篇

布局谋篇主要包括：怎样开头、怎样结尾，哪些先说、哪些后说，分多少层次，划多少段落，相互之间怎样衔接、怎样照应等等。但最主要的有三个方面。

选好典型事例。典型材料的重要标志是事例生动，事迹感人。因此，一定要把最典型的事例写到材料中去。事例的选择在精不在多。其方法是：先把能找到的事例都找到；从所有的事例中找出一般人难以做到的事例；再从这些事例中找出最能说明主题、最有思想内涵、最具有代表性的事例。

选好典型情节。典型情节主要是指对典型的思想、行动、语言，以及事物发生的环境和过程具体说明、叙述、描写。通过典型情节的表述，使听众、读者有一种身临其境、如见其人、如闻其声的感觉。这就要作者正确处理好概述和描述的关系，进行过细的调查。同时，作者还要对被写对象的业务有所了解，对个别深奥的学术、技术项目也要熟悉。

选好典型语言。典型材料中人物讲的话，能起到画龙点睛的作用。人物的语言表达一般有三种形式：人物自白，即一个人自言自语；对话，即两个人对答；会话，即众多的人交谈。在选择典型语言时，一定要选择那些符合人物身份的语言、有个性的语言和让人接受的语言。要防止公式化的语言、生硬呆板的语言。

二、典型材料的写作要求

典型材料，是一项复杂的写作，需要注意的问题也很多，但最主要的有以下三点：

（一）不违心，不造假

典型材料的写作要求有良好的文风，任何时侯都要把“真实”作为自己的神圣职责。这是对写作人员最基本的要求。倘若观点不鲜明，内容不充实，语言不流畅，结构不合理，议论不深刻，这都是可以原谅的，也是可以通过加工、修改来提高的，而唯独不真实是难以弥补的。

造成不真实的原因是多方面的。从作者的角度来看，一是调查研究不深入，不细致，得来的材料不可靠；二是名利思想作怪。在这种思想的支配下，诸如合理想象、添枝加叶、张冠李戴等问题就容易出现；三是作者迫于某种压力，违心制造假典型

。

（二）不拔高，不夸大

典型材料既不能有啥写啥，又不能想啥写啥。这就需要作者在尊重客观事实的基础上，把调查得来的材料进行去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里地进行加工。经过这样加工整理的材料，才能问题集中，内容充实，条理清晰，文脉畅通。但是，必须反对材料不够就“添”，思想境界不高就“编”，被调查对象不

会捏造就“引”等作法。这种任意拔高夸大的毛病是有百害而无一利的。

（三）不偏听，不轻信

就大多数写典型材料的人来说，并不是故意去制造假情况，但他们常常吃轻信和偏见的苦头。作者在对典型的事变进行调查时，其材料来源的“源”不可靠，这样写出来的东西就会有失实的现象。因此，作者在调查时，做到好话坏话都要听；赞成的反对的意见都要听；领导、群众的看法也都要听。这样调查来的东西就比较可靠了。例文：

众人争赞“秦川牛”

──“新时代的活雷锋”李润虎事迹报道续篇

被誉为“秦川牛”的李润虎的事迹在本报刊登后，我们本来以为可以给当初写信要求宣扬李润虎的战友们有个交待了，没想到却落了一顿抱怨：“我们班里装的好些个事，你们都给漏了。”接着，他们如数家珍地点出几件，的确使我们产生愧悔之感。

说实在的，尽管我们进行了为期两多月的采访，但至今仍不敢说，对李润虎做过的好事已掌握了十之八九。他的好事真是不挖便罢，越挖越多。这里再写出几件，权作弥补。

“珐蓝李”

李润虎会修汽车、摩托、自行车；

李润虎能捣鼓雷达机；

李润虎的炊事技术上了等级；

李润虎爱给人敲打锅、碗、瓢、盆；

……

但最叫大伙儿佩服的还是他的老本行。在军、师乃至军区，老军械们都知道，红军师有个“珐蓝李”。

武器珐蓝，是个技术要求上很“娇气”的活儿，又是个既苦且累又脏的活儿。领教过一次的战士，再次上场心里也发怵。但从一九七五年至今，李润虎从新战士成了志愿兵，全师的军械干部和修理工也换了十几茬，武器珐蓝次次离不开他挑头干。

珐蓝都是在夏季进行。驻地的盛夏，赤日炎炎，干热干热，润虎带着战友们来到营区外的山窝空地上，顶着毒日头架起七口大锅，加水、加油、加腐蚀性药剂。有的锅里的药水要加火烧到180℃。李润虎和战友们光着膀子，把拆开的武器大小零部件，一件一件除锈、除油、珐蓝、清洗、皂化、蘸油。他们头顶烈日，身挨炉火，还得小心翼翼，稍不注意，不是太过，就是不及，毛毛糙糙还会烫伤蚀烂身体，真是急不得也慢不得。这样，一个团一个团铆着劲儿干，两个月也下不来，身上非脱几层皮、掉几斤肉不可。

让李润虎感到欣慰的是，每次珐蓝结束，师以上各级机关检查验收，他挑头珐蓝的武器都是第一流的。“珐蓝李”的美誉历久不衰。

身在一线的“二线兵”

二OO四年中秋，已经确定转业、找好单位、就差办手续的李润虎，突然中途“变卦”，毅然随部队执行紧急任务。来到新的驻地后，上级业务部门见李润虎年岁与后勤部领导一般大，就把他调去专管弹药库。润虎是个遇事朝上冲的人，他不甘心在二线呆着，总想为一线的战友们分担点什么。……

一段时间，为解决执行紧急任务的战士投手榴弹的难题，李润虎带着两名年轻战士研制手榴弹抛射器来，驻地没有充裕的书刊资料，缺少应有的机械装置，他和战友们一起，不分昼夜地制图、加工、试验、修改，一遍又一遍。两个多月后，一种特殊的手榴弹发射器终于试制成功。尔后，他又一鼓作气加以改制，获军区科技成果奖。

执行紧急任务中，“二线兵”李润虎经常身处一线，忙得连象样的纪念照都没拍下。军械所官兵都推他立头功，可他三番五次让给了在人生道上正起步的年轻战友。

“同志大哥”

在军械所，不论是新一点的义务兵，还是老一些的志愿兵，日常生活中直呼李润虎名的不多。相处短的喊他“老班长”，处久了都管他叫“李大哥”。

战友们称他为“李大哥”，不仅是因为他兵老胡茬黑，更是出于对他的尊敬和爱戴。为此，还闹过一些误会。

前年夏秋时节，战士王洪在地方宾馆学习炊事技术，带他的特二级厨师胡师傅，见润虎常来宾馆看望小王，情同手足，小王又不时地大哥长、大哥短地叫他，满以为润虎是小郧的胞兄，便对小郧说：“你大哥待你可真不错。”小王解释说：“他是我的同志大哥。”接着，他向胡师傅说了“李大哥”帮助自己的一段事。

那年春节，小王回陕西长武老家探亲，从大年初一到正月十五的短短半个月内，爷爷、奶奶接连去世，家里连办两个老人丧事，欠下了几千元的债。就在这时，他接到所里发来的“速归队退伍”的电报。当时一场大雪正铺天盖地下个不停。小郧冒雪步行四十多公里，又倒了三次车，以最快的速度返回所里，赶快把家里发生的一切先倒给了平时知冷知热、兄长一般待他的润虎。李润虎想，小王几年来工作不错，这次明知归队要退伍，还冒雪赶回，眼下让他身无薄技地回去，明摆着生活上困难不小。如果能留一留，对部队建设和他个人前途都有好处。于是，李润虎跑遍司、政、后三大机关，反映小王家中的不幸，终于说服了有关领导，改变了原定安排，把小郧留了下来。后来，部队选派一些战士到地方宾馆学习炊事技术，身为支委的李润虎又积极建议派小王去，还掏出三十元给他交学费。

在军械所，象王正常工作这样的事又何止一件。战士们说，我们谁都得过“李大哥”的帮助。十几年来，先后有二十五名后进战士在他的指点下迈出了新步，其中十九人立功，十人当了班长。

《典型材料的写作过程和要求》来源于xiexiebang.com，欢迎阅读典型材料的写作过程和要求。

第五篇：中级职称评审论文答辩程序和过程

中级职称评审论文答辩程序和过程

为探索多元化的职称评审方式，提高职称评价的准确性，使职称更能体现专业技术人员的真实水平，根据工程系列专业技术人员多数分布在建设一线和实践性较强的特点，将在机械电气（农业机械）、冶金、有色金属、化工、测绘、矿山、广播电视、交通工程系列职称评审中试行论文答辩。现将有关事项通知如下：

一、论文答辩工作的意义

论文答辩是专业技术职称评审的重要环节。是对申报职称人员的专业素质和工作能力、运用专业知识分析问题、解决问题能力的一次综合检查，是评委会准确评价专业技术人员水平及能力的重要依据。

二、论文答辩的组织

工程系列此次论文答辩工作暂由文山州人事局负责，根据专业成立多个专业论文答辩小组，具体负责论文答辩和成绩评定。论文答辩小组由有中级以上职称的人员组成，人数3人。从中确定一位学术水平较高的组员担任组长，主持答辩工作。

三、论文答辩的程序

（一）人事职改部门一般在答辩会举行前7天把要答辩的论文分送给答辩小组成员，答辩小组成员审阅论文后，拟定在论文答辩会上需要回答的3个问题。

（二）由人事职改部门根据专业分组进行答辩。每人答辩时间不超过30分钟。

1、答辩小组组长宣布参加答辩人员的姓名、单位及论文题目。

2、答辩人先作自我介绍（简要介绍自己的毕业学校及专业、参加工作时间、目前承担的具体工作），然后进行论文陈述。陈述的内容主要包括论文的题目，选择该题目的动机，论文的主要论点、论据和写作体会以及本议题的理论价值和实践意义。

3、答辩人自述后答辩组长提问，答辩人回答。

（三）提问和答辩完毕后，答辩小组成员根据答辩情况进行评分，评出答辩成绩。

4、答辩人在答辩会上可携带论文的底稿和主要参考资料、笔和笔记本。答辩组长提出问题后，答辩人可记录或作适当准备后再回答，但应把握好时间。

四、论文成绩评定

申报职称论文成绩分优秀、良好、合格、基本合格和不合格五个等级。论文得分由论文书面得分和答辩得分加总而得，其中书面得分占50%、答辩得分占50%。论文先经专家审阅后评出书面得分，然后答辩小组成员根据答辩的情况得出答辩分。两项得分60分以上者，方可提交评委会进行评审。

五、论文答辩出题原则

答辩小组所提出的答辩问题原则上不超出论文题目所涉及的知识和工作实际有关的范围。答辩问题应能考核出专业技术人员分析问题和解决生产实际问题的能力以及对基础知识、基本理论、基本技能掌握的情况。