《国防科技大学学报》论文版权协议书

第一篇：《国防科技大学学报》论文版权协议书

《国防科技大学学报》论文版权协议书

论文中文题目：论文英文题目：全体版权所有人：

遵照《中华人民共和国著作权法》，上述论文全体版权所有人（以下简称“作者”）和国防科技大学学报编辑部（以下简称“编辑部”）达成如下版权协议：

1.作者保证本论文为原创作品，未曾公开发表。

2.作者保证本论文无泄密问题。

3.作者保证本论文凡引用他人的成果，均已注明出处。

4.作者保证全体作者的署名及排序没有异议。

5.作者保证本论文无一稿多投。

6.若发生侵权或泄密问题，作者将承担一切责任并负责赔偿编辑部的损失。

7.本论文若被录用，作者自愿将本论文的汇编权、翻译权、印刷版和电子版的复制权、网络传播权、发行权、优先数字出版权转让给编辑部。

8.作者同意本论文在《国防科技大学学报》首次发表前，按约定向编辑部交纳一次性版面费。若再以其他形式出版本论文，将不再交纳任何费用。

9.本论文在《国防科技大学学报》首次发表后，编辑部向作者支付一次性稿酬，并赠送样刊。若再以其他形式出版本论文，将不再支付稿酬。

10.本协议自作者签字之日起生效。

11.若退稿，本协议自动失效。

12.签字作者保证其本人具有签署此协议书并做出各项承诺的全权；有证据能证明未签字的作者授权签字作者代表签署本协议书；本协议书对全体作者均有约束力。

全体版权所有人（作者）按署名顺序签名：

年月日 注意事项：

1.阅读后，请下载打印该协议书，签名后将原件寄回编辑部。

2.论文发表前必须签署“版权协议书”，若发表前编辑部始终未收到“版权协议书”原件，该论文将不予安排。

第二篇：《国防科技大学学报》投稿须知

《国防科技大学学报》投稿须知

《国防科技大学学报》是国防科技大学主管和主办的自然科学综合性学术期刊，1956年创刊，现为双月刊，向国内外公开发行。本刊是自然科学技术类核心期刊，被国内外多家著名检索数据库、刊物收录，如EI，IAA，CA，SA，CBST，PЖ等。

热诚欢迎广大作者向本刊投递优秀原创论文，特别是国家级重大课题资助的高质量原创论文，我们将为您提供优质服务，共同把《国防科技大学学报》办成展现最新科技成果的精品期刊。

一、登稿范围

刊登航天工程、材料科学与工程、数学与系统科学、物理学、化学工程与技术、机械工程、控制科学与工程、电子科学与技术、信息与通信工程、管理科学与工程、计算机科学与技术、光学工程等学科领域的有创新性的论文，有创造性、实用性的技术成果报告，重要学术问题评述等。

二、作者范围

本刊面向国内外公开征稿，但因编辑部人员和版面有限，对稿件提出如下基本要求： 校内：第一作者为博士生或老师。

校外：（1）第一作者为博士生或老师；（2）第一单位为重点大学、理工类军队院校或中科院理工类研究所等。

省部级以上基金项目产出原创论文优先安排。

三、稿件要求

1.具有创新性的学术论文，不侵权，不涉密。

2.观点明确，论证严密，论据可靠，文字简练，图表清晰。

3.内容包括题名(中、英文)，作者姓名、单位(中、英文)，摘要(中、英文)和关键词(中、英文)，中图分类号，正文，参考文献（中、英文）等。

4.用Word（doc格式）编辑排版，每篇字数一般不超过10000字。

四、投稿流程

本刊只接收电子邮件形式的投稿，投稿邮箱：

gfkjdxxb@126.com。

提示：每篇稿件必须经过保密审查，才能投稿。校内作者请尽快将保密审查证明原件面交编辑部。校外作者在通知稿件录用后，尽快将（1）保密审查证明原件(2)论文版权协议书原件邮寄（不要用快递）至编辑部。

五、审稿流程

录用周期一般不超过2个月，高质量的稿件1~2个月审定并会尽快安排表。

1.作者投稿成功后，立即会接到系统发送的收稿通知。

2.稿件通过学术不端检测和编辑部初审后，作者会收到编辑发送的“稿件接收”和“交审理费”通知。

提示：来稿不论与自己的还是他人的已发表论文的文字重复率若大于40%，均被认定为疑似学术不端稿件，将被直接退稿，并进入警示名单。3.编辑将稿件发送给两位同行专家盲评。

4.编辑部根据专家意见审定录用、修改复审稿件或退稿等。

5.对于拟录用稿件,编辑将专家意见和学报要求提交作者修改，稿件经审核定稿后，编辑将发送“已录用”和“交版面费”通知，并请作者递（寄）交保密审查证明、版权协议书的原件。

6.已录用的稿件一般按投稿时间顺序安排发表，并再次进行批量学术不端检测。印刷版期刊出版之前两个月左右，在本刊网站“优先出版”摘要，以提高论文被引用率。编辑部有权对录用稿件作适当文字删改。

7.对不宜在本刊发表的稿件，将及时通知作者。如果在投稿满2个月后仍未收到本刊任何通知，作者在告知本编辑部之后，有权改投它刊。在此之前，请勿一稿多投，否则一切后果自负。

8.稿件刊发后,将一次性给付稿酬(包括印刷版、光盘版和网络版稿酬)，并赠送样刊。为方便编务寄送，作者联系方式若有变动，请务必及时在系统中更新。本校作者可以随时在国防科技大学出版社一楼值班室领取样刊。

第三篇：《国防科技大学学报》保密审查证明

保 密 审 查 证 明

《国防科技大学学报》 负责同志：

我单位等名同志，在贵刊拟发表的论文，经审查后确定不涉及国家秘密，同意发表。

作者单位：

（盖公章）

年月日

第四篇：国防科技大学硕士生的论文开题报告

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为: y=l∕[1+a?exp(-b·t)])及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为: y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线, 其预测值y为技术性能指标, t为时间自变量, l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时代发展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究

之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

七、论文研究的进展计划

XX.07-XX.09：完成论文开题。

XX.09-XX.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

XX.11-XX.01：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

XX.01-XX.03：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

XX.03-XX.04：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

XX.04-XX.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

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第五篇：《武汉科技大学学报》社科版论文1

题目（中文）

作者姓名

（福建师范大学 马克思主义学院，福建 福州350108）摘要：（中文）

关键词：关键词1；关键词2；关键词3；关键词4；关键词5（要求3～8个关键词，各词间用分号“；”隔开）

中图分类号：（根据文章内容，从《中国图书馆分类法》第5版中查找）

引言内容

一、＃＃＃＃＃＃＃＃

（一）＃＃＃＃＃

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2.＃＃＃

（二）＃＃＃＃＃

..........二、＃＃＃＃＃＃＃＃

（一）＃＃＃＃＃

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2.＃＃＃

（二）＃＃＃＃＃

....................参考文献

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基金项目：教育部人文社会科学规划课题（编号：）.作者简介：xxx（19xx-），男，福建沙县人，福建师范大学马克思主义学院副教授，博士，主要从事马克思主义哲学研究。