导读:本文包含了样本选取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:亏损上市公司,研发费用,定价,市值,估值方法,样本,现金流,销售收入,创新药,企业价值增长
样本选取论文文献综述
郭璐庆,张婧熠[1]（2020）在《首家连续亏损上市公司定价样本：泽璟生物选取“市值/研发费用”标准》一文中研究指出1月12日下午，苏州泽璟生物制药股份有限公司（下称“泽璟制药”，688266.SH）发布首次公开发行股票并在科创板上市公告，公告显示，确定的发行价格为33.76元/股，本次发行规模为20.26亿元。值得一提的是，泽璟制药是第一家选择标准五的科创板(本文来源于《第一财经日报》期刊2020-01-13）
时文宏[2]（2019）在《网络文学研究样本的选取与应用》一文中研究指出随着网络文学的发展,但相对于传统研究对象,目前网络文学研究还处于探索期。本文尝试通过对总结网络文学的独有特征及其与传统文学的差异来为相关研究的样本选择与应用提出建议。(本文来源于《网络文学评论》期刊2019年03期）
王维杰,张皋鹏[3]（2019）在《基于多维尺度法的冲锋衣代表样本的选取》一文中研究指出为了在大量服装款式中挑选代表性服装款式样本,本文以冲锋衣为研究对象,通过采用多维尺度法与聚类分析法对网络上搜集的40款冲锋衣样本进行多维尺度分析与聚类分析,最终获得6款冲锋衣的代表性样本。通过对代表性服装样本的获取方法进行研究,对服装款式的感性研究具有重要意义。(本文来源于《西部皮革》期刊2019年09期）
陈世游,左为恒[4]（2019）在《基于改进相似样本选取与特征提取的光伏发电功率预测方法》一文中研究指出提高光伏发电功率预测是保障电力系统稳定运行和提高太阳能消纳的有效手段;由于神经网络算法具有件棒性高,非线性逼近能力强等特点,被普遍运用在光伏发电功率预测中;神经网络预测性能与输入维数、训练样本密切相关,为了提高预测精度,提出一种改进相似样本选取及对相似样本特征提取的光伏发电功率预测方法;首先对采集样本进行野值提除与补正;然后计算不同时刻气象因子影响权重优化传统相似样本选取方案;再接着对相似样本进行有效特征提取;最后基于广义回归神经网络(GRNN)算法对一日发电功率进行短期预测;利用云南大理西村光伏电站仿真结果表明,所述方法可以提高预测性能。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年02期）
蒋弥,丁晓利,李志伟[5]（2018）在《时序InSAR同质样本选取算法研究》一文中研究指出分布式雷达目标时序InSAR技术是目前InSAR形变监测领域的主流方向,其中同质样本选取是该技术的基础,其估计精度直接影响SAR影像分辨率与后续参数解算精度.本文在追踪最新研究进展之上,系统回顾了当今统计同质选点算法的优缺点.在参数与非参数两类统计方法的应用中,采用蒙特卡罗方法和真实数据验证定量比较算法差异以及适用场景.根据之前的研究结论,提出一种改进的最优参数统计同质样本选择方法.最后,论文介绍了团队研发的MATLAB开源工具包,涵盖了同质样本提取和时序InSAR协方差矩阵估计两部分内容,为InSAR科研人员和后续数据处理提供高质量、全分辨率的观测源.(本文来源于《地球物理学报》期刊2018年12期）
卢峰,丁学峰,尹小明,陈洪涛,王颖[6]（2018）在《基于样本优化选取的支持向量机窃电辨识方法》一文中研究指出目前窃电行为普遍存在,如何提高用户用电系统的窃电辨识能力是电力公司一直关注的热点问题;随着智能电表在各地区的普及,数据挖掘等大数据分析技术在用电数据处理上的应用越来越受到重视;针对电力公司亟待解决的反窃电问题,在研究支持向量机原理和分析用电数据特性的基础上,将One-class SVM算法引入到疑似窃电判断当中,提出了一种将电量波动特征和One-class SVM结合的窃电辨识模型;首先提出改进的电量数据波动系数来表征电量波动,然后设计了基于One-class SVM窃电辨识方案;提出一种以电量波动系数作为指标选取训练样本的方法,训练得到相应分类模型,通过该模型分析用电数据从而辨别出是否存在窃电行为;算法验证结果表明该方法能提高窃电辨识的准确率和效率,具备一定的实用性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年06期）
宗子健,马彦恒,刘新海[7]（2018）在《基于故障传播危害性的故障样本集选取方法》一文中研究指出在测试性试验样本的选取中,引入故障传播危害性因素,综合考虑费用、故障重要度、故障等价集和故障传播因素,对故障样本进行更加科学合理的选择,并以放大滤波电路系统为例,进行故障样本选取,并与其他方法对比,结果表明,使用该方法得到的故障样本满足故障覆盖充分性要求,费用更少,更贴近于工程实践。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2018年02期）
曹万鹏,罗云彬,史辉[8]（2018）在《一种支持向量机算法设计中优化的混合加权核函数选取与样本加权方法》一文中研究指出为提高支持向量机(SVM)算法的分类精度,本文基于SVM分类算法工作原理,提出一种新的样本权值设置方法,并将SVM最大分类间隔因素引入蚁群算法(ACO)中,实现了优化的混合加权核函数选取.首先,依据最大分类间隔决定SVM分类模型潜在分类能力这一原理,基于样本对最大分类间隔的不同贡献自适应地为其设置权值.然后,将SVM最大分类间隔因素引入ACO搜索算法的参数设置中,对混合加权核函数方案进行确定.本文算法从提高SVM分类模型分类确定性的角度出发,实现了训练样本权值、核函数以及其相应系数的自适应设置、选取.最终,本文方法用于一系列有针对性的笔迹验证实验,实验结果证明用本文方法学习所得SVM分类模型对后续待检测样本具有更高分类精度.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2018年02期）
张如佩,姜斌,刘剑慰[9]（2018）在《基于符号有向图的故障样本选取方法》一文中研究指出针对故障注入实验所需故障样本容量大、样本区分性不高等问题,建立了一种基于符号有向图的复杂系统故障样本选取方法,该方法通过对系统建立符号有向图(Signed Directed Graph,SDG)模型并引入相容通路概念完备描述了故障的传播过程,并采用去毁度评价计算模型节点重要性,提出了一种考虑节点重要性及故障传播的故障样本选取方法。案例分析表明,该方法选择的样本数量以及需求的数据信息更少,提高了样本完备性且更能覆盖整个系统。(本文来源于《控制工程》期刊2018年01期）
陈皓[10]（2017）在《烟草商业公司样本点选取方法和应用》一文中研究指出国家烟草专卖局推进的数字烟草建设,使得传统的依靠经验决策的方式向依据数据决策的方式转变。为了从数据上全面了解烟草市场,需要建立一套科学合理的样本点选取方法。本文提出一套新的样本点选取方法,在分层抽样原理基础上,详细讨论了分层维度,并借鉴大数据分析技术最优化分层指标。本文还详细讨论了样本容量、还原方法、数据采集方式和样本点更新等内容,阐述了新方法与传统方法相比的3大优势。本文展示了样本点体系在卷烟市场容量和批发销量预测、卷烟市场跟踪和卷烟投放分析3个方面的应用,最后简单探讨了新的样本点选取方法在其他应用场合的推广。(本文来源于《中国烟草学会学术年会优秀论文集》期刊2017-11-01）
样本选取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着网络文学的发展,但相对于传统研究对象,目前网络文学研究还处于探索期。本文尝试通过对总结网络文学的独有特征及其与传统文学的差异来为相关研究的样本选择与应用提出建议。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
样本选取论文参考文献
[1].郭璐庆,张婧熠.首家连续亏损上市公司定价样本：泽璟生物选取“市值/研发费用”标准[N].第一财经日报.2020
[2].时文宏.网络文学研究样本的选取与应用[J].网络文学评论.2019
[3].王维杰,张皋鹏.基于多维尺度法的冲锋衣代表样本的选取[J].西部皮革.2019
[4].陈世游,左为恒.基于改进相似样本选取与特征提取的光伏发电功率预测方法[J].计算机测量与控制.2019
[5].蒋弥,丁晓利,李志伟.时序InSAR同质样本选取算法研究[J].地球物理学报.2018
[6].卢峰,丁学峰,尹小明,陈洪涛,王颖.基于样本优化选取的支持向量机窃电辨识方法[J].计算机测量与控制.2018
[7].宗子健,马彦恒,刘新海.基于故障传播危害性的故障样本集选取方法[J].火力与指挥控制.2018
[8].曹万鹏,罗云彬,史辉.一种支持向量机算法设计中优化的混合加权核函数选取与样本加权方法[J].小型微型计算机系统.2018
[9].张如佩,姜斌,刘剑慰.基于符号有向图的故障样本选取方法[J].控制工程.2018
[10].陈皓.烟草商业公司样本点选取方法和应用[C].中国烟草学会学术年会优秀论文集.2017