【如何写论文】硕博学位论文的结构框架、过程与大纲分析

硕士论文可以说是毕业前最重要的一部分，也可以说是展示和检验你3年研究生学习的成果的一个考试。硕士论文答辩和检验合格，才能够顺利拿到毕业生和学位证，可见其重要性。

目录

一、基础框架
1.1、摘要（Abstract）
1.2、绪论（Introduction）
1.3、文献综述（Literature review）
1.4、方法（Method）
1.5、实验（Experiment）
1.6、结论与展望（Conclusion and future study）

二、典型论文分析——基于生成对抗网络的文本描述图像生成研究
2.1、论文大纲
2.2、框架分析

三、典型论文分析——基于动态区域的文本生成图像方法
3.1、论文大纲
3.2、框架分析

参考

整个硕士几年，总结下，可以这样规划：

第一年：学习专业基础知识，明确自己研究方向和未来要发展及从事的行业。这样有了目标，在学习完基础课程后，可以在实验室利用空余的时间和精力去学习研究你的研究方向相关的知识。同时可以和自己的导师多沟通，也可以寻找导师提供资源和相关技术的支持和帮助。当然研究生阶段要多参加各种比赛，不管是学校，学院还是市级和国家级比赛，对自己有好处的。
第二年：基本上没有课程了，你可以利用这段充足的时间去实践、学习、研究、巩固自己，也要大概的明确下自己论文的大致方向。
第三年：基本就是实践实习和论文的编写和准备答辩了。

从论文的角度来说，第一年就是理论基础，论文的第一章和第二章；第二年就是论文的第三章，利用基础知识，发现问题、分析问题、解决问题；

第三年就是论文的第四章和第五章了，将两年的学习和研究成果进行实验和实践，分析和整理数据反馈，完善。分析和展望未来可以完善的发展的方向。

一篇优秀的硕博论文结构框架是全面、严谨的，对于大多数同学来讲，论文的文笔、创新点偏弱没关系，但一定要保证文章逻辑通顺、思路清晰。

而要学习优秀论文的结构和大纲，最高效的方法是去搜索一些和自己选题近似的论文，看看别人的目录都是怎么写的，再结合这里的框架和自己的课题，调整难度，最后形成自己论文的框架。

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一、基础框架

首先我们需要完整的看看一个最基本的框架是什么样子的，弄懂理清硕士论文的几大部分是做什么的，有个整体的大纲和目录设计。整体我把它划分为：摘要、绪论、文献综述（相关理论和技术基础）、方法、实验、结论与展望。

1.1、摘要（Abstract）

标准摘要包含四个层次的内容：目的-方法-结果-结论。

目的：为什么要进行本项研究，现状中本项研究的缺失或者做了但是存在不足，这个主题已经解决了什么问题，我的研究又解决了什么新问题。
方法：简述课题的研究过程中用了怎样的方法，包括对象、原理、条件、手段等；
结果：用什么样的数据来验证你的方法；从研究中得出什么结论；
结论：得出的结论对研究领域和实践有什么意义（理论与实践意义）及它们可能如何影响该领域的未来研究或理解。

1.2、绪论（Introduction）

研究背景和意义（Research background）：论文选题的来源，既可以是政策背景，也可以是现实背景；研究意义主要是指该研究预期可以达到的效果及作用，一般从理论意义和现实意义两个方面展开。理论意义一般指学术价值，即该研究对先有研究的贡献，弥补了哪方面的不足，实现了哪些创新；而现实意义主要指理论对实际的指导价值，即该研究有助于现实中哪方面的发展，推动了经济、产业等的发展。这部分目的是证实该研究问题的重要性。
研究目的（Research problem）：在上述的这一大研究背景下，要做什么问题（或者方面）的研究；
研究现状：别人已经做了哪些东西，别人已经做过什么，发现了什么样的问题？
现存的研究有什么问题与不足：别人有什么没有做过？为什么别人没有做得更好？并说明这些研究不足会带来严重后果。
本研究的目标（objective）和研究范围（scope）：本研究弥补这些问题中（这些没做过或者做过没做好的问题中）的哪些不足，采用什么研究方法去弥补不足。陈述本项研究的范围局限，并高度概括本论文研究结论。
本论文的组织结构：本论文的后续部分的基本内容架构。

1.3、文献综述（Literature review）

对选题（你找到的研究问题）的理由：即对做过没做好或者没做过的研究问题，在这个研究领域，针对research problem而言，让读者明白本项研究是有意义的；
本领域：现存文献中对本文值得参考并可借鉴的相关理论和技术基础，包括分析工具和成果；
方法领域：非相关或者相邻研究领域值得借鉴的相关理论和技术基础，侧重于可借鉴的研究方法。

文献综述不是综述文献，而是去找到问题，不是为了综述而述。并不在于对所有的相关文献作详尽描述和总结，应该是对相关研究现状的高度概括。至此，已经把研究问题、研究目标、研究方法明确了，并且对它们已经证明了、辩护了。

1.4、方法（Method）

此部分主要是对方法的描述。也是每篇论文的核心创新点、核心技术路线和内容具体实现的部分，不同领域的论文写作方法不一样，可能包括理论的详细建立、模型结构的分析、数学公式的推导等，此处不展开讨论。

1.5、实验（Experiment）

此部分主要是对方法的验证和实验的结果展示。包括数据的来源、数据的处理方式、采集数据的时间周期、描述性的统计值、网络训练的平台、模型训练过程中的超参数、评价指标的计算方式、可视化实验结果、模块消融实验的结果等经过严密的逻辑推理和论证所得出最终的、总体的实验结果，此处不展开讨论。。

1.6、结论与展望（Conclusion and future study）

结论是论文主要成果的总结，客观反映了论文或研究成果的价值。

论文结论与问题相呼应，同摘要一样可为读者和二次文献作者提供依据。

结论的内容不是对研究结果的简单重复，而是对研究结果更深人一步的认识‘是从正文部分的全部内容出发，并涉及引言的部分内容，经过判断、归纳、推理等过程而得到的新的总观点。毕业论文的研究结论通常由三部分构成：研究结论、不足之处、后续研究或建议。

在展望部分，除了回顾和总结论文内容，还需要对未来研究方向进行展望和规划。探讨该领域未来的发展趋势和热点问题，并提供自己的看法和建议；提出未解决的关键问题和需要进一步深入研究的方向，并指出下一步的研究目标和方法；分析研究成果的应用前景和潜力，探讨对产业和社会的实际意义；

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二、典型论文分析——基于生成对抗网络的文本描述图像生成研究

本篇硕士论文的信息如下：题目：《基于生成对抗网络的文本描述图像生成研究》、学校：中国科学技术大学、姓名：胡涛、完成时间：2021年5月

文章首先提出了一种基于通道和像素注意力的深度注意力单阶段生成对抗网络（Deep Attention Generation Adversarial Networks for Text-to-Image Generation, DA-GAN）。具体而言，其在生成器中的每个采样层加入通道注意力和像素注意力机制，用以指导生成器生成更加贴合文本描述的图像。

而针对当需要生成复杂图像时，单阶段判别模型无法提供细粒度的判别信息的问题，作者在DA-GAN的基础上，提出了一种基于通道-像素注意力和全局-局部语言表示的双重表示注意力网络（Dual Representation Attention for Text-to-Image Synthesis, DRA-GAN）。具体而言，其通过在判别器中联合全局的句子信息和局部的单词信息，从而在生成器深度融合文本图像信息的同时，判别器能够提供更丰富的监督信号。

2.1、论文大纲

论文大纲如下：
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2.2、框架分析

绪论部分首先介绍了文本生成图像的定义及其研究背景，接着介绍了生成对抗网络和利用文本描述进行图像生成的研究现状，其中主要包括了文本到图像的直接生成和带有布局的文本生成图像的差异和当前进展，随后阐述了文本生成图像任务面临的挑战以及本文的研究动机。
文献综述部分首先介绍了卷积神经网络和残差网络的基础知识，而后介绍了生成对抗网络的网络结构和原理，最后对本文所涉及的一些相关工作，如计算机视觉中的注意力机制的概念和分类进行了介绍。
方法部分针对当前多阶段生成模型存在的问题和单阶段模型无法充分融合文本信息的问题，提出了一种基于通道和像素注意力的深度注意力单阶段生成对抗网络（DA-GAN）。然后基于此框架下，提出了一种基于通道-像素注意力和全局-局部语言表示的双重表示注意力生成对抗网络（DRA-GAN）。DRA-GAN通过在判别中联合全局的句子信息和局部的单词信息，使得判别器能够给生成器提供更加丰富的监督信号，这样生成器便可利用判别器提供的丰富的反馈信息生成复杂的图片。

三、典型论文分析——基于动态区域的文本生成图像方法

本篇硕士论文的信息如下：题目：《基于动态区域的文本生成图像方法》、学校：湖南大学、姓名：王梓旭、完成时间：2021年4月

在传统的基于文本的图像生成模型中，忽视了特征图中非局部特征的重要性。为了应对这个问题，本文提出了一种全新的文本图像融合方法，即基于动态区域的文本图像融合层。这种方法引入了长距离依赖关系学习和图像区域特征修正的思想，缓解了目前主流模型只关注图像局部特征的问题。该模型能够动态将特征图根据特征点的语义关系划分为不同的区域，并以区域为基础对特征图进行基于文本信息的优化。同时，它还可以使得卷积网络从处理局部特征的限制中解放出来，这是对以局部特征为基础的生成器的补充。

此外，本文还发现了在基于文本的图像生成模型中广泛使用的基于注意力机制的文本图像相似度损失函数的不足之处。由于生成的图片与真实数据集之间存在差异，这种损失函数无法有效地利用对比学习来提升模型的效能。为了解决这个问题，本文在计算文本信息的后验概率时引入了真实的图像数据，也就是在匹配文本特征的计算过程中，生成的图像数据不仅需要彼此之间相互区分，还需要与真实的图像数据区分开来，这迫使生成器合成出与文本信息更加一致的图片。

3.1、论文大纲

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3.2、框架分析

绪论部分主要介绍了基于文本的图像生成算法的研究背景和意义，以及当前该领域的研究现状。针对基于文本的图像生成模型，文章分别对传统方法、基于生成式对抗网络的方法和常用的评价指标等进行了详细的分析和总结。同时，本文还介绍了本文的主要研究内容和创新点，即采用基于动态区域的文本图像融合层，引入真实图像数据以提高文本图像相似度损失函数的效果。这些方法能够提高基于文本的图像生成模型的生成效果，为基于文本的图像生成领域的发展做出了重要贡献。
文献综述部分主要介绍了本文所涉及到的深度学习相关理论和技术，包括神经网络的结构、卷积网络的结构、生成式对抗网络的结构、循环网络的结构、神经网络的训练优化方法、网络正则化方法以及GANs中长依赖关系建模的方式等。这一章的主要作用是为理解本文的研究内容提供了重要的理论基础，并且为后续章节的研究提供了相关的技术支持。
方法部分详细介绍了本文提出的基于文本的图像生成模型的框架。首先，介绍了文本编码的计算过程，即将输入的文本通过编码器转化为向量表示。接着，详细介绍了文本图像融合层的基本架构，该层能够将长距离依赖关系学习和图像的区域特征修正引入模型中，以提升生成效果。然后，给出了模型的网络结构细节，包括编码器、生成器和判别器等的具体组成和工作原理。最后，介绍了损失函数的设计，包括基于注意力机制的文本图像相似度损失函数和对比学习的损失函数等。