毕业论文封面/摘要/正文格式标准

毕业论文的格式规范是学术严谨性的重要体现，不同高校或学科可能有细微差异，但整体框架和核心要求趋同。以下从封面、摘要、正文三部分梳理通用格式标准，并附具体示例和注意事项，帮助您高效完成论文排版。

一、封面格式标准

1. 核心要素

• 标题：居中，主标题用二号黑体加粗，副标题（如有）用三号楷体。
  示例：
  基于深度学习的医学影像分类算法研究
  ——以肺癌CT图像为例

• 个人信息：包括学号、姓名、学院、专业、指导教师、完成日期，通常分两栏排列（左栏学号+姓名，右栏学院+专业等）。

• 学校标识：校徽或校名置于封面顶部居中，字体为学校官方规定样式。

• 页眉/页脚：部分学校要求封面不编页码，或添加“毕业论文”字样。

2. 排版细节

• 行距：固定值28-32磅，避免文字拥挤。

• 对齐：所有元素严格居中或两端对齐，禁止手动空格调整。

• 颜色：黑白打印为主，若需彩色，需符合学校VI规范（如校徽颜色）。

3. 示例模板

[校徽]
××大学
毕业设计（论文）
（空一行）
**基于深度学习的医学影像分类算法研究**
——以肺癌CT图像为例
（空两行）
学　　号：2020××××××
姓　　名：张三
学　　院：计算机科学与技术学院
专　　业：人工智能
指导教师：李教授
完成日期：2024年5月

二、摘要格式标准

1. 结构要求

• 标题：中文摘要用三号黑体加粗，英文摘要用“ABSTRACT”居中（Times New Roman三号加粗）。

• 内容：

• 中文摘要：400-600字，分2-3段，涵盖研究背景、目的、方法、结果、结论，避免评价性语言。

• 英文摘要：与中文内容对应，时态以过去时/现在完成时为主（描述研究过程），现在时（陈述结论）。

• 关键词：3-5个，中英文关键词对应，用分号隔开，末尾不加标点。
  示例：
  关键词：深度学习；医学影像；卷积神经网络；分类算法
  Keywords：Deep Learning; Medical Imaging; Convolutional Neural Network; Classification Algorithm

2. 排版细节

• 字体：中文用宋体小四号，英文用Times New Roman 12pt。

• 段落：首行缩进2字符，行距1.5倍。

• 页码：摘要页通常编罗马数字（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ），接正文阿拉伯数字。

3. 示例模板

摘　　要
近年来，医学影像分析在疾病诊断中作用显著，但传统方法依赖人工特征提取，效率较低……本研究提出一种基于改进ResNet的肺癌CT图像分类模型……实验结果表明，该模型准确率达95.2%，较传统方法提升8.7%。
**关键词**：深度学习；医学影像；卷积神经网络；分类算法
ABSTRACT
Medical image analysis plays a crucial role in disease diagnosis, but traditional methods rely on manual feature extraction with low efficiency... This study proposes a lung CT image classification model based on improved ResNet... Experimental results show that the model achieves 95.2% accuracy, an 8.7% improvement over traditional methods.
**Keywords**：Deep Learning; Medical Imaging; Convolutional Neural Network; Classification Algorithm

三、正文格式标准

1. 章节结构

• 标题层级：通常分3-4级，示例如下：

• 1 一级标题（三号黑体，居中）

• 1.1 二级标题（四号黑体，左对齐）

• 1.1.1 三级标题（小四号黑体，左对齐）

• （1）四级标题（小四号宋体，左对齐）

2. 段落与字体

• 正文：宋体小四号，1.5倍行距，首行缩进2字符。

• 公式：使用MathType或Word公式编辑器，编号用括号右对齐（如（1））。

• 图表：图表标题居中，图编号按章节（如“图2.1”），表格用三线表（见前文规范）。

3. 引用与注释

• 参考文献：按GB/T 7714-2015格式，文内引用用上标[1]、[2-3]，文末列表按作者姓氏拼音排序。
  示例：
  正文引用：近年来，深度学习在医学领域应用广泛[1]。
  文末列表：[1] 张三, 李四. 深度学习基础[M]. 北京: 科学出版社, 2020: 23-25.

• 脚注：用于解释术语或补充说明，编号用①、②，每页重新编号。

4. 示例模板（节选）

1 引言
医学影像分析是临床诊断的重要手段，但传统方法存在特征提取主观性强、泛化能力差等问题[1]。深度学习通过自动学习数据特征，为医学影像分类提供了新思路……
2 方法
2.1 数据集
本研究采用LIDC-IDRI公开数据集，包含1018例肺癌CT图像……
2.2 模型构建
基于ResNet50架构，引入注意力机制（CBAM）增强特征提取能力……模型结构如图2.1所示。
（图2.1 改进ResNet模型结构图）
3 实验结果
3.1 评价指标
采用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）等指标评估模型性能……
表3.1 不同模型性能对比
| 模型       | Accuracy | Precision | Recall |
|------------|----------|-----------|--------|
| ResNet50   | 92.3%    | 91.5%     | 93.1%  |
| 本研究模型 | 95.2%    | 94.7%     | 95.8%  |

四、注意事项

1. 模板优先：务必使用学校提供的官方模板，避免自行设计导致格式错误。

2. 交叉检查：正文引用、参考文献、图表编号需逐一核对，避免遗漏或重复。

3. 打印测试：最终提交前打印样稿，检查页眉页脚、图表清晰度等细节。

4. 版本控制：保存不同阶段版本（如“初稿-修订1”“终稿-导师反馈”），防止数据丢失。

通过规范格式，您的论文将更符合学术标准，为评审专家留下专业、严谨的印象。建议结合学校具体要求调整细节，确保万无一失。