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    千次阅读 2020-09-17 06:35:26
    Biblatex参考文献引用 引用参考文献 测试文档test2.bib @phdthesis{__2006, type = {硕士}, title = {特征选择算法研究}, url = {https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=2007140621.nh&...

    Biblatex参考文献引用

    引用参考文献

    测试文档test.bib

    @phdthesis{__2006,
    	type = {硕士},
    	title = {特征选择算法研究},
    	url = {https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=2007140621.nh&dbname=CMFD2007&dbcode=cdmd&uid=WEEvREcwSlJHSldSdmVqM1BLUWdMWjVUaHZNcDE4aHdpZDR0TTRiK01uUT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MDQ0MjhidWRwRkNybFZiek1WMTI3R2JLOEh0Zk9ycEViUElSK2ZuczR5UllhbXoxMVBIYmtxV0EwRnJDVVI3cWY=},
    	abstract = {特征选择是目标识别技术的关键技术环节之一。特征选择按照和后续分类算法的结合方式可分为嵌入式、过滤式和封装式。本文主要研究过滤式和封装式特征选择算法。
    本文首先引用了M. Dash和H. Liu提出的特征选择框架,这个框架指出一个特征选择算法是由“特征子集生成”、“特征子集评价”、“停止条件”和“结果验证”四个部分组成的。基于这个框架,本文总结归纳了常用特征选择算法的搜索策略和评价准则。
    过滤式(Filter)特征选择算法的评价准则与分类器无关,论文研究了两种过滤式算法。第一种过滤式算法是ReliefF算法与一种基于特征相关性算法的组合式算法。R...},
    	language = {中文;},
    	urldate = {2020-09-16},
    	school = {国防科学技术大学},
    	author = {苏, 映雪},
    	year = {2006},
    	keywords = {粗糙集, 分类结果矩阵, 封装式, 过滤式, 互补系数, 特征选择, Complementary coefficient, Feature selection, Filter, Recognition result matrix, ReliefF, Rough set, Wrapper}
    }
    
    @phdthesis{__2011,
    	type = {硕士},
    	title = {随机森林特征选择},
    	url = {https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=1012275653.nh&dbname=CMFD2012&dbcode=cdmd&uid=WEEvREcwSlJHSldSdmVqM1BLUWdMWjVUaHZKSjM3L1RjTFlQZy9TSDdvaz0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MTE5MzNDcmxWYjNQVkYyNkhMRy9HOWZKckpFYlBJUitmbnM0eVJZYW16MTFQSGJrcVdBMEZyQ1VSN3FmYnVkcEY=},
    	abstract = {现如今,数据规模快速增长,使得如何从繁杂无序的数据中提取有用信息,成为摆在大家面前的一个课题。数据挖掘技术应运而生,凭借其优越性能已经被广泛的应用于复杂数据的分析。同时,机器学习技术日趋成熟和完善,越来越多的机器学习方法被应用到数据挖掘问题中。利用机器学习中的虑噪、特征选择等技术,可以有效的从大量繁杂数据中获取有价值的信息,这可以为后续分析研究打下坚实的基础。 	随机森林是一种优秀的机器学习方法,已经被成功的应用于许多领域。随机森林不仅可以解决分类问题和回归问题,在特征选择领域已经引起越来越多的关注。本文基于随机森林模型,针对其在代谢组学数据分析中的应用,进行了大量的研究。为了克服噪音数据...},
    	language = {中文;},
    	urldate = {2020-09-16},
    	school = {大连理工大学},
    	author = {王, 全才},
    	year = {2011},
    	keywords = {数据挖掘, 特征选择, 代谢组学, 机器学习, 随机森林, Data Mining, Feature Selection, Machine Learning, Metabolomics, Random Forest}
    }
    
    @phdthesis{__2020,
    	type = {硕士},
    	title = {基于回归树的充分降维方法研究},
    	url = {https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=1020636194.nh&dbname=CMFDTEMP&dbcode=cdmd&uid=WEEvREcwSlJHSldSdmVqM1BLUWdMWjVUaHZNcDE4aHdpZDR0TTRiK01uUT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MjMwODRSN3FmYnVkcEZDdmdVYjNCVkYyNUhyVzdHTkRGcTVFYlBJUitmbnM0eVJZYW16MTFQSGJrcVdBMEZyQ1U=},
    	abstract = {大数据时代的到来使人们面对的数据越来越复杂,充分降维理论对于研究这种复杂数据有着重要的意义。在响应变量多维时,传统的充分降维理论往往会面临许多难题。本文主要研究基于回归树的充分降维方法,在响应变量多维的情况下巧妙地解决了维数灾难的问题。响应变量一维时,传统的方法通常会采用切片的方法对响应变量进行划分。但是随着维数的升高,这种切片的方法会导致切分出的许多切片内部没有任何样本点。而回归树的方法可以对多维空间进行划分,叶子结点的值正好是空间划分后的均值。基于这一思想,本文提出了基于回归树的充分降维方法。这里的回归树模型可以是梯度提升树,随机森林,Xgboost等。对于SIR、SAVE、DR方法,本文...},
    	language = {中文;},
    	urldate = {2020-09-16},
    	school = {华东师范大学},
    	author = {吴, 柏威},
    	year = {2020},
    	keywords = {充分降维, 多维响应变量, 回归树, 集成学习, ensemble learning, multivariate responses, regression tree, sufficient dimension reduction}
    }
    
    @phdthesis{__2013,
    	type = {{PhD} {Thesis}},
    	title = {网络小说分类与推荐研究},
    	author = {{李春秋}},
    	year = {2013}
    }
    
    @article{__nodate,
    	title = {应用数据挖掘的高校教学建筑空调使用及其能耗分析},
    	issn = {1008-973X},
    	url = {https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ&dbname=CAPJDAY&filename=ZDZC20200915002&v=MTQ5NzU9UHluUmJiRzRITkhNcG81QVpPc05ZdzlNem1SbjZqNTdUM2ZscVdNMENMTDdSN3FkWitabUZ5N2tVYjdKSWxn},
    	abstract = {以浙江省某高校为研究对象,根据其节能监管平台在2016年11月—2019年2月的空调实时运行数据,利用聚类方法,全年共得到6种典型空调使用模式以及4种空调能耗模式.利用基于监督学习的决策树、随机森林算法,对空调使用与能耗的关系进行解耦,明确不同空调使用情况导致的不同能耗水平,并使用交叉验证的方法比较多种机器学习算法的精度.分析结果表明:空调使用时长均直接影响着日空调能耗,且在制冷工况下教室规模和空调使用强度也对能耗有着明显的影响.研究结果可为高校教学建筑的节能管理及其能耗模拟提供支持.},
    	language = {中文},
    	urldate = {2020-09-16},
    	journal = {浙江大学学报(工学版)},
    	author = {李, 鑫悦 and 陈, 淑琴 and 李, 鸿亮 and 楼, 云霄 and 李, 佳鹤},
    	keywords = {教学建筑, 空调能耗, 空调使用行为, 能耗影响解耦, 数据挖掘, air-conditioner usage, air-conditioning energy consumption, data mining, decoupling influences of energy consumption, teaching buildings},
    	pages = {1--13},
    	file = {Full Text PDF:files/19/李 等。 - 应用数据挖掘的高校教学建筑空调使用及其能耗分析.pdf:application/pdf}
    }
    
    @article{__2020-1,
    	title = {分区策略与机器学习的人口分布精细化模拟},
    	volume = {45},
    	issn = {1009-2307},
    	url = {https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDAUTODAY&filename=CHKD202009026&v=MjM1NDZZUzdEaDFUM3FUcldNMUZyQ1VSN3FmYnVkb0ZpcmtVYnJKSmlYQWFyRzRITkhNcG85SFlvUjhlWDFMdXg=},
    	abstract = {针对人口普查统计中获取精细尺度的人口分布信息的问题,该文以广州市中心六区为例,利用夜间灯光、兴趣点及土地利用等多源地理信息数据,基于分区建模思想,运用机器学习算法开展了人口分布格网模拟研究。结果表明,基于分区策略和机器学习算法的人口分布模拟结果与实际人口的相关系数为0.834,拟合优度R{\textasciitilde}2为0.695。与基于不分区的人口分布格网模型相比,误差下降明显,模拟精度更高,结果与研究区实际情况更为吻合。},
    	language = {中文;},
    	number = {09},
    	urldate = {2020-09-16},
    	journal = {测绘科学},
    	author = {成, 方龙 and 赵, 冠伟},
    	year = {2020},
    	keywords = {分区建模, 机器学习, 精细化, 人口分布, fine-Scale, machine learning, population distribution, zonal modeling},
    	pages = {165--173},
    	file = {Full Text PDF:files/21/成 和 赵 - 2020 - 分区策略与机器学习的人口分布精细化模拟.pdf:application/pdf}
    }
    
    @phdthesis{__2006-1,
    	type = {硕士},
    	title = {特征选择算法研究},
    	url = {https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=2007140621.nh&dbname=CMFD2007&dbcode=cdmd&uid=WEEvREcwSlJHSldSdmVqMVc3ejRzR1RXUnp3V2JWbXR3eUJVY3ZJVkpBST0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw!!&v=MDAwNDFyQ1VSN3FmYnVkb0ZpcmtWcjdBVjEyN0diSzhIdGZPcnBFYlBJUitmbnM0eVJZYW16MTFQSGJrcVdBMEY=},
    	abstract = {特征选择是目标识别技术的关键技术环节之一。特征选择按照和后续分类算法的结合方式可分为嵌入式、过滤式和封装式。本文主要研究过滤式和封装式特征选择算法。
    本文首先引用了M. Dash和H. Liu提出的特征选择框架,这个框架指出一个特征选择算法是由“特征子集生成”、“特征子集评价”、“停止条件”和“结果验证”四个部分组成的。基于这个框架,本文总结归纳了常用特征选择算法的搜索策略和评价准则。
    过滤式(Filter)特征选择算法的评价准则与分类器无关,论文研究了两种过滤式算法。第一种过滤式算法是ReliefF算法与一种基于特征相关性算法的组合式算法。R...},
    	language = {中文;},
    	urldate = {2020-09-16},
    	school = {国防科学技术大学},
    	author = {苏, 映雪},
    	year = {2006},
    	keywords = {粗糙集, 分类结果矩阵, 封装式, 过滤式, 互补系数, 特征选择, Complementary coefficient, Feature selection, Filter, Recognition result matrix, ReliefF, Rough set, Wrapper}
    }
    

    Latex引用参考文献和生成参考文献页源代码test.tex,注意源代码必须和测试文档test.bib在同一个文件夹
    源代码:test.tex

    \documentclass[12pt]{article}
    \usepackage[UTF8]{ctex} %显示中文
    \usepackage[backend=bibtex,style=authoryear,style=numeric,url=false,natbib=true]{biblatex} %加载包
    \addbibresource{test.bib} %加载bib文件
    \begin{document}
    	\cite{__2006}
    	
    	\cite{__2011}
    	
    	\cite{__2020} %调用测试
    \printbibliography[heading=bibintoc] %显示已调用文献目录
    \end{document}
    

    实物截图:

    在这里插入图片描述

    引用符合规格的参考文献

    \usebackage的参数解释:

    \usepackage[%
    	%backend=biber,%用biber后端处理bib文件, 可选的有bibtex, bibtex8, biber, 默认为biber
    	%样式文件(参考文献样式文件--bbx文件,引用样式文件--cbx)使用latex编写
    	%一般可以下载提供的或标准的.bbx文件和.cbx文件,放在.tex同目录下进行引用
    	%支持根据本地化排版,如:
    	%	biber -l zh_pinyin texfile 按拼音排序
    	%	biber -l zh_stroke texfile 按笔画排序
    	%style= %引用格式和文献列表格式,有相对应的.bbx和.cbx文件
    	%style=nature,%方括号数值压缩形式引用,文献列表title无引号,article类无前缀"In:", "and" 用 "&" 代替
    	%style=science,%圆括号数值压缩形式引用,文献列表无and, title无引号, article类无前缀
    	%style=numeric,%方括号数值引用,article类前缀"In:", title有引号,默认格式
    	%style=numeric-comp,%方括号数值压缩形式引用,article类前缀"In:", title有引号
    	style=gb7714-2015,%国标文献引用格式2015版, 胡振震制作
    	%style=trad-abbrv,%方括号数值引用,作者名缩写
    	%style=trad-abbrv,
    	%bibstyle=numeric,%文献列表形式:数值格式
    	sorting=nyt,%文献列表排序:姓名(n),年(y),标题(t)升序,有nty, nyt, nyvt, anyt, anyvt, ynt, ydnt, none, debug, 自定义的<name>,其中ydnt是按年份降序,默认nty,
    	%citestyle=numeric-comp,%引用文献形式:数值压缩形式,同时开启sortcites=true
    	%sortcites=true,%引用时自动排序
    	%giveninits=true,%缩写作者名,默认为false
    	maxnames=3,%至多显示三个作者
    	minnames=3,%至少显示三个作者
    	%abbreviate=true,%缩写Editor之类,默认为true
    	date=year,%只显示年份
    	%url=true,%显示url,默认为true
    	%doi=true,%显示doi,默认为true
    	isbn=false,%不显示isbn/issn/isrn,默认为true
    	%eprint=true,%对于arxiv文章有用,默认为true
    	%subentry=false,%不再细分子列a,b之类,默认为false
    	%hyperref=true,%使用超链接,需要配合hyperref宏包才能起作用,默认为auto,取决于是否加载hyperref宏包
    	%不显示语言
    	%不显示冒号
    	%backref=true,%反向引用,参考文献中列出引用所在的页码,需要在第四次再编译源文件,默认为false
    	]{biblatex}%用biblatex处理参考文献
    	%\renewbibmacro{in:}{\ifentrytype{article}{}{\printtext{\bibstring{in}\intitlepunct}}}%对于article类不显示"In:"
    \usepackage[%
    	colorlinks,%彩色超链接
    	linkcolor=blue,%蓝色定理定义交叉引用等链接
    	citecolor=blue,%蓝色文献引用链接
    	urlcolor=OliveGreen,%橄榄绿色网址链接,颜色需要用到xcolor宏包,用dvipsnames参数
    	]{hyperref}%使用超链接
    \usepackage[dvipsnames]{xcolor}%使用68种颜色
    
    

    对于自带的不同规范的文献显示解释:
    在这里插入图片描述

    参考资料

    LaTeX中处理参考文献的三种方法总结

    展开全文
  • Latex_参考文献引用

    2013-06-26 11:00:11
    Latex_参考文献引用
  • (1)Latex参考文献引用格式包含两大类 【1】apacite宏包需要引用宏包 \usepackage[natbibapa,nodoi]{apacite} 【2】其他格式需要引用的宏包 usepackage[longnamesfirst,sort]{natbib}% Citation support using ...

    (1)Latex参考文献引用格式包含两大类

    【1】 apacite宏包需要引用宏包

    \usepackage[natbibapa,nodoi]{apacite}

    【2】其他格式需要引用的宏包

    usepackage[longnamesfirst,sort]{natbib}% Citation support using natbib.sty

     

    (2)重定定义参考文献的标题的refence的命令

    【1】\renewcommand{\refname}{References}  最终显示References

    【2】\renewcommand{\refname}{Section}  最终显示Section

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  • LaTeX参考文献引用

    千次阅读 2021-01-14 19:52:56
    二、参考文献引用1.引入库2.Latex的几种参考文献排序总结 前言 随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示:这里可以添加本文要...

    前言

    随着开源软件的不断发展,LaTeX 这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习LaTeX,本文就介绍了LaTeX的基础内容。

    一、BibTeX是什么?

    BibTeX 是基于LaTeX 的一种工具,该工具是为了解决文献管理任务而创建的。

    二、简单参考文献引用

    1.创建BibTex文件

    通过手动输入、学术网站导入、文献管理工具导入等多种不同的方式可以创建BibTex文件。
    常见的学术网站有

    1. 数学 美国数学会数据库
    2. 计算机 美国计算机数据库
    3. 综合类 谷歌学术等

    常见的文献管理工具有

    1. endnote
    2. mandelay
    3. zotero

    例如

    @misc{ Nobody06,
           author = "Nobody Jr",
           title = "My Article",
           year = "2006" }
    

    2.创建LaTeX文件

    \documentclass[11pt]{article}
    \usepackage{cite}
    
    \begin{document}
    
    \title{My Article}
    \author{Nobody Jr.}
    \date{Today}
    \maketitle
    
    Blablabla said Nobody ~\cite{Nobody06}.
    
    \bibliography{mybib}{}
    \bibliographystyle{plain}
    \end{document}
    

    3.编译

    latex myarticle
    bibtex myarticle
    latex myarticle
    latex myarticle
    

    三、参考文献引用格式

    1.LaTeX的几种常见参考文献排序

    1. plain,按字母的顺序排列,比较次序为作者、年度和标题
    2. unsrt,样式同plain,只是按照引用的先后排序
    3. alpha,用作者名首字母+年份后两位作标号,以字母顺序排序
    4. abbrv,类似plain,将月份全拼改为缩写,更显紧凑:
    5. ieeetr,国际电气电子工程师协会期刊样式:
    6. acm,美国计算机学会期刊样式:
    7. siam,美国工业和应用数学学会期刊样式:
    8. apalike,美国心理学学会期刊样式:

    2.LaTeX的几种参考文献排序

    .
    ├── aaai-named
    │ └── aaai-named.bst
    ├── abstyles
    │ ├── aabbrv.bst
    │ ├── aalpha.bst
    │ ├── anotit.bst
    │ ├── aplain.bst
    │ ├── aunsnot.bst
    │ └── aunsrt.bst
    ├── achemso
    │ ├── achemso.bst
    │ └── biochem.bst
    ├── adrconv
    │ ├── adrbirthday.bst
    │ ├── adrconv.bst
    │ └── adrfax.bst
    ├── aichej
    │ └── aichej.bst
    ├── ajl
    │ └── ajl.bst
    ├── amscls
    │ ├── amsalpha.bst
    │ └── amsplain.bst
    ├── amsrefs
    │ ├── amsra.bst
    │ ├── amsrn.bst
    │ ├── amsrs.bst
    │ ├── amsru.bst
    │ └── amsry.bst
    ├── annotate
    │ └── annotate.bst
    ├── apacite
    │ ├── apacann.bst
    │ ├── apacannx.bst
    │ ├── apacite.bst
    │ └── apacitex.bst
    ├── apalike2
    │ └── apalike2.bst
    ├── authordate
    │ ├── authordate1.bst
    │ ├── authordate2.bst
    │ ├── authordate3.bst
    │ └── authordate4.bst
    ├── babelbib
    │ ├── bababbr3.bst
    │ ├── bababbr3-fl.bst
    │ ├── bababbr3-lf.bst
    │ ├── bababbrv.bst
    │ ├── bababbrv-fl.bst
    │ ├── bababbrv-lf.bst
    │ ├── babalpha.bst
    │ ├── babalpha-fl.bst
    │ ├── babalpha-lf.bst
    │ ├── babamspl.bst
    │ ├── babplai3.bst
    │ ├── babplai3-fl.bst
    │ ├── babplai3-lf.bst
    │ ├── babplain.bst
    │ ├── babplain-fl.bst
    │ ├── babplain-lf.bst
    │ ├── babunsrt.bst
    │ ├── babunsrt-fl.bst
    │ └── babunsrt-lf.bst
    ├── base
    │ ├── abbrv.bst
    │ ├── acm.bst
    │ ├── alpha.bst
    │ ├── apalike.bst
    │ ├── ieeetr.bst
    │ ├── plain.bst
    │ ├── siam.bst
    │ └── unsrt.bst
    ├── besjournals
    │ └── besjournals.bst
    ├── bestpapers
    │ ├── bestpapers.bst
    │ └── bestpapers-export.bst
    ├── bibexport
    │ ├── expcites.bst
    │ ├── expkeys.bst
    │ └── export.bst
    ├── bibhtml
    │ ├── abbrvhtml.bst
    │ ├── alphahtml.bst
    │ ├── alphahtmldate.bst
    │ ├── alphahtmldater.bst
    │ ├── plainhtml.bst
    │ ├── plainhtmldate.bst
    │ ├── plainhtmldater.bst
    │ └── unsrthtml.bst
    ├── biblatex
    │ └── biblatex.bst
    ├── biolett-bst
    │ └── biolett.bst
    ├── bookdb
    │ └── bookdb.bst
    ├── cell
    │ └── cell.bst
    ├── chembst
    │ ├── ChemCommun.bst
    │ ├── ChemEurJ.bst
    │ ├── cv.bst
    │ ├── InorgChem.bst
    │ ├── JAmChemSoc_all.bst
    │ └── JAmChemSoc.bst
    ├── chet
    │ └── chetref.bst
    ├── chicago
    │ └── chicago.bst
    ├── chicagoa
    │ └── chicagoa.bst
    ├── chicago-annote
    │ └── chicago-annote.bst
    ├── chscite
    │ └── chscite.bst
    ├── datatool
    │ └── databib.bst
    ├── din1505
    │ ├── abbrvdin.bst
    │ ├── alphadin.bst
    │ ├── natdin.bst
    │ ├── plaindin.bst
    │ └── unsrtdin.bst
    ├── dinat
    │ └── dinat.bst
    ├── directory
    │ ├── address.bst
    │ ├── address-html.bst
    │ ├── address-ldif.bst
    │ ├── address-vcard.bst
    │ ├── birthday.bst
    │ ├── email.bst
    │ ├── email-html.bst
    │ ├── letter.bst
    │ └── phone.bst
    ├── dk-bib
    │ ├── dk-abbrv.bst
    │ ├── dk-alpha.bst
    │ ├── dk-apali.bst
    │ ├── dk-plain.bst
    │ └── dk-unsrt.bst
    ├── dlfltxb
    │ └── dlfltxbbibtex.bst
    ├── dvdcoll
    │ └── dcbib.bst
    ├── econ-bst
    │ └── econ.bst
    ├── economic
    │ ├── aer.bst
    │ ├── aertt.bst
    │ ├── agecon.bst
    │ ├── ajae.bst
    │ ├── apecon.bst
    │ ├── cje.bst
    │ ├── ecca.bst
    │ ├── ecta.bst
    │ ├── erae.bst
    │ ├── ier.bst
    │ ├── itaxpf.bst
    │ ├── jae.bst
    │ ├── jpe.bst
    │ ├── jss2.bst
    │ ├── oega.bst
    │ ├── regstud.bst
    │ ├── tandfx.bst
    │ └── worlddev.bst
    ├── fbs
    │ └── fbs.bst
    ├── figbib
    │ ├── figbib1.bst
    │ └── figbib.bst
    ├── francais-bst
    │ ├── francais.bst
    │ └── francaissc.bst
    ├── frankenstein
    │ └── achicago.bst
    ├── gbt7714
    │ ├── gbt7714-plain.bst
    │ └── gbt7714-unsrt.bst
    ├── gloss
    │ ├── glsplain.bst
    │ └── glsshort.bst
    ├── harvard
    │ ├── agsm.bst
    │ ├── apsr.bst
    │ ├── dcu.bst
    │ ├── jmr.bst
    │ ├── jphysicsB.bst
    │ ├── kluwer.bst
    │ └── nederlands.bst
    ├── hc
    │ ├── hc-de.bst
    │ └── hc-en.bst
    ├── ijqc
    │ └── ijqc.bst
    ├── index
    │ ├── xagsm.bst
    │ └── xplain.bst
    ├── inlinebib
    │ └── inlinebib.bst
    ├── iopart-num
    │ └── iopart-num.bst
    ├── is-bst
    │ ├── is-abbrv.bst
    │ ├── is-alpha.bst
    │ ├── is-plain.bst
    │ └── is-unsrt.bst
    ├── jbact
    │ └── jbact.bst
    ├── jmb
    │ └── jmb.bst
    ├── jneurosci
    │ └── jneurosci.bst
    ├── jurabib
    │ ├── jox.bst
    │ ├── jurabib.bst
    │ ├── jureco.bst
    │ └── jurunsrt.bst
    ├── ksfh_nat
    │ └── ksfh_nat.bst
    ├── listbib
    │ └── listbib.bst
    ├── mciteplus
    │ ├── apsrevM.bst
    │ ├── apsrmpM.bst
    │ ├── IEEEtranM.bst
    │ └── IEEEtranMN.bst
    ├── mslapa
    │ └── mslapa.bst
    ├── multibib
    │ ├── mbplain.bst
    │ └── mbunsrtdin.bst
    ├── multibibliography
    │ └── chronological.bst
    ├── munich
    │ └── munich.bst
    ├── nar
    │ └── nar.bst
    ├── natbib
    │ ├── abbrvnat.bst
    │ ├── plainnat.bst
    │ └── unsrtnat.bst
    ├── nmbib
    │ ├── chronoplainnm.bst
    │ ├── plainnm.bst
    │ └── unsrtnm.bst
    ├── notex-bst
    │ └── noTeX.bst
    ├── opcit
    │ └── opcit.bst
    ├── perception
    │ └── perception.bst
    ├── phfnote
    │ └── naturemagdoi.bst
    ├── plainyr
    │ └── plainyr.bst
    ├── pnas2009
    │ └── pnas2009.bst
    ├── rsc
    │ ├── angew.bst
    │ └── rsc.bst
    ├── savetrees
    │ └── savetrees.bst
    ├── shipunov
    │ └── rusnat.bst
    ├── sort-by-letters
    │ ├── abbrv-letters.bst
    │ ├── alpha-letters.bst
    │ ├── apalike-letters.bst
    │ ├── frplainnat-letters.bst
    │ ├── plain-letters.bst
    │ ├── plainnat-letters.bst
    │ └── siam-letters.bst
    ├── tufte-latex
    │ └── tufte.bst
    ├── upmethodology
    │ └── upmplainnat.bst
    ├── urlbst
    │ ├── abbrvurl.bst
    │ ├── alphaurl.bst
    │ ├── plainurl.bst
    │ └── unsrturl.bst
    ├── vak
    │ └── vak.bst
    └── zootaxa-bst
    └── zootaxa.bst

    共有79 类, 207 种。

    1.abbrv
    2.Nabbrv
    3.abstract
    4.acm
    5.asgm
    6.alpha
    7.nalpha
    8.Nalpha
    9.authordate1
    10.authordate2
    11.authordate3
    12.authordate4
    13.amsalpha 美国数学会
    14.amsplain 美国数学会基本格式
    15.amsabbrv
    16.annotate
    17.annotation
    18.apa
    19.apalike
    20.apalike2
    21.apasoft
    22.automatica
    23.bbs
    24.cbe
    25.cea
    26.cell
    27.chicago
    28.chicagoa
    29.cparalleless
    30.dcu
    31.humanbio
    32.humannat
    33.is-abbrv
    34.is-alpha
    35.is-plain
    36.is-unsrt
    37.jas99
    38.jmb
    39.kluwer
    40.named
    41.Style aaai-named
    42.Style nar
    Style nature
    Sample Citations
    Style plain
    Sample Citations
    Style Nplain
    Sample Citations
    Style unsrt
    Sample Citations
    Style Nunsrt
    Sample Citations
    Style phcpc
    Sample Citations
    Style phiaea
    Sample Citations
    Style plainyr
    Sample Citations
    Style sej
    Sample Citations
    Style these
    wmaainf

    具体的样例可以参考
    样例

    3. 中文参考文献引用

    中文LaTeX的包

    GB7714

    国标GB7714是中国标准化协会关于参考文献引用的一些规范。

    bibtex 与gb7714宏包

    biber 与 gb7714宏包

    总结

    以上就是今天要介绍的内容,本文仅仅简单介绍了BibTeX的使用,而BibTeX提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

    展开全文
  • 参考文献引用.docx

    2020-06-18 11:21:42
    参考文献是论文中的很重要一部分,有着严格的规范样式。本文讲解如何给论文排序,以及如何引用等问题。此外,还介绍了如何如何处理引用时候出现的问题
  • Latex参考文献引用问题BibTex的使用 最近因为在写论文,考虑用Latex排版,之前没用过Latex,算是新手小白,第一次用花了很多时间,记录一下参考文献相关的问题。 BibTex的使用 这一部分的使用,网上已经有很多教程了...

    Latex参考文献引用问题


    最近因为在写论文,考虑用Latex排版,之前没用过Latex,算是新手小白,第一次用花了很多时间,记录一下参考文献相关的问题。

    BibTex的使用

    这一部分的使用,网上已经有很多教程了,具体可以参考
    [https://blog.csdn.net/caiandyong/article/details/70258670]
    需要说明一下几点:

    • \usepackage{cite}:这个包的作用,是让你引用多个文献时,比如引用了[1][2][3],三篇文献时,会自动压缩引文标号变成[1]-[3](引用时,格式为\cite{name1,name2,…,nameN})。这点挺重要的,之前因为没加这个库,查了很久怎么弄。
    • 不要使用以下的格式:
    \begin{thebibliography}{99}
    
    \end{thebibliography}
    

    或者

    \printbibliography
    

    这会让引文按照字母或者数字排序,而不会按照你引用的顺序出现。
    因为我想投的是IEEE的文章,因此在需要插入参考文献的地方,插入

    \bibliographystyle{ieeetr}
    \bibliography{ref}
    

    其中\bibliography{ref}是自己建立的BibTex库。

    展开全文
  • 参考: ...http://qiusuoge.com/6331.html 解决方法: 1. 自动生成参考文献引用 第一步、全选待插入的参考文献,然后选择右键选择编号->定义新编号格式 第二步、设置参考文献编号格式,并确定
  • 但作者再写新的段落时,编译报错,参考文献引用变为“?”号。 在尝试了其他博主的建议后,问题仍未解决。于是作者回溯到之前版本,发现并无此问题。由此作者猜测是最新引用参考文献的bibtex内容本身的问题。 为此,...
  • 在写学术论文和学位论文的时候,往往...后面发现这种做法在要引用的参考文献比较多的时候比较麻烦,然后上网搜索才知道有文献引用管理软件这种能自动生成参考文献引用的利器,比如最著名的EndNote,还有免费好用的...
  • word中参考文献引用标记如何删除

    千次阅读 2020-04-07 15:21:08
    如果从一个报告或论文中拷贝部分内容到另一个报告中,难免相应的参考文献引用要替换或删除。如果一个一个修改,就很繁琐。 此时可以用word的替换功能,按ctrl+h打开替换窗口,点击“更多”,勾上“使用通配符”,...
  • 毕业论文参考文献引用

    万次阅读 2019-02-24 11:44:52
    毕业论文参考文献查询1.进入百度学术2.搜索主题3.复制即可 1.进入百度学术 http://xueshu.baidu.com/ 2.搜索主题 3.复制即可
  • 参考文献引用网页怎么标注 ?

    万次阅读 多人点赞 2018-08-03 12:21:00
    电子文献出处[电子文献及载体类型标识].或可获得地址,发表或更新日期/引用日期. 维基百科:引用维基百科 【举例】 [16] 王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL]....
  • 论文参考文献引用和自动更新方法

    千次阅读 2021-03-01 10:57:53
    需要利用“交叉引用”对“参考文献”以“[a]”、“[a,b]”、“[a-b]”、“[a,b-d]”、“[a-c,e]”等格式实现单个或连续多个文献引用,该方法使得在删除或增加参考文献条目后,文献引用能够自动更新。 一、设置参考...
  • Latex论文参考文献引用的获取

    千次阅读 2020-02-05 19:37:39
    参考文献是在学术研究过程中,对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。 在完成一篇论文之后,就需要在最后添加引用文献。
  • Latex的参考文献引用

    千次阅读 2020-06-26 19:22:09
    我在网上参考了两篇文章,比较详细的讲解了相关问题的解决方案,觉得挺好的,文章一,比较尴尬的是我的latex基础不好,所以不太明白文章里面说的创建一个BibTeX参考文献库文件是什么意思,也不太明白进行4次编译是...
  • 参考文献引用网页的格式

    万次阅读 2020-10-31 09:45:37
    或可获得地址,发表或更新日期/引用日期. [16] 王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL].http: //www.cajcd.edu.cn/pub/wml.txt/980810–2.html, 1998–08–16/1998–10–04. ...
  • latex 参考文献引用之多个引用合并

    万次阅读 2017-11-10 18:59:30
    同一处引用多个参考文献: 方法一:加包 \usepackage{cite} ,处理多个文献命令:\cite{name1,name2,...,nameN} 方法二:不加包,\cite{name1},\cite{name2}.. 参考来源: References should be ...
  • 论文参考文献引用小技巧

    千次阅读 2020-03-24 00:19:29
    一般情况下,会有三种参考文献格式:GB/T7714,APA,MLA(Modern Language Association)。 其中 中国毕业论文和在中国发表的文章,都是以GB/T 7714为标准的,是国家标准。中文参考文献,一般直接用“知网->文章...
  • 建议跟博文https://anthonydave.blog.csdn.net/article/details/118932100配套使用。
  • 目前在写毕业论文,参考文献的改动真是头疼,逐一对照引用不说,一旦文献引用要增删改,后面的都要改。针对这个问题,特意去查了查文献引用然后自动更新的方法,在这记录一下,方便以后查看。
  • 在Word中如何自动生成参考文献引用

    千次阅读 2016-04-22 16:26:28
    在Word中如何自动生成参考文献引用 http://jingyan.baidu.com/article/d71306352f6f5b13fcf47577.html
  • 通过Google学术快速获取参考文献引用格式 首先,利用浏览器(最好是Google浏览器)打开Google学术,下面是链接: https://scholar.google.com/ 若是没有fan-qiang的话可以百度搜索Google学术镜像来使用Google学术...
  • 论文写参考文献引用

    千次阅读 2019-04-16 21:36:28
    接下来就是在需要的地方点击,插入尾注,然后把参考文献写上,对应关系 给序号加上[],ctrl+H,输入 效果: 去除分割线,不可直接删除 打开 视图-->草稿 -->引用 -->显示备注(尾注选择尾注分隔符...
  • 从百度学术上批量导入文献的所有参考文献,然后下载为EndNote格式,包含文献的期刊,作者及摘要等重要信息,无需手动导入,方便快捷
  • 参考文献引用网页

    万次阅读 2015-11-23 16:21:00
    或可获得地址,发表或更新日期/引用日期. 【举例】 [16] 王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL].http: //www.cajcd.edu.cn/pub/wml.txt/980810–2.html, 1998–08–16/1998–10–04. [17] ...
  • Latex参考文献引用顺序排序

    万次阅读 2016-06-29 20:25:57
    本文转载自:Latex参考文献安装引用顺序排序 按照cite顺序自动排序文献编号,用\bibliographystyle{unsrt} 其他几种如下:   通过设置 bibliographystyle 就可以达到上述目的,Bibtex 自身已具备排序的功能,...

空空如也

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