一、中药材行情及趋势（论文文献综述）
杨婷婷[1]（2021）在《基于图嵌入和卷积神经网络的中药材新闻推荐方法研究》文中研究说明中药材新闻推荐问题属于垂直领域新闻推荐问题,但针对中药材新闻推荐的研究还较少,通用的新闻推荐方法在中药材新闻领域表现不佳。一方面,垂直领域新闻往往包含着特定的领域信息,一般的新闻推荐方法不能充分挖掘用户在领域知识层面的兴趣偏好;另一方面,用户会同时对新闻中的多个概念感兴趣而且用户与新闻之间的联系不仅表现在领域知识层面也表现在文本语义信息层面,仅使用某单一层面的信息无法充分挖掘用户与新闻的潜在联系。基于以上问题,本文分别从如何利用中药材领域知识进行中药材新闻推荐以及如何将中药材领域知识与新闻文本语义信息进行结合进行新闻推荐展开研究。研究内容如下:（1）针对如何利用中药材领域知识进行中药材新闻推荐的问题,提出了一种基于图嵌入的中药材新闻推荐方法。首先,构造了包含用户、新闻、中药材品种、主产地、中药材产新月份、中药材类别以及其他中药材领域概念的异质图。接着,使用Deep Walk图嵌入方法产生异质图中节点的嵌入向量表示。然后,计算用户向量与新闻向量的余弦相似度,按照相似度由大到小的顺序生成Top-K新闻推荐列表。在推荐过程中,为了缓解中药材新闻更新频繁的问题,本文还提出了一种基于中药材领域概念的冷启动新闻表示方法。接着,使用两个真实中药材新闻数据集对本文方法进行了验证,结果显示本文方法在用户表示和新闻表示方面表现良好,而且在普通新闻推荐和新闻冷启动推荐场景的推荐准确性都优于基线方法。最后为了更加形象地展示推荐结果,使用具体例子进行了实例分析。（2）针对如何将中药材领域知识与新闻文本语义信息相结合进行中药材新闻推荐的问题,提出了一种基于卷积神经网络的中药材新闻推荐方法。此方法包括表示层、学习层、输出层三个部分。在表示层,从图嵌入层次和词嵌入层次两种层次进行用户画像,从而较为全面地捕捉用户偏好。在学习层,设计了一种能够融合多个层次用户特征与新闻特征、挖掘用户与新闻潜在联系的卷积神经网络结构。在输出层,输出用户对新闻的点击概率。接着,使用两个真实中药材新闻数据集对本文方法进行了验证,结果显示本文提出的方法优于基线方法。而且当使用不同的数据集进行验证时,本文提出的方法在保证推荐准确度的同时具有较高的稳定性,基线方法的推荐效果在不同数据集上差异较大。最后为了进一步展示推荐结果的合理性,使用具体例子进行了实例分析。
邵倩[2]（2020）在《甘肃中药材交易中心新媒介使用效果调查研究》文中研究表明陇西县作为甘肃省中药材种植和交易的重要地区之一,对全省中药材产业的发展具有重要作用。本文通过问卷调查和深度访谈的方式,以甘肃中药材交易中心新媒介的应用效果为研究对象,深入探讨了本地中药材生产和经营用户对新媒介的使用情况,并在此基础上分析研究其使用效果。研究发现:不同形态的媒介使用产生的效用不同,所以使用效果存在差异,不同媒介形式互为补充,共同发挥效用;新媒介的应用初步转变了传统的交易方式,线上交易与线下交易开始结合,但总体来看,传统交易方式仍占主流;目前由于平台公信力较低,信息供给与实际信息需求不符,导致目前新媒介平台的信息尚不足以满足用户需求;新媒介平台促使更多中药材商互联网意识的觉醒,开始尝试使用互联网解决问题。
杨美玲[3]（2020）在《都江堰市川芎产业发展：困境、原因与机遇》文中提出近年来,为促进农村地区经济发展,实现农民增收致富,连续三年的中央一号文件均鼓励各地区挖掘特有优势资源进行特色产业发展,在此背景之下却发现曾经盛极一时,一度占据都江堰市农村经济支柱地位的特色道地药材川芎产业出现了危机,表现为农户种植意愿下降、主产区的转移、生产企业退出等,产业呈现“衰退”倾向。另外,产业研究中对于产业兴衰研究的较少,本文着眼于具体产业的兴衰,对都江堰市川芎产业由盛及衰这一发展历程中存在的问题进行研究,利于突破目前产业研究的局限性。因此一是响应政策号召;二是突破产业研究局限;三是从实际出发解决都江堰市川芎产业发展存在的问题,进行都江堰市川芎产业研究。本文基于产业生命周期、产业转移、产业融合、产业竞争力、生产者行为等相关理论,在总结现有文献的基础上,对都江堰市川芎产业发展历程和现状问题进行概述。通过对现状的了解,发现都江堰市川芎种植层面问题较为突出,因此对农户川芎种植情况进行问卷调查,利用数据定量分析影响农户种植意愿的因素,加深对产业困境的认识,利于有针对性的解决农户种植意愿下降问题。为综合全面分析产业困境原因,本文利用钻石模型理论分析范式对从生产要素、需求条件、相关产业、发展战略和竞争环境、政策五个方面对产业困境原因进行深入分析,发现导致都江堰市川芎产业困境现状的原因中耕地面积稀缺、人力资源不足、政府重视程度不够、市场竞争加剧等原因的影响比较突出。鉴于川芎价格波动对产业发展影响较大,因此研究川芎市场风险进一步补充对川芎产业困境的分析,发现市场信息不对称和游资炒作是造成价格波动大的主要原因。最终得出结论一是都江堰市川芎产业现状为产业转移型衰退;二是产业困境直接原因是种植端问题;三是都江堰市川芎产业“衰而未亡”,存在客观发展机遇,利用机遇进行创新将实现都江堰川芎产业转型升级。由此根据分析结果,本文在最后结合都江堰市川芎产业实际提出了如何解决产业困境问题和抓住发展机遇的合理化建议。
贾海彬[4]（2020）在《2019年中药材市场盘点及2020年市场趋势展望》文中提出本研究通过政策、价格和指数等多维度数据解读,剖析了2019年中药材行业生产、需求和流通市场现状。通过分析发现,优质优价中药材在价格方面得到有效体现;中药材质量整体提升,问题品种较为集中;中成药产能和销售价格下滑,但利润同比上升。同时,基于数据统计发现,艾叶、三七、阿胶等"药食两用"品种的市场需求量增幅较快;槐花、鱼腥草等小幅下降。2019年中药材流通进入数字化时代,"互联网+中药"的电子商务模式快速发展,传统中药材市场受到严重冲击。2020年中药市场行情将高于2019年,市场趋势、供需格局以及产业结构即将发生巨大变化。动物用中药饲料市场将出现巨大缺口,或成为中药产业发展的新切入点。
贾海彬[5]（2019）在《2018年中药材市场盘点及2019年市场趋势展望》文中提出本文通过对中药材及相关产业链数据分析,剖析了2018年在中药材行情走低背景下,后端工业品价格反而逆市上行的原因。同时,通过对价格周期、气候、生产、政策等因素分析,预测2019年国内中药材市场趋势、供需格局以及产业结构即将发生的巨大变化。
苏健光,赵颖,麦文武,胡宏蕾,庞锐华,陆钊[6]（2018）在《中药材行情数据的并行爬取方案》文中研究指明随着互联网的快速发展,中药材数据信息量和相关服务也随之快速增长,准确地爬取所需要的信息变得越来越重要,因此互联网各种信息收集将面临着巨大的挑战和机遇。通过对中药材行情数据的研究,采用Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统将原有的爬虫系统框架与Redis结合进行改进,然后将从网上爬取到的中药材行情数据信息存入MongoDB中,便于对数据进一步的处理和分析。结果表明基于Scrapy下的分布式网络爬虫系统在数据挖掘与数据处理方面都很高效稳定。
董寅骥[7]（2017）在《辽宁省五味子中药材生产现状及对策研究》文中研究说明目的:为改善辽宁省五味子生产行业销售困难和质量差异明显的现状,本文通过对辽宁省五味子中药材生产企业的生产现状的调查及对二手数据的收集,发现辽宁省五味子中药材在市场上和质量方面存在的问题,分析问题成因并提出建议,进而改善辽宁省道地药材五味子的市场现状,提高辽宁省五味子中药材质量。方法与结果:本文采用了文献研究法,访谈法和电话访问法进行调研。调研结果显示,辽宁省五味子生产存在以下问题:1.生产规范化程度较低;2.市场价格不稳定;3.部分企业无稳定销售渠道;4.种植面积减少。结论:政府应出台优惠政策,减少GAP认证成本,有利于辽宁省各个五味子中药材生产企业提高进行GAP认证的积极性,提高五味子中药材质量;企业应制定科学的生产计划有利于营造五味子中药材稳定的市场环境;企业应利用网络平台并与收购商建立长期合作关系,有利于解决辽宁省部分五味子中药材生产企业无稳定销售渠道的问题。
贾海彬[8]（2017）在《中药材市场走势分析及展望》文中指出通过对2016年国内中药材市场整体行情运行的回顾,分析全国中药材综合200指数连续上行的现象,并从技术和基本层面进行解析,对现象产生的主要和次要原因进行剖析,得出中药行业的"水库时代"来临这一关键结论,该理论并将深度影响2017年的市场运行。通过技术分析、市场调研等方法,对2017年的市场行情进行预判,认可高位震荡的年度特征。认为与行业水库配套的现代流通体系亟待建立。
王莎莎[9]（2016）在《基于R+Hadoop中药材大数据的分析及预测》文中指出甘肃惠森药业数据中心累计收集和存储数据近70GB,随着业务的深入,其数据量更是呈现出爆炸式的增长趋势。面对如此巨大的数据压力,Hadoop框架虽然对海量中药材数据的处理具有独特的优势,但缺乏数据建模和数据可视化的能力。因此,本文结合Hadoop框架和R语言的优势,根据中药材行情大数据的特点,针对中药材市场品种需求变化难以掌握、价格波动很大等现状,设计并完成基于Hadoop+R语言中药材行情大数据的分析及预测,以达到对中药材行情大数据可靠处理的目的,对加快甘肃中药材产业发展,抵御交易市场的风险有重要意义。本文主要研究内容如下:（1）部署了Hadoop集群环境、R环境和Hive集成云开发环境,提出了一种基于R语言+Hadoop解决中药材行情大数据分析及预测的方法,研究了基于R语言+Hadoop+Hive环境的数据分析及可视化过程。（2）对Hadoop框架的基本原理及内部架构进行了深入的研究,从软件编写入手,通过改进Map Reduce编程模型固有的读写方式、分片划分以及输入输出格式,提高编程模型的计算性能。（3）为完成中药材行情大数据和天气数据两种不同格式数据源的连接,提出了一种基于Hadoop+Hive中药材大数据预处理的方法。（4）为实现中药材市场价格的可靠预测,使用探索性分析的方法。首先,使用多元线性模型和决策树模型两种回归模型对中药材行情大数据进行建模;其次,为克服单一模型的局限性,使用随机森林模型对数据进行进一步的回归分析;最后,通过性能指标比较及十字交叉验证等方式对构建的模型进行分析验证,最终获得预测中药材市场价格的最佳预测模型。（5）为验证最佳预测模型的可靠性及有效性,对模型的预测值与真实值进行比较。
贾海彬,周兴[10]（2016）在《2015年中药材市场回顾与展望》文中研究表明通过关键性事件回顾,说明2015年是政策变革年,变革、洗牌和大机遇成为年度主题。从综合200指数和具体品种走势分析可以看出,2015年国内中药材市场整体走势继续呈下行态势。同时,家种药材生产过剩和野生药材资源枯竭相伴,成为行业危机;而药食两用药材和泊来新资源食品热销,带动行业需求旺盛。展望2016年,综合200指数在振荡中继续下探,但多空力量的博弈,让行业继续充满商机。机遇要远大过挑战,中药行业将迎来历史上最好的发展时期。
二、中药材行情及趋势（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、中药材行情及趋势（论文提纲范文）
（1）基于图嵌入和卷积神经网络的中药材新闻推荐方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 个性化新闻推荐研究现状 |
| 1.2.2 垂直领域新闻推荐研究现状 |
| 1.2.3 中药材领域推荐方法研究现状 |
| 1.3 研究内容与论文结构 |
| 2 相关理论概述 |
| 2.1 异质图与Deep Walk图嵌入算法 |
| 2.1.1 异质图 |
| 2.1.2 Deep Walk图嵌入算法 |
| 2.2 文本表示方法 |
| 2.2.1 Word2vec词嵌入 |
| 2.2.2 词频-逆文档频率 |
| 2.3 用户画像 |
| 2.4 卷积神经网络 |
| 3 基于图嵌入的中药材新闻推荐方法 |
| 3.1 问题定义与描述 |
| 3.2 基于图嵌入的中药材新闻推荐 |
| 3.2.1 领域知识数据获取及预处理 |
| 3.2.2 构造异质图 |
| 3.2.3 Deep Walk训练节点向量 |
| 3.2.4 中药材新闻推荐 |
| 3.3 数值实验 |
| 3.3.1 实验数据 |
| 3.3.2 评价指标 |
| 3.3.3 基线方法 |
| 3.3.4 结果分析 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于卷积神经网络的中药材新闻推荐方法 |
| 4.1 问题定义与描述 |
| 4.2 基于卷积神经网络的中药材新闻推荐 |
| 4.2.1 表示层 |
| 4.2.2 学习层 |
| 4.2.3 输出层 |
| 4.3 数值实验 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（2）甘肃中药材交易中心新媒介使用效果调查研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义、目的及基本问题 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 框架安排 |
| 第一章 甘肃中药材交易中心对新传播媒介的应用 |
| 1.1 新媒介在陇西县的发展状况 |
| 1.1.1 新传播媒介普及程度提高 |
| 1.1.2 新媒介功能利用程度提高 |
| 1.2 陇西县基本情况介绍 |
| 1.2.1 自然环境适宜中药材发展 |
| 1.2.2 社会环境改变孕育新媒介的应用发展 |
| 1.3 交易中心新传播媒介的应用 |
| 1.3.1 网站 |
| 1.3.2 公众号 |
| 1.3.3 微信群 |
| 1.3.4 手机客户端——药材交易宝 |
| 第二章 交易中心新媒介使用情况分析 |
| 2.1 问卷设计 |
| 2.2 问卷情况分析 |
| 2.2.1 调查对象基本情况 |
| 2.2.2 媒介接触情况分析 |
| 2.2.3 交易中心使用情况分析 |
| 2.3 问卷结果分析 |
| 2.3.1 中药材商自身素质影响新媒介的使用 |
| 2.3.2 对甘肃中药材交易中心依赖程度比较低 |
| 2.3.3 新媒介的使用在一定程度上促进中药材的交易 |
| 2.3.4 传统市场交易方式产生改变 |
| 第三章 交易中心新媒介使用效果分析 |
| 3.1 不同媒介形式使用效果存在差异,互为补充 |
| 3.1.1 交易中心的门户,扩大平台影响力 |
| 3.1.2 权威的行业信息展示板,满足信息需求 |
| 3.1.3 即时的信息交流平台,加速信息流通 |
| 3.1.4 安全便捷的交易工具,打破交易场景限制 |
| 3.2 初步转变了传统的交易方式,但传统交易方式仍占主流 |
| 3.2.1 “一对一”转为“多对多” |
| 3.2.2 线下交易与线上交易开始结合 |
| 3.3 平台内容不足以满足用户需求 |
| 3.3.1 信息供给与需求脱节 |
| 3.3.2 平台信息公信力不足 |
| 3.4 促使用户互联网意识觉醒,开始尝试使用互联网解决问题 |
| 3.4.1 寻求新的信息获取与传播渠道 |
| 3.4.2 主动参与信息互动,共享信息平台 |
| 第四章 研究结论和研究不足 |
| 4.1 研究结论 |
| 4.2 研究不足 |
| 4.3 对未来的一些设想 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）都江堰市川芎产业发展：困境、原因与机遇（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义与目的 |
| 1.2.1 研究意义 |
| 1.2.2 研究目的 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 产业变迁 |
| 1.3.2 产业竞争力 |
| 1.3.3 中药产业 |
| 1.3.4 生产者行为 |
| 1.3.5 文献评述 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.5 研究内容与方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 创新与不足 |
| 2.概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 川芎 |
| 2.1.2 川芎产业 |
| 2.1.3 川芎产业竞争力 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 产业发展理论 |
| 2.2.2 钻石模型理论 |
| 2.2.3 蛛网模型理论 |
| 2.2.4 农户生产行为理论 |
| 3.都江堰市川芎产业发展与现状 |
| 3.1 都江堰市川芎产业发展历程 |
| 3.1.1 都江堰市川芎溯源 |
| 3.1.2 新中国成立后的川芎种植与生产 |
| 3.1.3 改革开放后的川芎产业发展 |
| 3.2 都江堰市川芎产业衰退现状 |
| 3.2.1 农户种植意愿下降、种植面积大幅减少 |
| 3.2.2 生产加工企业纷纷退出 |
| 3.2.3 市场竞争加剧、政府重视程度下降 |
| 3.3 本章小结 |
| 4.都江堰市农户川芎种植意愿调查 |
| 4.1 调查方案与问卷设计 |
| 4.2 样本选择 |
| 4.3 样本特征描述 |
| 4.3.1 家庭特征分析 |
| 4.3.2 农户个体特征与种植川芎意愿的相关性分析 |
| 4.3.3 种植情况分析 |
| 4.3.4 种植原因及担忧因素 |
| 4.3.5 对政策的认知 |
| 4.3.6 种植意愿 |
| 4.4 农户种植意愿影响因素实证分析 |
| 4.4.1 研究假设 |
| 4.4.2 模型选取与建立 |
| 4.4.3 模型回归结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5.基于“钻石模型”的都江堰市川芎产业困境原因分析 |
| 5.1 生产要素 |
| 5.1.1 土地资源 |
| 5.1.2 资本资源 |
| 5.1.3 人力资源 |
| 5.2 需求条件 |
| 5.2.1 国内市场需求 |
| 5.2.2 国际市场需求 |
| 5.3 相关产业 |
| 5.3.1 制药机械业 |
| 5.3.2 包装材料业 |
| 5.3.3 电商、物流运输业 |
| 5.4 发展战略和竞争环境 |
| 5.4.1 发展战略 |
| 5.4.2 竞争环境 |
| 5.5 政策 |
| 5.5.1 川芎产业发展政策 |
| 5.5.2 政策有效性及执行情况 |
| 5.6 市场风险 |
| 5.7 本章小结 |
| 6.都江堰市川芎产业发展机遇 |
| 6.1 具有自然优势、污染少、药效高 |
| 6.1.1 自然环境优势 |
| 6.1.2 污染少、药效高 |
| 6.2 市场需求稳步上升 |
| 6.2.1 治疗用药需求 |
| 6.2.2 饮食、保健康养、日化领域需求 |
| 6.3 《中医药法》颁布与国际标准体系建立 |
| 6.4 中医药旅游自贸试验区和健康旅游示范区 |
| 6.5 地理标志证明商标注册成功 |
| 6.6 本章小结 |
| 7.研究结论与建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.1.1 川芎种植端问题是导致产业转移型衰退的直接原因 |
| 7.1.2 都江堰市川芎产业“衰而未亡”,存在发展机遇 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 加强产业融合,实现产业创新 |
| 7.2.2 解决种植端问题,夯实产业基础 |
| 7.2.3 继承和改进传统生产方式,增加附加值 |
| 7.2.4 打造川芎产业发展健康环境,加强监管让政策执行落地 |
| 参考文献 |
| 附录: 调研问卷 |
| 致谢 |
（4）2019年中药材市场盘点及2020年市场趋势展望（论文提纲范文）
| 1 政策环境 |
| 2 2019年中药材市场总结 |
| 2.1 受多重因素影响物价出现结构性上涨 |
| 2.2 食品价格波动引起中药材价格错峰上涨 |
| 2.3 2019年中药材涨跌品种分析 |
| 3 中药材生产降温,需求端优化整合效果明显 |
| 3.1 生产现状 |
| 3.2 质量现状 |
| 3.2.1 优质优价趋势明显,高品质药材供不应求 |
| 3.2.2 药材质量整体提升 |
| 3.3 中药工业需求现状 |
| 3.4 “药食两用”品种需求现状 |
| 3.4.1 需求增长情况 |
| 3.4.2 2019年需求增长情况 |
| 4 中药材流通现状 |
| 4.1 中药材信息平台进入“全民共建共享”时代 |
| 4.2 传统市场和中间商功能继续弱化 |
| 4.3 “互联网+中药”电子商务模式异军突起 |
| 5 2020年中药材行业趋势分析 |
| 5.1 中药材综合200指数预期整体上行 |
| 5.2 谨防突发性疫情造成部分药材供应紧张 |
| 5.3 中药饮片企业格局将出现多样化 |
| 5.4 畜牧生产“禁抗”为中药材生产带来重大机遇 |
| 5.5 中药“数字化”将成为各大龙头企业竞争抓手 |
（5）2018年中药材市场盘点及2019年市场趋势展望（论文提纲范文）
| 1 中药材原料价格下滑与后端制造品涨价并行 |
| 1.1 2018年全球农副产品价格再次下行 |
| 1.2 2018年国内中药材整体价格走势 |
| 1.3 中药材原料降价与中药饮片及中成药涨价对比明显 |
| 2 反常现象背后的原因分析 |
| 2.1 家种生产快速发展, 供给明显过剩 |
| 2.2 优质优价趋势明显, 高品质中药材供不应求 |
| 2.3 中药材需求结构发生重大变化 |
| 2.3.1 中药饮片需求高速增长 |
| 2.3.2 中成药工业原料需求连续下行 |
| 2.3.3 药食两用品种需求量快速增长 |
| 3 2019年国内中药材行业趋势分析 |
| 3.1 中药材价格综合200指数预期在盘整后上行 |
| 3.2 中药材质量门槛继续提高, 价格两极分化更为明显 |
| 3.3 中药现代化遭遇瓶颈, 中药工业回归传统纵深发展 |
| 3.4 中成药流通结构转型, 导致原料需求变化 |
| 3.5 中药材订单农业和综合开发体迎来机遇 |
| 3.6 中药材“传统押货”时代终结, 类金融服务登上舞台 |
| 4 总结 |
（6）中药材行情数据的并行爬取方案（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 相关技术 |
| 1.1 Scrapy |
| 1.2 Xpath |
| 2 爬虫框架设计 |
| 2.1 整体框架 |
| 2.2 爬虫调度 |
| 2.3 页面缓存 |
| 2.4 代码解析 |
| 2.5 数据存储 |
| 3 数据爬取实现 |
| 3.1 爬取流程 |
| 3.2 爬取实现 |
| 4 爬取结果与分析 |
| 4.1 数据处理及输出 |
| 5 总结 |
（7）辽宁省五味子中药材生产现状及对策研究（论文提纲范文）
| 中文论着摘要 |
| 英文论着摘要 |
| 英文缩略词表 |
| 前言 |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 研究思路与技术路线 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 相关概念、理论和法规 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.3 相关法规 |
| 3 辽宁省五味子中药材生产现状调查 |
| 3.1 调研方法设计 |
| 3.2 辽宁省五味子中药材生产现状调查结果 |
| 3.3 小结 |
| 4 辽宁省五味子中药材生产存在的问题及成因分析 |
| 4.1 存在的问题 |
| 4.2 成因分析 |
| 4.3 小结 |
| 5 辽宁省五味子中药材生产存在问题的对策建议 |
| 5.1 企业应制定科学的生产计划 |
| 5.2 政府应加强政策扶持，提高企业进行GAP认证的积极性 |
| 5.3 企业应利用网络平台并与收购商建立长期合作关系 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 本研究创新性的自我评价 |
| 参考文献 |
| 附录 1 |
| 附录 2 |
| 附录 3 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 在学期间科研成绩 |
| 致谢 |
（8）中药材市场走势分析及展望（论文提纲范文）
| 1 2016年度全国中药材综合200指数解析 |
| 1.1 全国中药材综合200指数走势解析 |
| 1.1.1 蓄水期 |
| 1.1.2 暴涨期 |
| 1.1.3 补水期 |
| 1.2 2016年度全国中药材综合200指数与2015年对比 |
| 2 具体板块数据解读 |
| 2.1 家种、野生和进口3大来源类指数解析 |
| 2.1.1 成都中药材天地网家种100价格指数年度走势 |
| 2.1.2 天地网野生99价格指数年度走势 |
| 2.1.3 进口价格指数同样扭跌为升,小幅上行 |
| 2.2 各形态类指数解析(见表1) |
| 2.3 各用途类指数解析(见表2) |
| 2.4 各区域类指数解析(见表3) |
| 2.5 各功效类指数解析(见表4) |
| 3 具体品种解析 |
| 3.1 2016年与2015年涨跌品种数量对比 |
| 3.2 2016年,各形态中药材变价品种占比 |
| 3.3 2016年涨幅靠前的20个品种排名(见表5) |
| 4 小结 |
| 5 支撑2016年国内中药材行情连续上涨的因素 |
| 5.1 根本原因:行业“水库时代”来临,形成强大蓄洪能力 |
| 5.2 客观原因:来自行业的外部和内部刺激因素 |
| 5.2.1 政策井喷:政策利好刺激中药原料需求,提升投资者信心 |
| 5.2.2 全球大宗农产品和食品价格上涨 |
| 5.2.3 自然灾害频发,对药材行情刺激作用明显 |
| 5.2.4 资本扎堆进驻中药板块,中药行业“不差钱” |
| 5.2.5 优质优价形成,品种价差明显拉开 |
| 6 野生资源加速枯竭,引起相关品种行情上涨 |
| 7 2016年市场行情总结 |
| 8 2017年展望 |
| 8.1 2017年中药材行业趋势展望 |
| 8.2 技术层面的分析 |
| 8.2.1 天地网综合200指数走势预测 |
| 8.2.2 家种100指数走势预测 |
| 8.2.3 野生99指数走势预测 |
| 8.3 基本层面分析 |
| 8.4 2017年市场行情的预测结论 |
| 8.5 不可预测因素可能影响市场行情运行的重大事项 |
| 9 结语 |
（9）基于R+Hadoop中药材大数据的分析及预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 中药大数据云计算方案的提出 |
| 1.3.2 国内外R语言的研究现状 |
| 1.3.3 决策树算法的研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文的结构安排 |
| 第2章 相关技术概述 |
| 2.1 Hadoop体系结构 |
| 2.1.1 Hadoop体系结构的特点 |
| 2.1.2 HDFS分布式文件系统 |
| 2.1.3 Map Reduce计算架构 |
| 2.1.4 Hive技术简介 |
| 2.2 R语言简介 |
| 2.3 决策树算法 |
| 2.4 随机森林 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 中药材大数据分析预测模型设计 |
| 3.1 数据分析概述 |
| 3.1.1 基于云计算的数据挖掘模型 |
| 3.1.2 基于云计算的数据挖掘模型的缺陷 |
| 3.2 问题描述及相关工作 |
| 3.2.1 实验数据 |
| 3.2.2 问题描述 |
| 3.2.3 相关工作 |
| 3.3 中药材大数据处理模型设计 |
| 3.3.1 需求分析 |
| 3.3.2 设计思想 |
| 3.3.3 中药材大数据处理方案设计 |
| 3.4 中药材大数据处理实现平台设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 中药材大数据云环境部署 |
| 4.1 硬件描述 |
| 4.2 软件描述 |
| 4.3 实验平台实现 |
| 4.3.1 Linux环境下Hadoop集群搭建 |
| 4.3.2 Hadoop集群环境下Hive安装 |
| 4.3.3 Hadoop集群环境下R安装 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 中药材大数据分析预测模型的实现 |
| 5.1 中药材数据存储 |
| 5.2 中药材大数据处理 |
| 5.2.1 中药材数据输入阶段 |
| 5.2.2 中药材数据处理阶段 |
| 5.2.3 中药材数据输出阶段 |
| 5.3 中药材数据与天气数据的连接 |
| 5.4 数据建模及可视化分析 |
| 5.4.1 数据可视化及结果分析 |
| 5.4.2 中药材市场走势可视化 |
| 5.4.3 数据建模 |
| 5.4.4 模型评价与选择 |
| 5.4.5 模型的预测 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（10）2015年中药材市场回顾与展望（论文提纲范文）
| 1 2015年国内中药材市场回顾 |
| 1. 1 行业关键性事件 |
| 1. 2 综合200 价格指数运行情况 |
| 1.2.1关键点位 |
| 1.2.2点位解析 |
| 1.2.3整体评价 |
| 1.3具体品种走势评论 |
| 1.3.1具体品种的监测评价 |
| 1.4分类品种走势评析 |
| 1.4.1家种品种的行情基本面分析 |
| 1.4.2野生品种的行情基本面分析 |
| 2 2016 年国内中药材市场展望 |
| 2. 1 大盘走势预测 |
| 2.1.1关键点位 |
| 2.1.2点位解析 |
| 2.1.3变量因素 |
| 2. 2 2016 年多空观点陈述 |
| 2.2.1空方观点 |
| 2.2.2多方观点 |
| 3结语 |
四、中药材行情及趋势（论文参考文献）
- [1]基于图嵌入和卷积神经网络的中药材新闻推荐方法研究[D]. 杨婷婷. 大连理工大学, 2021(02)
- [2]甘肃中药材交易中心新媒介使用效果调查研究[D]. 邵倩. 兰州大学, 2020(10)
- [3]都江堰市川芎产业发展：困境、原因与机遇[D]. 杨美玲. 西南财经大学, 2020(02)
- [4]2019年中药材市场盘点及2020年市场趋势展望[J]. 贾海彬. 中国现代中药, 2020(03)
- [5]2018年中药材市场盘点及2019年市场趋势展望[J]. 贾海彬. 中国现代中药, 2019(05)
- [6]中药材行情数据的并行爬取方案[J]. 苏健光,赵颖,麦文武,胡宏蕾,庞锐华,陆钊. 信息技术与信息化, 2018(04)
- [7]辽宁省五味子中药材生产现状及对策研究[D]. 董寅骥. 辽宁中医药大学, 2017(02)
- [8]中药材市场走势分析及展望[J]. 贾海彬. 中国现代中药, 2017(02)
- [9]基于R+Hadoop中药材大数据的分析及预测[D]. 王莎莎. 兰州理工大学, 2016(01)
- [10]2015年中药材市场回顾与展望[J]. 贾海彬,周兴. 中国现代中药, 2016(01)