摘要是一篇学术论文的开头部分，主要介绍研究工作的目的、方法和结论，不添加注释和作者的评论，也不添加图表公式。在摘要中，重点是结论部分。即使摘要很短，也要写清楚论文的观点和最终结论。接下来，我们分析了摘要的写作方法，并提出了两种常见的摘要写作模板。最后还有抽象范文供大家参考。

1.摘要的基本要求和写作模板

一般来说，论文摘要是对论文内容不加评论或说明的简短陈述。但实际上，不同类型论文的摘要写作要求是不同的。即使是同一类型的论文，不同单位的写作要求也是不同的。比如论文题目和学位论文的摘要要求不同，不同杂志对论文题目的摘要要求不同，不同学校和学位论文的摘要要求不同。因此，只要对论文摘要没有特殊要求，就足以说明研究的背景意义，引出论文的选题。通常的结构是:研究背景、意义或目的(只需选择一个角度来写)+在这样的背景下，本文研究“什么什么”这个话题，希望能起到指导作用。

但是，写论文的时候，对摘要的要求很严格，但还是有模板的。通常分为两部分:一部分是研究背景、意义或目的；第二部分是本文的结构。第一部分比较简单，一般用1-2句话解释。第二部分用我自己的语言阐述了论文的总体结构。比如先写什么，再写什么，最后写什么，得出什么结论。

2.摘要的写作方法

论文摘要常用的写作方法有两种:

(1) Paris方法【/br/】P =问题:指论文中要解决的问题【/br/】A =方法:论文中采用的研究方法【/br/】R =结果:有哪些研究成果【/br/】I =影响:有没有具体的理论或实践成果？

把这四个问题解释清楚，在正确的逻辑下组织成语言，就是合格的抽象。如果是英文摘要，可以用四句话来完成:
我在这篇论文中试图解决的问题是...我解决这个问题的方法是...
这项研究的结果包括...
我们获得的结果的影响是...

(2)轮廓平滑法(通用法)
所谓的轮廓平滑法，就是根据论文本身的目录用语言来组织。这种方法是最简单的一种，基本适用于各种试卷。比如本文通过查阅文献等方式，先分析了什么，并在此基础上，用什么方法研究了什么，最后得出了什么结论。但是，平滑轮廓的方法可以很好地涵盖这些方面，而且编写方法简单，只需根据目录结构即可。需要注意的是，有些高校对学位论文有严格的要求，如果以这种方式写摘要，可能不会通过。

3.抽象范文

Fan 1:论文题目的抽象模型短文【/br/】论文题目:基于大数据的人力资源招聘优化【/br/】抽象模型短文:1980年，未来学家阿尔文·托夫勒首次提出大数据，被称为第三次浪潮中第三次浪潮的辉煌乐章。自2009年以来，大数据已经成为互联网信息技术行业的一个流行词。随着岁月的增加，人类科技的飞速发展，云计算的出现，大数据的普及，以及物联网和移动互联网在人们生活中的覆盖发展，数据时代将是人类发展史上的下一个重要时期。大数据IT技术不再陌生，已经逐渐渗透到人们生活的方方面面。同时，它也成为世界经济和企业发展中需要考虑的重要因素之一。国内现有的招聘软件中，普遍存在软件种类繁多、功能单一、操作复杂等问题。没有一个软件或网站能真正将招聘、求职和管理融为一体。许多企业的人力资源管理可能需要在多个软件中进行重复的信息录入，或者手工计算录入来操作不同种类的人力资源管理模块，导致人力资源管理的复杂性和低效性。时代总是在进步，现在我们处于大数据时代，必须重视大数据的人力资源招聘优化。

范文二:论文摘要范文
论文标题:复杂系统框架下的企业信用风险预警研究
摘要范文:近年来，我国商业银行不良贷款率一直徘徊在较高水平，这使得许多商业银行乃至整个金融市场面临较高的信用风险。为了从根本上降低商业银行面临的信用风险和不良贷款率，在发放贷款前，需要对企业未来还款过程中可能出现的信用风险进行预警。从系统论的角度来看，许多企业相互之间联系紧密，形成了一个复杂的系统，而每个个体企业都是这个复杂系统的一个子系统。因此，有必要从复杂系统的角度来研究企业信用风险。复杂网络和神经网络是研究复杂系统的重要工具。现有研究虽然利用复杂网络对信用风险传染的相关问题做了大量工作，但基本上是基于网络拓扑本身，没有考虑关联企业之间信用风险传染能力的相互影响。另外，传统的神经网络在收敛过程中容易陷入鞍点。如何判断神经网络是否落入鞍点，如何跳出鞍点是一个研究难点。本文以我国上市企业为研究对象，在复杂系统研究的框架下，运用进化神经网络理论和复杂网络理论对企业信用风险预警模型进行研究。在研究过程中，综合考虑了内部因素、外部环境因素和个体之间的关系。内部因素、外部环境因素和个体之间的关系是复杂的非线性关系，需要用非线性工具来研究。企业的内部因素主要是其财务指标，通过诸多财务指标来警示企业是否存在信用风险是机器学习中的一个分类问题。进化神经网络结合了遗传算法和神经网络的优点，适用于分类和预测，但容易收敛到鞍点。针对这一问题，提出了一种新的进化神经网络模型，该模型基于拯救进化神经网络算法。RENN算法基于在线性能和离线性能构建“性能波动”指标，判断神经网络是否收敛于鞍点。此外，该算法在兼顾优化倾向和鲁棒性的前提下，剔除当前父代，从一些历史表现最好的个体中选择进化所需的新父代，并及时跳出鞍点进行后续优化。企业外部环境因素与个体企业之间的关系，直接影响着信用风险在企业间的扩散。复杂网络中的沟通理论可以很好地描述企业间信用风险的传播机制。本文提出用互信息熵系数来度量不同股票时间序列之间的非线性和非平稳关系，并利用该系数的边缘权重构建企业信用风险的复杂网络，为分析外部环境因素对企业信用风险的影响构建了一个复杂的系统环境。在此基础上，运用复杂网络传播理论，研究了企业信用风险的路径依赖和信用风险传播过程中的雪球效应，分析了传播能力对企业信用风险的影响。得出企业信用风险的传染强度与其传播信用风险的能力相当的结论。此外，在社区挖掘的基础上，综合考虑了社区和权重对企业信用风险的影响，重新定义了信用风险在节点不同路径上扩散的比例，解决了原PageRank算法不考虑权重、不适用于无向网络的问题，提出了能够度量企业信用风险传染强度的CommunityRank算法。在研究企业内部因素、外部环境因素以及企业间相互关系对企业信用风险影响的基础上，运用进化神经网络理论和复杂网络理论，从复杂系统理论的角度，综合分析了企业内部因素和外部因素对企业信用风险的影响。分析结果作为企业信用风险指数，即CI指数。实证结果表明，企业信用风险指数能够有效预警企业信用风险。