在撰写毕业论文的过程中，遵循一定的论文格式是非常重要的。这不仅能够体现论文的规范性，还能帮助读者更容易地理解和把握你的研究成果。本文将提供一篇毕业论文格式模板的范文，并附上一些关键部分的图片，帮助你更好地完成毕业论文的撰写。
论文标题
论文标题应简洁明了，能够准确概括研究内容。例如：“基于深度学习的图像识别研究”。
摘要和关键词
摘要是对整篇论文内容的简要概述，通常包括研究背景、目的、方法、结果和结论。关键词则是对论文主题的高度概括。
示例：
摘要：本文主要研究了基于深度学习的图像识别技术，通过构建卷积神经网络模型，实现了对特定目标的高效识别。实验表明，该模型具有较高的识别准确率和良好的泛化能力。
关键词：深度学习；图像识别；卷积神经网络；准确率
目录
目录是论文结构的索引，便于读者快速找到相关内容。一般包括章节标题和对应的页码。
示例：
- 绪论………………………………………………1
- 相关工作………………………………………..3
- 研究方法……………………………………….5
- 实验结果与分析…………………………………7
- 结论与展望………………………………………..9 参考文献…………………………………………..11 附录…………………………………………………..13
正文部分
1. 绪论
绪论部分主要介绍研究的背景、意义以及论文的结构安排。
示例：
随着科技的发展，图像识别技术在各个领域的应用越来越广泛。传统的图像识别方法存在一定的局限性，而深度学习的出现为解决这一问题提供了新的思路。本文主要研究了基于深度学习的图像识别技术，并通过实验验证了其有效性。
2. 相关工作
这部分需要总结和评述前人的研究成果，为自己的研究提供理论支持。
示例：
深度学习在图像识别领域取得了显著的成果。LeNet、AlexNet、VGG等经典模型不断刷新着识别精度的记录。本文在前人的基础上，进一步优化了网络结构和训练策略，提高了模型的性能。
3. 研究方法
详细描述你的研究方法和实验设计。
示例：
本文采用了卷积神经网络（CNN）作为基本模型，通过增加网络深度和宽度，提高模型的表达能力。同时，引入了Dropout和Batch Normalization等正则化技术，防止过拟合的发生。实验数据集采用了经典的MNIST手写数字识别数据集。
4. 实验结果与分析
展示实验结果并进行详细的分析。
示例：
实验结果表明，本文提出的模型在测试集上的识别准确率达到了98.5%，比传统方法提高了3个百分点。通过对比实验，发现增加网络深度和宽度确实能够提升模型性能。此外，正则化技术有效地防止了过拟合现象的发生。
5. 结论与展望
总结全文并提出未来研究方向。
示例：
本文通过对基于深度学习的图像识别技术的研究，取得了一定的成果。未来的工作可以进一步探索其他类型的图像识别任务，如行人检测、物体跟踪等，以扩大深度学习的应用范围。
参考文献
列出所有引用过的文献资料。
示例：
[1] LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE (1), 82-86.
[2] Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems (pp. 2672-2680).
附录
如果有必要，可以在附录中添加一些额外的信息或数据。
以上是一篇毕业论文格式模板的范文，希望能够帮助你顺利完成毕业论文的撰写！