科研数据挖掘技术论文

摘要：高等职业教育是我国高等教育的重要组成部分，高校科研活动和教育教学形式逐步信息化。在新时代的社会发展要求下，高等职业教育要更加注重培养高级技能型、实用型和创新型人才，这就对教师的科研能力提出了高质量的要求。今天小编给大家找来了《科研数据挖掘技术论文 (精选3篇)》相关资料，欢迎阅读！

科研数据挖掘技术论文 篇1：

科研管理中数据挖掘技术的应用之研究

摘要：文章首先对数据挖掘技术及其具体功能进行简要分析，在此基础上对科研管理中数据挖掘技术的应用进行论述。期望通过本文的研究能够对科研管理水平的进一步提升有所帮助。

关键词：科研管理;数据挖掘;技术应用

1 数据挖掘技术及其具体功能分析

所谓的数据挖掘具体是指通过相关的算法在大量的数据当中对隐藏的、有利用价值的信息进行搜索的过程。数据挖掘是一门综合性较强的科学技术，其中涉及诸多领域的知识，如人工智能、机器学习、数据库、数理统计等等。数据挖掘技术具有如下几个方面的功能：

1.1 关联规则分析

这是数据挖掘技术较为重要的功能之一，可从给定的数据集当中，找到出现比较频繁的项集，该项集具体是指行形如X>Y，在数据库当中，X和Y所代表的均为属性取值。在关联规则下，只要数据满足X条件，就一定满足Y条件，数据挖掘技术的这个功能在商业金融等领域中的应用较为广泛。

1.2 回归模式分析

回归模式主要是通过对连续数值的预测，来达到挖掘数据的目的。例如，已知企业某个人的教育背景、工作年限等条件，可对其年薪的范围进行判定，整个分析过程是利用回归模型予以实现的。在该功能中，已知的条件越多，可进行挖掘的信息就越多。

1.3 聚类分析

聚类具体是指将相似程度较高的数据归为同一个类别，通过聚类分析能够从数据集中找出类似的数据，并组成不同的组。在聚类分析的过程中，需要使用聚类算法，借助该算法对数据进行检测后，可以判断其隐藏的属性，并将数据库分为若干个相似的组。

2 科研管理中数据挖掘技术的应用

科研是科学研究的简称，具体是指为认识客观事物在内在本质及其运动规律，而借助某些技术手段和设备，开展调查研究、实验等活动，并为发明和创造新产品提供理论依据。科研管理是对科研项目全过程的管理，如课题管理、经费管理、成果管理等等。由于科学研究中涉及的内容较多，从而给科研管理工作增添了一定的难度。为进一步提升科研管理水平，可在不同的管理环节中，对数据挖掘技术进行应用。下面就此展开详细论述。

2.1 在立项及可行性评估中的应用

科研管理工作的开展需要以相关的科研课题作为依托，当课题选定之后，需要对其可行性及合理性进行全面系统地评估，由此使得科研课题的立项及评估成为科研管理的主要工作内容。现阶段，国内的科研课题立项采用的是申请审批制，具体的流程是：由科研机构的相关人员负责提出申请，然后再由科技主管部门从申请中进行筛选，经过业内专家的评审论证之后，择优选取科研项目的承接单位。

在进行科研课题立项的过程中，涉及诸多方面的内容，具体包括申请单位、课題的研究领域、经费安排、主管单位以及评审专家等。通过调查发现，由于国家宏观调控政策的缺失，导致科研立项中存在低水平、重复性研究的情况，从而造成大量的研究经费浪费，所取得的研究成果也不显著。科研管理部门虽然建立了相对完善的数据库系统，并且系统也涵盖与项目申请、审评等方面有关的基本操作流程，如上传项目申报文件、将文件发给相关的评审专家、对评审结果进行自动统计等。从本质的角度上讲，数据库管理系统所完成的这些工作流程，就是将传统管理工作转变为信息化。故此，应当对已有的数据进行深入挖掘，从而找出其中更具利用价值的信息，据此对科研立项进行指导，这样不但能够使有限的科技资源得到最大限度地利用，而且还能使科研经费的使用效益获得全面提升。

在科研立项阶段，可对数据挖掘技术进行合理运用，借此来对课题申请中涉及的各种因素进行挖掘，找出其中潜在的规则，为指标体系的构建和遴选方法的选择提供可靠依据，最大限度地降低不合理因素对课题立项带来的影响，对确需资助的科研项目进行准确选择，并给予相应的资助。在科研立项环节中，对数据挖掘技术进行应用时，可以借助改进后的Apriori算法进行数据挖掘，从中找出关联规则，在对该规则进行分析的基础上，对立项的合理性进行评价。

2.2 在项目管理中的应用

项目管理是科研管理的关键环节，为提高项目管理的效率和水平，可对数据挖掘技术进行合理运用。在信息时代到来的今天，计算机技术、网络技术的普及程度越来越高，国内很多科研机构都纷纷构建起了相关的管理信息系统，其中涵盖了诸多的信息，如课题、科研人员、研究条件等等，而在这些信息当中，隐藏着诸多具有特定意义的规则，为找出这些规则，需要借助数据挖掘技术，对信息进行深入分析，进而获取对科研项目有帮助的信息。

由于大部分科研管理部门建立的科研管理信息系统时间较早，从而使得系统本身的功能比较单一，如信息删减、修改、查询、统计等等，虽然这些功能可以满足对科研课题进展、经费使用等方面的管理，但其面向的均为数据库管理人员，处理的也都是常规事务。而从科研课题的管理者与决策者的角度上看，管理信息系统这些功能显然是有所不足的，因为他们需要对历史进行分析和提炼，从中获取相应的数据，为决策和管理工作的开展提供支撑。对此，可应用数据挖掘技术的OLAP，即数据库联机分析处理，由此能够帮助管理者从不同的方面对数据进行观察，进而深入了解数据并获取所需的信息。利用OLAP可以发现多种于科研课题有关信息之间的内在联系，这样管理者便能及时发现其中存在的相关问题，并针对问题采取有效的方法和措施加以应对。运用数据挖掘技术能够对科研项目的相关数据进行分析，找出其中存在的矛盾，从而使管理工作的开展更具针对性。

3 结论

综上所述，科研管理是一项较为复杂且系统的工作，其中涵盖的信息相对较多。为此，可将数据挖掘技术在科研管理中进行合理应用，对相关信息进行深入分析，从中挖掘出有利用价值的信息，为科研管理工作的开展提供可靠的依据，由此除了能够确保科研项目顺利进行之外，还能提高科研管理水平。

参考文献：

[1]刘占波，王立伟，王晓丽.大数据环境下基于数据挖掘技术的高校科研管理系统的设计[J].电子测试，2017(1)：2122.

[2]史子静.高校科研管理系统中计算机数据挖掘技术的运用研究[J].科技资讯，2017(6)：6566.

[3]丁磊.数据挖掘技术在高校教师科研管理中的应用研究[D].大连海事大学，2016.

作者：刘思言

科研数据挖掘技术论文 篇2：

应用.NET和数据挖掘技术的高职科研管理系统设计研究

摘要：高等职业教育是我国高等教育的重要组成部分，高校科研活动和教育教学形式逐步信息化。在新时代的社会发展要求下，高等职业教育要更加注重培养高级技能型、实用型和创新型人才，这就对教师的科研能力提出了高质量的要求。科研考核的目的是为了调动教职员工的科研积极性和促进学校科研发展，发现影响学校科研发展的因素，发现影响教职员工从事科研活动的原因，发现具有科研潜力的教师，从而有的放矢的制订学校的科研政策和开展学校的科研管理工作。高校科研考核是衡量教师科研成果和监督教师科研活动的一个重要评价方式，拥有一个适合的科研考核系统至关重要。文中针对辽宁工程职业学院的科研现状和科研考核政策，设计了基于.NET和数据挖掘的科研考核系统。

关键词：科研考核;关联分析;面向对象

高职教师的科研质量直接影响高校对高级技能型、应用型和创新型人才的培养。建立基于B/S结构的科研考核系统，能有效节省人力资源，大幅度提升工作效率，有利于推动科研管理的“无纸化办公”进程，进而应用Weka数据挖掘工具对科研信息进行关联分析，为学校制订科研奖励激励政策提供参考。

1 高职院校科研管理现状及发展方向

高校的科研活动涉及众多人员参与其中，同时科研活动的有效开展需要规范化的制度和科学化的管理。目前，高校科研管理主要有两种形式，一种是传统的人工纸张办公，一种是网络平台无纸化办公，前者占主要部分，后者虽然大大提高了科研管理水平，但为了使大量的科研信息发挥更大的作用，充分发挥起预警和决策功能，对学校今后的发展起到指引作用，可以将数据挖掘技术应用于科研信息管理系统中，使数据分析智能化，这也是目前研究的方向。

辽宁工程职业学院是由六所中职学校合并而成，校龄短、师资弱，在以往的教育教学中，对科研管理工作一直采用人工管理办法。近几年，“大众创业、万众创新”成为新常态形势下的国家战略，学院更加重视培养高级技能型、应用型和创新型人才，并将这一培养目标作为学校发展的重要战略。在此发展背景下，学院不断改革、创新和发展科研管理工作，从多方面鼓励教师积极开展科研活动，对有科研成果在各层次获奖的教师给予表彰和奖励，此外，将教师的科研工作量完成情况，作为教师评定职称，年终评先选优的重要依据，将科研工作作为学院创新发展的主要动力之一。在政策的引导下，学院教师的各类科研成果，包括科研横纵项目、论文、专利等越来越丰富。如何管理学院教师的科研信息，如何考核各部门乃至教职员工的科研业绩，如何分析各部门和各类人员的科研状况及潜在的科研能力和水平，是学院考核各部门及教职员工科研能力的重要方面，也是学校提高科研总体实力的关键。

基于以上所述，笔者设计开发了基于.net和数据挖掘的科研管理系统，下面将简单介绍系统的开发过程，主要阐述如何将数据挖掘技术应用于科研信息管理之中。

2 基于ASP.NET技术的科研管理系統设计

科研考核系统采用Visual Studio 2010进行前台网页设计，以B/S结构为编程模型，以ASP.NET为开发平台，以C#为开发语言，使用SQL Server 2008作为后台数据库来完成系统的设计和实现。

2.1 相关技术介绍

2.1.1 ASP.NET技术

ASP.NET是微软公司研发的.NET平台的一部分，是一种动态的Web技术，该技术提供了新的Web应用程序编程模式，以Microsoft .NET Framework为开发基础，使开发人员能更加高效便捷地对web程序进行开发。[1]ASP.NET技术是实现B/S编程模型的重要技术工具，是实现科研考核系统重要的开发工具。

2.1.2 SQL Server 2008数据库

SQL Server 2008是微软公司最经典的数据库管理系统，它由众多组件相互协作组成，能最大化地满足企业数据处理系统和Web站点的数据分析和处理任务，拥有非常丰富的特性，SQL Server 2008通过ADO.NET技术与前端Web请求交换数据，开发工具Visual Basic、Visual C、Visual C++和开发平台.NET都支持运用ADO组件进行数据库的访问。[2]

2.2 科研考核系统的需求分析

通过前期调查研究，确定科研管理考核系统的总体开发目标是依据“适用、够用、实用、好用”的原则，并且综合考虑开发实力、开发的难度和实际需求等因素，功能开发应侧重于科研信息的分类管理、信息录入、教师检索和审核反馈等。系统将减少科研处在科研信息管理工作中的工作量，主要任务是实现教师个人信息、论文、论著、学术著作、专利、获奖、专业职称、科研工作量统计、教师科研能力等科研内容的信息化管理。在逐步开发的同时，对科研信息进行关联性分析，将数据挖掘技术应用到科研信息管理数据中，为学校科研决策提供参考。

2.3 科研考核系统的功能模块设计

科研考核系统提供的主要功能一是教师登录系统后上传科研信息和材料、浏览修改删除个人尚未被审核的科研信息和个人资料、查阅被审核的结果;二是审核员在线查询教师科研信息、进行教师科研信息的审核，并给出意见;三是管理员能够可视化地对各种新增或错误数据等进行维护;四是进行简单的统计分析，以便为数据挖掘准备数据来源。科研考核系统的主要模块包括：

1)用户以不同身份登录模块

2)教师模块：修改个人信息;在线提交、查询、修改论文、专利、科技奖项信息;在线提交、查询各阶段项目被审核信息。

3)审核人模块：修改个人信息;审核各阶段所提交的所有资料;按多种方式查询统计、打印汇总数据、科研信息关联性模块。

4)管理员模块：添加、修改、删除用户权限;查询、添加、修改、删除论文、专利、科技奖项、项目等相关的数据信息。

2.4 系统的数据库设计

科研考核系统数据库的设计包括概念结构设计和逻辑结构设计。根据辽宁工程职业学院科研考核系统的需求，得出科研考核系统中的实体联系图如图1所示。

3 基于数据挖掘技术的科研管理系统设计

数据挖掘技术是指将数据库技术和人工智能、机器学习等多学科相融合的产物，最终达到在大量的有噪声的、模糊的、随机数据中提取隐含、事先未知但又有用的信息，即从海量数据中发现隐含的、有意义的知识。

3.1 Weka软件

科研考核系统关联分析模块的实现借助Weka数据挖掘软件，通过科研考核信息的报表统计功能导出科研信息数据，经过对科研信息数据预处理操作后进行数据的关联规则提取，从而分析学院教师科研考核信息的关联性。在本例中，首先在系统中生成了一个页面，里面包含所有“科研项目”的数据记录集，然后执行相应代码，得到一个包含所有符合条件的数据的记录集，最后把此记录集中的数据导出，另存为CSV格式文件。Weka同时也支持数据预处理功能，因为Weka对ARFF格式的文件支持最好，所以通常将经过预处理后的数据集保存为ARFF格式。

3.2 利用Apriori算法进行科研考核信息关联分析

当教师将科研信息在线录入平台后，科研考核管理人员将科研信息数据导出并进行预处理操作，利用科研考核信息的关联规则Apriori算法对科研信息数据进行关联性分析，以教师类别为出发点，以其科研、论文发表、专利、专著、科技奖项、项目等级状况等为基础，对不同职称教师的科研能力和相关的政策制度做出关联性分析，为学院科研工作量化考核提供科学依据，同时给出相应的建议用以作为科研制度进一步完善的依据。

3.2.1 科研考核信息关联分析

Apriori算法是提取关联规则的经典算法之一，Apriori算法通过扫描数据集产生候选项集，并依据给定的最小支持度阈值和最小置信度阈值得到频繁项集。

科研考核信息的关联分析算法是改进Apriori算法并借助Weka平台实现的，其中Weka平台中实现关联规则分析的主要参数为car、classindex、delta等。在Weka中实现科研考核信息的关联分析Apriori算法主要包括步骤读取数据集，并提取样本集，离散化属性，创建Apriori关联规则模型，输出大频率项集和关联规则集四个步骤，其中创建分类器时，需要调整参数。[3]

科研考核信息数据中存在很多的噪声数据，因此需要对科研考核系统中导出的数据进行整理和归集。对于辽宁工程职业学院科研考核系统的信息数据中，姓名、额定分值、聘任情况、成果名称、成果类别、成果时间、统计年份和分项得分为不必要分析数据，需要从数据中删除。本文对科研考核信息数据的分析所使用的属性为教师年龄、学历、学位、职称、省级以上论文数量、省级科研项目数量、专著数量和专利数量，为了便捷和高效的分析数据，对以上属性进行预处理操作。

3.2.2 科研考核信息的关联规则分析

通过科研考核系统关联分析工具Weka中的Apriori算法进行分析，关联规则的提取结果会产生一维、二维、三维和四维关联规则。关联分析如下：

在对教师基本信息及所有科研信息作了关联挖掘之后，发现教师职称为初级的与科研工作类别里的论文关联度高。经分析，原因为：首先是学院在科研工作评价得分设置里对论文设置的得分权重比较高，其次是具有初级职称的教师一般很难参与到其他科研项目中去，对于他们来说，发表论文相对比较容易，因此为了完成额定工作量，大多数具有初级职称的教师更倾向于在一般刊物上发表论文。

因此，可以建议未来的科研工作量统计中，要对一般论文的得分权重有所降低，但不改变高级别论文的得分权重。并且建议院系未来在落实课题项目和其他相关科研项目中适当增加初级职称教师的数量，而且需要分配实质性的工作来提高初级职称教师的科研能力。

通过关联挖掘，发现对于职称相同的教师，近年新进教师的科研得分与科研得分为“高”的关联度比较高，而原学院教师的科研得分与科研得分为“低”的关联度比较高。经分析，原因是：其一，近年新进教师基本上均是具有硕士学历或学位，其理论水平比较高，且动手能力比较强;其二，原学院科研能力比较薄弱，特别是当升格为高职后，教师很多原来擅长的领域及专业均被取消，从而导致有些教师即使科研能力比较强，也难有用武之地。

针对该数据挖掘结果，可以建议学院重点培养近年来新引进的具有高学历的教师，因为从数据挖掘结果中看出，这部分教师虽然职称比较低，但是却体现出了比较高好的科研能力，具备很强的科研潜力。这也再次证实了学校引进人才的方向是正确的。但需要注意的是，不应该放弃科研得分较低的群体，而是要通过正确引导，为他们开辟新的科研空间。

4 结束语

因为本系统使用时间不长，数据量比较小，所以数据挖掘的基础条件有欠缺之处，再加上对数据挖掘理论知识的认识还不够深入，所以得到的数据挖掘结果不一定能够精准地反映客观现实。但是總体来说，所得到的数据挖掘结果基本均是基于正式的数据挖掘方法的，虽然结果会有偏差，但整体上仍较能反映实际情况，给科研工作提供了参考。

今后，可以进一步优化代码，对于随时发现的缺陷及时改进、解决，采取更多更优的数据挖掘方法进行挖掘和分析。

参考文献：

[1] 李雪婷.基于ASP.NET的高校科研成果管理系统的设计与实现[D].厦门：厦门大学，2013.

[2] 田卫东，陈浩.一种精简的关联规则表示模型[J].计算机应用研究，2015，32(3)：658-661.

[3] 田苗凤.大数据背景下并行动态关联规则挖掘研究[D].银川：兰州交通大学，2015.

【通联编辑：代影】

作者：许悦

科研数据挖掘技术论文 篇3：

创新创辉煌

关键词：内控管理、科研创新、技术专家

摘要：作为中国企业内控管理技术方面的顶级专家，多年来，袁圣女士结合现代化企业内部控制机制的核心思想，分析健全内部控制机制发展中的相关问题，利用信息化、智能化技术创新研发了一系列强化企业内部控制机制、消除企业内部风险隐患的技术成果，极大地增强了企业综合实力，创造了巨大的经济及社会效益。

前言

二十一世纪以来，我国经济得到迅猛发展，其中，市场经济的逐渐成熟，各行各业之间的竞争逐渐增大，外部风险已经不是企业唯一需要面临的考验了，要想在竞争如此激烈的社会环境下不断壮大，企业的内部经营管理也必须被每一个企业管理者纳入到重视范围之内。企业发展的最大障碍，无非就是企业管理方式不当，导致信息失真，资源的大量流失与浪费，所以，想要实现企业现代化管理，防范企业风险，让企业在众多竞争企业中脱颖而出的关键就是强化企业内部控制，完善内部控制机制建设。

作为中国最为知名的企业内控技术专家之一，多年来，袁圣女士结合现代化企业内部控制机制的核心思想，分析健全内部控制机制发展中的实用性及相关问题，利用信息化、智能化技术，通过自强奋斗，创新研发了一些列强化企业内部控制机制、消除企业内部风险隐患的技术成果，对规避企业竞争风险，加强企业内部的控制机制的质量，增强企业综合实力都具有极强的应用价值的技术成果，创造了巨大的经济效益和社会效益。

开启科研奋斗之旅

冲一杯咖啡，穿衣打扮都很精致的袁圣开启了她一天的工作。就是这样一位外表看起来充满“女人韵味”的女子，其独立的性格、内敛的气质和通体所散发出来的自信刚强又让人有理由相信：她是科研战线上的“铁娘子”。在工作中，袁圣的个人魅力和特点是出了名的，既有着女性特有的细腻、包容和关怀，又有着科研人员必须具备的果敢、干练和严谨。企业相关领导告诉记者，袁圣有着让人仰视的经验累积和专业素养，又有着知人善任、协调各方的管理才能，更有着与大家同甘苦，共奋斗的奉献精神，是单位里名副其实顶梁柱。

“历经千难成伟业，人间万事出艰辛。”面对记者的采访，袁圣对过去的奋斗历程记忆犹新。上个世纪70年代生人的她，亲身参与和见证了企业内控领域的飞跃发展。据她回忆，开展企业内控管理高新技术研发的时候，遇到的最大难题之一就是对于区块链、数据挖掘等先进技术的创新性改造和突破。为了赶时间，强质量，袁圣经常下午四五点钟下班，就马不停蹄的回到实验室，简单地吃过晚饭就开始攻关试验，经常干到晚上九十点钟甚至凌晨两三点才结束。测试-实验-换方案-再测试-再实验……如此周而复始，跳跃的时间承载着她的艰辛与希望，也记录了她的奋斗印记以及取得的成绩。

在此基础上，奋发图强，无怨无悔的袁圣很快就完成了突破，取得了一系列先进技术成果：基于大数据的企业内控信息监控管理系统、企业全面内控管理多维数据模型分析系统、通过区块链实现企业内控数据管理智能系统、基于企业内控流程要点数据模型的内控调研评价平台，这些技术成果凭借着极高的原创性贡献获得了同行和社会的广泛认可，目前这些技术成果都通过对外技术合作等方式，进行了大范围推广和实践。

巾帼美名传天下

据了解，袁圣自主创新的技术成果可以服务于各类企业的内控管理环节，这些技术成果通过专业的技术和规范的引导和干预机制，帮助企业建立极为先进的内部控制体系。从内部审计、资产清查、税收筹划、并购与重组、资本市场交易、投融资策划、合伙股份制组合、股权结构设计、管理体系建设、商业模式设计、资源整合、上市财务设计及方案实施、全面风险诊断与风险管理、风险识别与评估体系设计、公司治理结构等方面，提供全方位、多维度、可操作实施的解决方案。

截止到目前为止，袁圣的技术成果已经服务于众多企业，满足了这些企业在发展中对于内部管理升级的需要，实现了企业保值、升值和可持续盈利，提升了企业防范化解重大风险能力。袁圣利用技术成果为应用企业搭建的信息化、智能化内控管理体系，有别于业务和管理“两层皮”的传统内控，打通了内控主体的前后台“信息孤岛”，让内控真正成为“降本增效防风险”的有效工具，赢得了合作企业的好评和认可。

作为一个行业顶级技术专家，袁圣早已名声在外，很多国内外同行都对她有着极高的评价。比如多年前，某国际知名专家在评价袁圣取得的成果时，就认为“在我知道的内控管理领域的各国科研专家中，取得如此多的研究成果的、并且创新水平能够达到国内外一流的，绝对是很少数的，袁圣就是其中一位……她在企业内控、风险管理方面取得的巨大成就着实让大家惊叹，尤其是她还是一位女性科研工作者，能够为科研付出这么大的努力和心血，确实很了不起”。

虽然技术成果打开了市场，与企业的合作也越来越多，但袁圣骨子里却依然保持着科研人特有的倔强和坚持。技术成果效果如何、其反应机理如何，她都要反复经过无数次的询问、验证和跟进，直到应用企业方面传来了好消息，袁圣才会放下心来。技术强、没架子、负责任，这是很多合作企业对于袁圣的评价，这也让她赢得了市场的信任和同行的尊重。

结束语

经历过困难，铸就过辉煌，如今的袁圣拥有多重身份：内控管理技术专家、中管院双创导师、高级经济师、“十四五”内控管理领域科技创新先锋人物……，丰富的经历造就了一个丰富立体的袁圣，从内控数据调研到内控数据管理，从管理模型分析到企业风险防控，开展学科交叉研究，借鉴信息化、智能化技术应用于企业内控问题的解决，产学研结合普惠于企业和社会，经历丰富的袁圣活成了最想要的自己。现在的她每天依然忙碌，不管是本职工作、科研、技术指导，她都尽力而为，但也不忘時刻提醒自己：卓越离不开创新，而创新要瞄准实际需求解决实际问题，解决问题的技术成果才能赢得市场认可。

别看袁圣在科研工作中雷厉风行，其实对于女性科研工作者的辛酸，她可谓知之甚深。她说：“对于女性科研工作者来说，家庭真的是一个无可避开的节点。一方面是科研工作中紧凑的行程，另一方面是需要照顾的家庭和家人。要在二者之间达到一个平衡，有时候真的不是那么轻松，好在我的家人都很支持我，非常感谢他们。”

我们看到，出生于70年代的袁圣身上具有那一代人所特有的承前启后的时代精神，对科学技术的进步、经济发展有着最切肤的体验，她的严谨、执著和勤奋，在取得了有目共睹的辉煌业绩的同时，也为同行树立了一个榜样，更是我们相信她会在企业内控研究领域取得更大成就的理由。长风破浪会有时，直挂云帆济沧海，从起跑到平行到超越，袁圣的科研之路还将攀登更高的高峰，迈向更远的远方。

作者：刘成峰