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在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕和变色等产品的表面缺陷问题，而这些问题不管对于人工检测还是机器视觉检测都极富挑战。其难度在于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低，而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。因此，表面缺陷检测对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非常高。 机器视觉划痕检测的基本分析过程分为两步：首先，确定检测产品表面是否有划痕，其次，在确定被分析图像上存在划痕之后，对划痕进行提取。 表面划痕通常可分为三大类： 第一类划痕，从外观上较易辨认，同时灰度变化跟周围区域对比也比较明显。可以选择较小的阈值精缺陷部分直接标记。 第一类划痕缺陷图像 第二类划痕，部分灰度值变化并不明显，整幅图像灰度比较平均，划痕面积也比较小，只有几个像素点，灰度也只比周围图像稍低，很难分辨。可以对原图像进行均值滤波，得到较平滑的图像，并与原图像相减，当其差的绝对值大于阈值时就将其置为目标，并对所有的目标进行标记，计算其面积，将面积过小的目标去掉，剩下的就标记为划痕。 第二类划痕缺陷图像 第三类划痕，各部分灰度差异较大，形状通常呈长条形，如果在一幅图像上采取固定阈值分割，则标记的缺陷部分会小于实际部分。由于这类图像的划痕狭长，单纯依靠灰度检测会将缺陷延伸部分漏掉。对于这类图像，根据其特点选择双阈值和缺陷形状特征相结合的方法。 第三类划痕缺陷图像 由于在工业检测中图像的多样性，对于每一种图像，都要经过分析综合考虑各种手段来进行处理达到效果。一般来说，划痕部分的灰度值和周围正常部分相比要暗，也就是划痕部分灰度值偏小；而且，大多都是在光滑表面，所以整幅图的灰度变化总体来说非常均匀，缺乏纹理特征。因此，划痕的检测一般使用基于统计的灰度特征或者阈值分割的方法将划痕部分标出。 基于机器视觉的表面缺陷检测量系统，可安装在具有规则形状的金属产品生产流水线上，对生产线上的每个产品的表面缺陷及外形尺寸等进行在线检测，尤其对于有金属光泽的产品的表面质量检测效果更加突出。当检测到有缺陷的工件时，系统可根据实际需求发出相应的控制信号，即可直接将废品剔除，也可控制打标机构在缺陷品上喷涂标志。
就是深度的对人眼的视觉成像进行模拟，毕竟产品还是面相大众来出售的，这样是最合理的方式
视觉检测是一种利用人眼视觉系统进行检测的技术，广泛应用于工业生产、质量控制、医疗诊断、安全监控等领域。其原理是通过光学设备将被检测物体的图像投射到摄像头或人眼中，再通过图像处理算法对图像进行分析，从而判断被检测物体是否符合要求。
主要是通过视觉机器设备来检测的，以国辰机器人为例，国辰表面缺陷检测系统使用人工智能技术，结合工业相机可在材料生产过程中全面检测材料表面质量，正确提供疵点各项参数，可检测断经、断纬、破洞、油污、经纬污、双纬、稀弄、粗节纱、空织、松紧经、圈纬、小散丝、松纬、经起毛、开口不清等瑕疵，统计和分析各类疵点，提供生产统计质检报告，为生产提质增效。
一、样品二、要求1、线缆表面缺陷检测：1)、脱料、划伤破裂、突出的皮层、斑点凸起、凹陷、叠接等缺陷,2)、线缆变细，变粗等，3)、灵敏度参数可调。2、字符印刷质量检测1)、线缆表面字符印刷质量检测2)、对线缆长度数字的字符识别，并能自动累加数学计算。三、检测结果线缆表面缺陷检测是采用3条互成120度的视觉投影，可以无盲区的检测到产品的细小缺陷，即使缺陷很小而且高速也能检测到;线缆字符印刷质量检测是通过视频分析OCR字符识别来实现;同时具有系统软件管理与数据分析功能。1、线缆表面缺陷检测1)、脱料、划伤破裂、突出的皮层、斑点凸起、凹陷、叠接等缺陷,2)、线缆变细，变粗等，3)、灵敏度参数可调。a、以下示意图表示了测量设备在一个轴向上的结构， 这种结构可以有效保证测量结果的准确性。b、以下示意图表示了测量设备在三个轴向上的结构。采用三个维度的检测结构， 这种结构可以有效保证测量结果的准确性。在电线线缆的外观缺陷检测中，采用3条互成120度，可以无盲区的检测到产品的细小缺陷，即使缺陷小而且高速也能检测到。c、以下示意图表示了测量设备的检测特征。对于产品的特征缺陷特征，特别是缺陷较小不是非常明显是，基本能实现”零缺陷”，可以有效保证产品质量的准确性和精确度。d.测量设备的技术参数检测方向：3检测方式：非接触式连续测量检测精度： 灵敏度设定值的±1%检测速度：5M/Min-1500M/Min警报输出：红色LED亮,报警常开接点闭合报警时间：使用温度：-5℃- +55℃功 耗：10~20W2、字符印刷质量检测1)、线缆表面字符印刷质量检测2)、对线缆长度数字的字符识别，并能自动累加数学计算。a、以下示意图表示了字符质量检测系统结果图。b、 测量设备的技术参数检测方式：光学非接触式连续测量检测速度：1M/Min-600M/Min检测方向角：线缆字符旋转角度范围30度警报输出：红色LED亮,报警常开接点闭合，数据输出报警时间：使用温度：-5℃- +55℃4、系统软件管理与数据分析平台1)、线缆缺陷报警次数统计功能2)、线缆印刷质量报警次数统计功能3)、线缆报警缺陷输出警报功能4)、线缆印刷质量输出报警功能5)、线缆质量输出图形界面功能6)、线缆数据支持二次开发功能实例展示线缆表面缺陷检测仪是唯一能够采集、显示和分析产品表面每一平方毫米的工具。分析内容包括：电缆护套、管道、管件、棒材和水溶胶带表面。这是目前检测表面缺陷最彻底的方法。表面缺陷检测器记录缺陷位置以及保存缺陷图片。操作员可以通过使用表面缺陷检测器来查看当前表面图片，最近一次的表面缺陷图片以及缺陷尺寸。工程和生产监督人员还可以通过表面缺陷检测器来检查缺陷，而无需去查看缺陷本身,并且根据生产批号，导出报表。使用尖刀视智能科技表面缺陷检测器，您可确保发送给您客户的产品符合高标准要求，准确高效的提高产品质量。主要性能•检测电线、电缆护套、金属管、裸线、胶带上的小孔、膨胀、凹凸、表面污点•支持线速度高达400米/分钟•根据所需覆盖范围和最小缺陷尺寸要求，可配置两个、三个、或四个摄像头•在发现任何缺陷的同时，警告操作员或其它生产设备•记录所有缺陷，用于质量保证记录或用于操作员确认•保存每个缺陷的位置信息，以便操作员轻易找到这些缺陷•软件分析产品整个360度圆周以及保证100%的轴向覆盖率。
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综合布线检测：简单的从几个角度说明。线缆（包含规格），信号，使用便捷程度，是否有需要改进的地方，隐蔽工程做的怎么样？等等方面说明综合布线的施工规范（参考综合布线施工规范）1、例如：网络：线缆完好无损，信号正常使用，无裸线，隐蔽工程符合国家规范（我只是简明扼要的说明下，你自己写的详细点）2：小区综合布线包括：网络，电话，可视对讲 ，监控，周界，电子巡更，门禁，停车场系统，有线电视，这些系统，常见的小区都这几个系统，了解下系统的组成，产品的特性，就OK综合布线分析方面：例如：1、网络布线采用星型拓扑结构，然后说明星型拓扑结构的优点（网上有很多，百度以下）。2、其他系统也一样，首先说明产品的优势，再说明系统的优势，再从便捷性，灵活性、扩展性、系统模块话。等等方面分析系统的优势。
机器人是由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械，下面是我整理的机器人技术论文，希望你能从中得到感悟!
刍议智能机器人及其关键技术
【摘 要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。
【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制
一、机器人的定义
自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。
二、智能机器人关键技术
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：
(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。
(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。
(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。
(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。
(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，等人论证了模糊系统的逼近特性，首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。
(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。
三、总结与展望
机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。
参 考 文 献
[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4
[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002
[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7
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机器人控制技术论文篇二 智能控制在机器人技术中的应用 摘要：机器人的智能从无到有、从低级到高级，随着科学技术的进步而不断深人发展。计算机技术、 网络技术 、人工智能、新材料和MEMS技术的发展，智能化、网络化、微型化发展趋势凸显出来。本文主要探讨智能控制在机器人技术中的应用。 关键词：智能控制 机器人 技术 1、引言 工业机器人是一个复杂的非线性、强耦合、多变量的动态系统，运行时常具有不确定性，而用现有的机器人动力学模型的先验知识常常难以建立其精确的数学模型，即使建立某种模型，也很复杂、计算量大，不能满足机器人实时控制的要求。智能控制的出现为解决机器人控制中存在的一些问题提供了新的途径。由于智能控制具有整体优化，不依赖对象模型，自学习和自适应等特性，用它解决机器人等复杂控制问题，可以取得良好效果。 2、智能机器人的概述 提起智能机器人，很容易让人联想到人工智能。人工智能有生物学模拟学派、心理学派和行为主义学派三种不同的学派。在20世纪50年代中期，行为主义学派一直占统治地位。行为主义学派的学者们认为人类的大部分知识是不能用数学方法精确描述的，提出了用符号在计算机上表达知识的符号推理系统，即专家系统。专家系统用规则或语义网来表示知识规则。但人类的某些知识并不能用显式规则来描述，因此，专家系统曾一度陷人困境。近年来神经网络技术取得一定突破，使生物模拟学派活跃起来。智能机器人是人工智能研究的载体，但两者之间存在很大的差异。例如，对于智能装配机器人而言，要求它通过视觉系统获取图纸上的装配信息，通过分析，发现并找到所需工件，按正确的装配顺序把工件一一装配上。因此，智能机器人需要具备知识的表达与获取技术，要为装配做出规划。同时，在发现和寻找工件时需要利用模式识别技术，找到图样上的工件。装配是一个复杂的工艺，它可能要采用力与位置的混合控制技术，还可能为机器人的本体装上柔性手腕，才能完成任务，这又是机构学问题。智能机器人涉及的面广，技术要求高，是高新技术的综合体。那么，到底什么是智能机器人呢?到目前为止，国际上对智能机器人仍没有统一的定义。一般认为，智能机器人是具有感知、思维和动作的机器。所谓感知，即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力。如装配作业，它要能找到和识别所要的工件，需要利用视觉传感器来感知工件。同时，为了接近工件，智能机器人需要在非结构化的环境中，认识瘴碍物并实现避障移动。这些都依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器。所谓思维，是指机器人自身具有解决问题的能力。比如，装配机器人可以根据设计要求，为一个复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即动作部分去装配完成这个机器，动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。因此，智能机器人是一个复杂的软件、硬件的综合体。虽然对智能机器人没有统一的定义，但通过对具体智能机器人的考察，还是有一个感性认识的。 3、智能机器人的体系结构 智能机器人的体系结构主要包括硬件系统和软件系统两 个方面。由于智能机器人的使用目的不同，硬件系统的构成也不尽相同。结构是以人为原型设计的。系统主要包括视觉系统、行走机构、机械手、控制系统和人机接口。如图1所示： 视觉系统 智能机器人利用人工视觉系统来模拟人的眼睛。视觉系统可分为图像获取、图像处理、图像理解3个部分。视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。早期智能机器人使用光导摄像机作为机器人的视觉传感器。近年来，固态视觉传感器，如电荷耦合器件CCD、金属氧化物半导体CMOS器件。同电视摄像机相比，固体视觉传感器体积小、质量轻，因此得到广泛的应用。视觉传感器得到的电信号经过A/D转换成数字信号，即数字图像。单个视觉传感器只能获取平面图像，无法获取深度或距离信息。目前正在研究用双目立体视觉或距离传感.器来获取三维立体视觉信息。但至今还没有一种简单实用的装置。数字图像经过处理，提取特征，然后由图像理解部分识别外界的景物。 行走机构 智能机器人的行走机构有轮式、履带式或爬行式以及类人型的两足式。目前大多数智能机器人.采用轮式、履带式或爬行式行走机构，实现起来简单方便。1987年开始出现两足机器人，随后相继研制了四足、六足机器人。让机器人像人类一样行走，是科学家一直追求的梦想。 机械手 智能机器人可以借用工业机器人的机械手结构。但手的自由度需要增加，而且还要配备触觉、压觉、力觉和滑觉等传感器以便产生柔软、.灵活、可靠的动作，完成复杂作业。 控制系统 智能机器人多传感器信息的融合、运动规划、环境建模、智能推理等需要大量的内存和高速、实时处理能力。现在的冯?诺曼结构作为智能机器人的控制器仍然力不从心。随着光子计算机和并行处理结构的出现，智能机器人的处理能力会更高。机器人会出现更高的钾能。 人机接口 智能机器人的人机接口包括机器人会说、会听以及网络接日、话筒、扬声器、语音合成和识别系统，使机器人能够听懂人类的指令，能与人以自然语言进行交流。机器人还需要具有网络接n，人可以通过网络和通讯技术对机器.人进行控制和操作。 随着智能机器人研究的不断深入、越来越多的各种各样的传感器被使用，信息融合、规划，问题求解，运动学与动力学计算等单元技术不断提高，使智能机器人整体智能能力不断增强，同时也使其系统结构变得复杂。智能机器人是一个多CPU的复杂系统，它必然是分成若干模块或分层递阶结构。在这个结构中，功能如何分解、时间关系如何确定、空间资源如何分配等问题，都是直接影响整个系统智能能力的关键问题。同时为了保证智能系统的扩展，便于技术的更新，要求系统的结构具有一定开放性，从而保证智能能力不断增强，新的或更多传感器可以进入，各种算法可以组合使用口这便使体系结构本身变成了一个要研究解决的复杂问题。智能机器人的体系结构是定义一个智能机器人系统各部分之间相互关系和功能分配，确定一个智能机器人或多个智能机器人系统的信息流通关系和逻辑上的计算结构。对于一个具体的机器人而言，可以说就是这个机器人信息处理和控制系统的总体结构，它不包括这个机器人的机械结构内容。事实上，任何一个机器人都有自己的体系结构。目前，大多数工业机器人的控制系统为两层结构，上层负责运动学计算和人机交互，下层负责对各个关节进行伺服控制。 参考文献： [1]左敏，曾广平. 基于平行进化的机器人智能控制研究[J]. 计算机仿真，2011，08：15-16. [2]陈赜，司匡书. 全自主类人机器人的智能控制系统设计[J]. 伺服控制，2009，02：76-78. [3]康雅微. 移动机器人马达的智能控制[J]. 装备制造技术，：102-103. 看了“机器人控制技术论文”的人还看： 1. 搬运机器人技术论文 2. 机电控制技术论文 3. 关于机器人的科技论文 4. 工业机器人技术论文范文(2) 5. 机器人科技论文
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机器人控制技术论文篇二 智能控制在机器人技术中的应用 摘要：机器人的智能从无到有、从低级到高级，随着科学技术的进步而不断深人发展。计算机技术、 网络技术 、人工智能、新材料和MEMS技术的发展，智能化、网络化、微型化发展趋势凸显出来。本文主要探讨智能控制在机器人技术中的应用。 关键词：智能控制 机器人 技术 1、引言 工业机器人是一个复杂的非线性、强耦合、多变量的动态系统，运行时常具有不确定性，而用现有的机器人动力学模型的先验知识常常难以建立其精确的数学模型，即使建立某种模型，也很复杂、计算量大，不能满足机器人实时控制的要求。智能控制的出现为解决机器人控制中存在的一些问题提供了新的途径。由于智能控制具有整体优化，不依赖对象模型，自学习和自适应等特性，用它解决机器人等复杂控制问题，可以取得良好效果。 2、智能机器人的概述 提起智能机器人，很容易让人联想到人工智能。人工智能有生物学模拟学派、心理学派和行为主义学派三种不同的学派。在20世纪50年代中期，行为主义学派一直占统治地位。行为主义学派的学者们认为人类的大部分知识是不能用数学方法精确描述的，提出了用符号在计算机上表达知识的符号推理系统，即专家系统。专家系统用规则或语义网来表示知识规则。但人类的某些知识并不能用显式规则来描述，因此，专家系统曾一度陷人困境。近年来神经网络技术取得一定突破，使生物模拟学派活跃起来。智能机器人是人工智能研究的载体，但两者之间存在很大的差异。例如，对于智能装配机器人而言，要求它通过视觉系统获取图纸上的装配信息，通过分析，发现并找到所需工件，按正确的装配顺序把工件一一装配上。因此，智能机器人需要具备知识的表达与获取技术，要为装配做出规划。同时，在发现和寻找工件时需要利用模式识别技术，找到图样上的工件。装配是一个复杂的工艺，它可能要采用力与位置的混合控制技术，还可能为机器人的本体装上柔性手腕，才能完成任务，这又是机构学问题。智能机器人涉及的面广，技术要求高，是高新技术的综合体。那么，到底什么是智能机器人呢?到目前为止，国际上对智能机器人仍没有统一的定义。一般认为，智能机器人是具有感知、思维和动作的机器。所谓感知，即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力。如装配作业，它要能找到和识别所要的工件，需要利用视觉传感器来感知工件。同时，为了接近工件，智能机器人需要在非结构化的环境中，认识瘴碍物并实现避障移动。这些都依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器。所谓思维，是指机器人自身具有解决问题的能力。比如，装配机器人可以根据设计要求，为一个复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即动作部分去装配完成这个机器，动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。因此，智能机器人是一个复杂的软件、硬件的综合体。虽然对智能机器人没有统一的定义，但通过对具体智能机器人的考察，还是有一个感性认识的。 3、智能机器人的体系结构 智能机器人的体系结构主要包括硬件系统和软件系统两 个方面。由于智能机器人的使用目的不同，硬件系统的构成也不尽相同。结构是以人为原型设计的。系统主要包括视觉系统、行走机构、机械手、控制系统和人机接口。如图1所示： 视觉系统 智能机器人利用人工视觉系统来模拟人的眼睛。视觉系统可分为图像获取、图像处理、图像理解3个部分。视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。早期智能机器人使用光导摄像机作为机器人的视觉传感器。近年来，固态视觉传感器，如电荷耦合器件CCD、金属氧化物半导体CMOS器件。同电视摄像机相比，固体视觉传感器体积小、质量轻，因此得到广泛的应用。视觉传感器得到的电信号经过A/D转换成数字信号，即数字图像。单个视觉传感器只能获取平面图像，无法获取深度或距离信息。目前正在研究用双目立体视觉或距离传感.器来获取三维立体视觉信息。但至今还没有一种简单实用的装置。数字图像经过处理，提取特征，然后由图像理解部分识别外界的景物。 行走机构 智能机器人的行走机构有轮式、履带式或爬行式以及类人型的两足式。目前大多数智能机器人.采用轮式、履带式或爬行式行走机构，实现起来简单方便。1987年开始出现两足机器人，随后相继研制了四足、六足机器人。让机器人像人类一样行走，是科学家一直追求的梦想。 机械手 智能机器人可以借用工业机器人的机械手结构。但手的自由度需要增加，而且还要配备触觉、压觉、力觉和滑觉等传感器以便产生柔软、.灵活、可靠的动作，完成复杂作业。 控制系统 智能机器人多传感器信息的融合、运动规划、环境建模、智能推理等需要大量的内存和高速、实时处理能力。现在的冯?诺曼结构作为智能机器人的控制器仍然力不从心。随着光子计算机和并行处理结构的出现，智能机器人的处理能力会更高。机器人会出现更高的钾能。 人机接口 智能机器人的人机接口包括机器人会说、会听以及网络接日、话筒、扬声器、语音合成和识别系统，使机器人能够听懂人类的指令，能与人以自然语言进行交流。机器人还需要具有网络接n，人可以通过网络和通讯技术对机器.人进行控制和操作。 随着智能机器人研究的不断深入、越来越多的各种各样的传感器被使用，信息融合、规划，问题求解，运动学与动力学计算等单元技术不断提高，使智能机器人整体智能能力不断增强，同时也使其系统结构变得复杂。智能机器人是一个多CPU的复杂系统，它必然是分成若干模块或分层递阶结构。在这个结构中，功能如何分解、时间关系如何确定、空间资源如何分配等问题，都是直接影响整个系统智能能力的关键问题。同时为了保证智能系统的扩展，便于技术的更新，要求系统的结构具有一定开放性，从而保证智能能力不断增强，新的或更多传感器可以进入，各种算法可以组合使用口这便使体系结构本身变成了一个要研究解决的复杂问题。智能机器人的体系结构是定义一个智能机器人系统各部分之间相互关系和功能分配，确定一个智能机器人或多个智能机器人系统的信息流通关系和逻辑上的计算结构。对于一个具体的机器人而言，可以说就是这个机器人信息处理和控制系统的总体结构，它不包括这个机器人的机械结构内容。事实上，任何一个机器人都有自己的体系结构。目前，大多数工业机器人的控制系统为两层结构，上层负责运动学计算和人机交互，下层负责对各个关节进行伺服控制。 参考文献： [1]左敏，曾广平. 基于平行进化的机器人智能控制研究[J]. 计算机仿真，2011，08：15-16. [2]陈赜，司匡书. 全自主类人机器人的智能控制系统设计[J]. 伺服控制，2009，02：76-78. [3]康雅微. 移动机器人马达的智能控制[J]. 装备制造技术，：102-103. 看了“机器人控制技术论文”的人还看： 1. 搬运机器人技术论文 2. 机电控制技术论文 3. 关于机器人的科技论文 4. 工业机器人技术论文范文(2) 5. 机器人科技论文
人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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怎样写好论文---一个大学教授、审稿专家的写作经验 给全国十五、六种学报、杂志审稿占用了我业余生活的大部分时间，每年的审稿量少说有100篇。近年来，觉得稿件质量大不如前。在我前几年开始审稿时，一审的通过率在90%以上；这一年来大概只有20%,有各种问题需要改后再审的约占60%，不能录用的约占20%。我常常想，是不是稿子看多了，眼睛看刁了，什么都看不惯；仔细想想，确实不是，实在是近来稿件质量滑坡太明显。 有一次，在某学报编辑部开座谈会，主题是如何提高学报的水平。提高水平的前提是稿件的质量要高，这是大家公认的。大家对近年来稿件质量的下降也是有同感的。至于原因，则仁者见仁智者见智。有的同志认为是作者队伍的年轻化；有的同志认定为是论文数作为指标被定在某些对个人或单位的评价体系中，造成单纯追求数量而粗制滥造。应该承认，这些都可以是原因，但其中有些问题并不以我们自己的意志为转移。我们应该看到，作者队伍的年轻化是必然趋势也是好事，尤其是年轻作者正处在创造力旺盛时期，是出好文章的重要保证。我认为，论文质量下降从面上看严重了一些，但究其原因，主要是论文写作的基础训练不够。这种情况是可以通过努力改变的。因此，我把在审稿中碰到的问题总结了一下，希望对一些作者写作有所帮助。 一、科技论文的内容 中学时就学过，文章的体裁最主要的有记叙文和议论文两种。记叙文说的是某一事件发生的背景、过程及影响，也可以加点作者的感想。议论文要说的是对某些问题的论点和为证明论点的正确性而做的求证工作，即提供论据，进行推理，最后得出结论。因此，这两种体裁是很不相同的。还有一种接近议论文但严格说来不算议论文的体裁是只对某些问题或现象发表自己的看法或观感，虽有观点但并不刻意去证明观点的正确性，这种文章属于散文中的随笔，本文即属于这种文章。 科技论文应该是议论文，至少应该有观点。通俗地说，科技论文要解决的主要问题不是“是什么”，而是“怎样做” 和“为什么”，对于“怎样做”的文章，最好要有“为什么要这样做”的内容。 有的作者很容易把议论文写成记叙文，特别是在做了某个项目的研究后的总结性文章，只说自己是怎样做的，很少去说为什么要这样做。原因可能是这样写很顺，因为工作是他（们）做的，过程很清楚，用不着费劲就可以说明白。这样的文章深度不够。近年来软件受到大家重视，但软件类的文章大多属于这种情况。加之软件的头绪一般很多，要说明白了，不分粗细，面面俱到，篇幅不短，很有点雾里看花的味道。 科技论文不是工作总结，也不是说明书。 论文内容的正确性当然是非常重要的。不过，不同领域的出错情况很不相同，很难概括。然而，有五点是应该注意的： ⑴ 要有创新，至少要有新意。是否有创新，是很多刊物考虑录用的最主要出发点，特别像《中国科学》这样的权威性刊物，没有创新就不可能录用。可以说，创新有原始创新和集成创新两种。工学类论文中，原始创新比较少，大多是提出一些新方法、新算法，或是以别人没有用过的方法对一个问题进行分析，属于集成创新。虽然这也是可取的，但论文必须雄辩地说明采用采用新方法所取得的结果。有一篇论文写基于hermit样条的彩色图象道路提取方法，方法本身并没有错，但有两个结论有问题。一是说用hermit样条对提取的间断的道路标志线拟合后可以得到连续的标志线，实际上，一般的三次样条或多项式拟合也能解决这个问题；二是说hermit样条更适于表达图象上的弯曲的道路标志线，但是没有数据表明为什么其它的拟合曲线就不适合。这样一来，虽然别人在道路提取中没有用过 hermit样条，这篇论文的新意也就荡然无存了。 ⑵ 论文的写法一定要突出重点。有篇文章谈及机器人的灵巧手，这个项目本身做得不错，但这篇文章把灵巧手的结构、手指驱动、抓握控制面面俱到地说了一遍，每一部分都说得不透彻，没有深度。如果这篇文章能集中论述尺寸受限制的灵巧手的驱动，就要好得多。还有一篇谈遥在技术的文章，先泛泛地讲了微型摄像头的结构，再从一些书上摘录了人所共知的模糊控制的基本概念，二者之间又没有有机联系，这样的文章根本没有内容。如果集中论述在视觉系统微小型化中所解决的问题，恐怕还能写出点东西。 ⑶ 论文的内容要真实、正确。这一点是很重要的，不弄虚作假是良好的科学道德。如果让人看出虚假的东西，这篇文章就肯定不能用。有一篇写控制算法的文章，对算法做了仿真。仿真时用的关节角函数是q=(3πt)，周期显然是(2/3)s，而做出的仿真曲线的周期却是，角速度的最大值也小得多，这样的结果至少使人怀疑作者并没有真正做了仿真。 ⑷ 关于综述性文章。综述性文章的内容主要是前人对某一专题做过哪些研究、哪些问题已经解决、哪些问题还需要继续研究，最重要的是要指出对这一专题继续研究的方向。从这个意义上来说，写综述性文章实际上是比较难的，需要占有大量资料，而且，对资料要分析，去粗存精，去伪存真，高屋建瓴。千万不要看了几篇发表过的论文就写综述。 ⑸ 关于论文中的公式。科技论文一般少不了公式。公式推导的正确固然很重要，但也并非一定要把一步一步的推导过程写清楚。有的文章虽然写出了公式，但是，不注意对公式中所用符号的说明，不注意说明公式的适用条件，这样的公式是没什么用的。有一篇文章论述以三条人工肌肉作为作动器的并联机构，作者试图建立它的数学模型，前面写出了人工肌肉输入气压与肌肉长度的关系式，又列出力平衡方程，然后就说把前一式与后一式相结合，得到一个非线性的状态方程，把它作为数学模型。方程中有很多系数，显然是与机构及肌肉参数有关的，作者恰恰没有写出系数与参数的关系，这就使人怀疑这个模型是不是推导出来的。即使是，这样的模型只是通式，没有用处。 二、论文的标题 论文的标题有画龙点睛的作用。标题应该与文章的内容非常贴切。这一点往往不被注意。有的标题过大；有的又过于局限。有一篇文章的标题是“服务机器人仿人手臂运动学研究”，内容是作者在研制一种服务机器人时对一种七自由度手臂运动学所做的分析。“仿人”并不重要，重要的是作者提出了这种冗余自由度手臂逆运动学的一种解法，这样的解法并不只能用于服务机器人。如果把标题改为“七自由度仿人手臂逆运动学的一种解法”，则既有学术意义，又兼顾了作者的研究项目。还有一篇论文的题目是“登月机器人关节润滑技术的研究”，内容是一种固体润滑膜的制备和特性。论文的题目太大，而且，如果题目中就明确提出登月机器人，就需要有在模拟月球超低真空、超低温、强粉尘环境中的实验，目前尚无条件。如果将题目改为 “mos2基固体润滑膜制备方法及特性的研究”，既缩小了范围，又避开了尚不能进行的实验。还有些论文题目本身就有问题，例如，有一篇博士学位论文题目是 “仿人机器人的动态行走控制”，行走有静态的吗？肯定没有，连原地踏步都是动态的。这样的标题岂不让人笑话？ 三、摘要 摘要是对文章内容的概括。摘要应写得简练，只需说明写论文的目的、所用的方法及取得的结果即可。写得不好的摘要中常常有一些没用的话。例如，“随着机器人技术的发展，应用领域更加广阔，某问题成为研究的热点”，之类的话就没有用。 四、引言 论文引言的作用是开宗明义提出本文要解决的问题。引言应开门见山、简明扼要。有的写机器人的文章，一开始写捷克一作家写的戏剧中一个机器奴隶叫robota，美国1950年制造了第一台工业机器人，这就绕了太大的圈子，有点“言必称希腊”。 很多论文在引言中简要叙述前人在这方面所做过的工作，这是必要的。特别是那些对前人的方法提出改进的文章更有必要。应该注意的是，对前人工作的概括不要断章取义，如果有意歪曲别人的意思而突出自己方法的优点就更不可取了。在一篇论文中，对前人工作的概括应尽可能放在引言中。在正文中，如非很必要，就不要再有这类段落了。 文献的引述要正确。你的文章里引用了某些文献，别人的文章也可能引用你的文章。如果引用时不注意正确性，就可能以讹传讹。有一篇谈遥操作的文章引用了美国《自然》杂志的文章，提到在相距7000km的两地进行遥操作，从操作端发出操作命令到执行端反馈回信息只用了150μs。这是完全不可能的。即使电波直线传播，至少也需要。后来查明是作者引用时单位写错了。如果文章发表了，以《自然》杂志的权威性及这篇文章作者的影响力，这个错误的数据肯定还会接着被引用。 一些论文也开始引用互联网上的文献和消息。网上文献的可信度要好一些；由于各种各样的原因，消息的可*性不高。我们曾用装甲车为某试验基地研制了一台遥控靶车，在《兵器知识》上曾有过报道。由于某些内容不便公开，对文章做了一些技术处理。这个消息到了网上却变成了“我国研制成功遥控装甲车”，“蚂蚁”成了“大象”。所以，如果要引用网上的消息，一定要通过其它渠道对消息进行核实。 不少论文在引言中还说明了文章的结构，虽然话不多，但并非很必要。对于学位论文，因篇幅大，在绪论中交代一下整个论文的结构是应该的。在刊物上发表的文章就没有这个必要。 五、实验验证 论文中的实验的目的是验证论文提出的理论或方法的正确性、可行性和有效性。有一个阶段我不太同意把仿真叫做实验，但随着仿真技术的进步，至少它可以成为一种验证的手段。 理论的正确性并非总是要用实验来验证的。那些用公认的定理证明的新定理就不需要验证。 方法可行性的验证相对简单一些，实验只要说明所用的方法解决了问题即可。 方法（特别是算法）有效性的验证在很多论文里做得不好。所谓有效性，应该是比别的方法更快或更简单地解决了问题，或是计算复杂性低，或是计算速度更高，或是占用的内存小。要说明有效性，一是要有比较，不能“老王卖瓜”；二是要有相应的数据。 从这个意义上来说，论文中的实验往往是一种为说明问题而专门设计的实验。实验的设计是非常重要的。要说明某一因素的作用，就要设法将它孤立起来。 我曾连续审了四篇关于构建机器人仿真球队的论文。这四篇论文除了叙述性的内容偏多以外，写得还是不错的。文章的内容涉及个人技巧、决策机制及整体协调，并不重复。而且，球队两次参加了机器人足球世界杯仿真组的比赛，都取得亚军的好成绩。这就是说，在构建球队时代所采取的技术措施还是有成效的。但是，这四篇文章都用参赛对阵的得分来说明技术措施的有效性，这是不合适的。因为，足球赛的成绩只是一种排名，只说明参赛队实力的相对强弱。如果对手的实力太低，即使己方取得冠军，也不能有效地说明自己所采取的措施是正确的。而且，如前所述，一个队能否取得胜利与个人技巧、决策能力、整体协调等多种因素有关，取得较好成绩倒底是哪个因素起了作用往往是说不清楚的。作者在最近的两篇文章中用了相同的比赛结果来说明不相同的技术措施的作用，显然也是没有说服力的。如果对同一对手以采取论文中的措施和不采用这种措施进行两次比赛，则比赛的结果就能较好地说明这种措施的作用。 有不少论文由于各种原因不能用严格的理论证明方法的正确性和有效性，也暂时做不了实验，于是就用仿真的方法来说明。这时应注意的是，尽管文章中只能给出个别的仿真实例，但做仿真时应该尽可能对各种可能发生的情况多做一些实例，因为，用一、两个实例的仿真结果说明的结论很可能被另一个实例推翻。有一篇论文要在相互距离已知的几个点中寻找一条最短的遍历路径，论文的篇幅很长，所用的方法兜了不少圈子，方法倒也对，但没有证明。最后用了一个实例做仿真。我在审稿时写了一个更简单的方法，与论文方法所得的结果一致。这样一来，这篇文章所提出的方法虽然不错，但一点意义也没有了。 六、结论 结论中出现的问题不太多，不过精彩的结论也不多。由于word等文字处理软件提供的“复制”、“粘贴”的方便，论文正文、引言、摘要中的一些话也就被拷贝到结论中，还没看到结论就知道结论说什么，这样的结论已经没味了。不过偶尔也碰到“过火”的，正文中根本未涉及的问题在结论中突然冒了出来。比较罕见的情况是，有的论文的结论把文章中的论述部分或全部推翻了。 七、文字 以前用笔写字的时候，常听人说“字是人的脸面”，意思是说，一手好字会为你增添光彩，看着也舒服。现在，论文上的字都是打印机打出的印刷体，文章是不是通顺就很突出了，也就成为“人的脸面”了。俗话说“文如其人”，如果一篇文章的文字方面的问题太多，念不顺口，作者给人的印象也不会好。 送审稿中，比较突出的文字、标点方面的问题有； ⑴ 天一句，地一句，想到哪里，说到哪里，语气、语意不连贯。 ⑵ 语意重复，用词罗嗦，不善运用代词。 ⑶ “而”、“故”、“然”、“其”之类的虚构词用得别扭。 ⑷ 技术术语使用不当或生造术语，这是在论文中最不应出现的文字问题。如果某一领域的名词术语已经有了国家标准，虽然这类标准一般是推荐性标准，但也应首先使用标准核定的术语，为的是与别人有“共同语言”。在论文中不应使用俗名，即使这样的名词已被较多的人使用。术语是有内涵的，在制定术语标准时，对收纳的每条术语都有严格的定义。如果在论文中不得不创造一条新的术语，对它的内涵一定要说清楚，要有严格的定义。我对一篇论文中的“轨迹跟踪控制”提出过质疑。表面看来“跟踪控制”还说得过去，细想想，能与“控制” 相连的无非是两类词，一是对象，如“温度控制”、“压力控制、“位置控制”、“力控制”等等；另一是方法，如“pid控制”、“自适应控制”、“模糊控制”等等。“轨迹跟踪控制”是什么？“轨迹跟踪”既不是控制对象，也不是控制方法。实际轨迹对期望轨迹的跟踪正是对运动轨迹进行控制的效果。所以，“轨迹跟踪”和“轨迹控制”都是可用的术语，而“轨迹跟踪控制”则站不住脚。还有，在学术性文章中不应使用“电脑”、“光碟”这类商业化和港台化的名词。 ⑸ 乱用标点符号。错得最多的是句号，或是长句不断，或是断句不当。最不容易用错的只有问号和感叹号。 ⑹ 近年来有个很时髦也用得很滥的词“基于”。有时侯翻开一本杂志十有二、三的文章标题有“基于”二字。“基于x”的英文是“x-based”或“based on x”。应该说“基于”一词翻译得还是不错的。“基于规则的系统”比早年译的“规则基系统”、“以规则为基础的系统” 听起来要顺耳一些。问题是要把“基于”用得必要、得当。不是非用不可的地方，大可不必用它来追求文皱皱的味道。而且，既然是“在x的基础上”，x就应该是个可以被当做基础的实实在在的东西。一篇文章用了“基于任务级……”，这个“任务级”就不是实在的东西。还有一个用得不当的词就是“智能”，有些根本没有智能的东西也被带上了这个帽子。 其实，解决文字方面的问题并不难。作者在写完文章后只要念一、两遍，大部分文字问题都可以发现。不过，如果作者在口语表达上就有不规范的地方和固癖，这样做的收效不大。 八、英文稿的特殊问题 英语不是我们的母语，用英语写作论文当然就会出现一些问题。大多数人还不具有用英语思考的能力。在这种情况下，比较好的做法是先写中文稿再译成英语，这样至少能避免直接写英文稿时容易出现的语意不连贯的问题。 英文稿中最容易出现的用词问题是： ⑴ 按汉语硬译，形成所谓的“中式英语”。虽然不大会看到“good good study, day day up”这类“洋泾浜”，硬译的情况还是常见的。有一篇论文把“车载的”译为“tank-load”,其实，单词“vehicular”的意思就是车载。 ⑵ 介词的使用不当，用“of”、“to”较多，其它介词用得少。 ⑶ 代词“this”、“that”用得多，“it”用得少，而后者恰恰在科技文章中用得多。 ⑷ 句型单调，喜欢（或不得不）用“to be”构成句子。 ⑸ 不注意动词的词性。有些动词既可是及物动词也可是不及物动词，应该优先用不及物动词成句，而不要用及物动词的被动语态成句。 ⑹ 冠词“a”、“the”的使用不当，尤其容易忘记使用定冠词“the”。 ⑺ 不注意名词的单、复数，不注意主、谓语的人称配合。 ⑻ 论文中的用词应该比较正式，尽量少用一词多意的词，例如，口语中“get”有“获得”的意思，但论文中最好用“obtain”。 ⑼ 中西文化的差异常常使英文稿带有“中国特色”。有一篇稿件的作者很谦虚，在文章的结尾分析了所提出的方法的缺点，说在今后的研究中会逐步克服这些缺点。外国人就不会这么说，他们总是向前看，即使看到了缺点，也会说随着研究的深入，这种方法将会有更广阔的应用前景。有些文章的作者介绍中非要在“教授”后面加个“博士导师”，外国人就相象不出不是博士导师的教授是什么样子。 九、论文的署名 毫无疑问，论文的第一作者应该是执笔者。这不仅体现了对他劳动的尊重，而且有对文章的责任。 不少文章是在读的研究生写的，导师的名字署在后面，这无可非议。但是，从有些文章可以明显看出，在投稿前导师并没有看过。甚至有的文章已经发表，导师还不知道。这种情况不好。导师即使在成文前参加过意见但成文后不看，这是导师没有负起责任；如果学生在导师不知情的情况下就署上导师的名字投稿，从好的方面理解是对导师的尊重，从不好的方面理解则有“拉大旗作虎皮”之嫌。 近来论文署名还有人数增多的趋势，甚至一篇不长的文章署了五、六个人的名字。这种情况在某个项目的总结性文章中比较多见。诚然，项目参与者在研究过程中的主意是很难分清楚的，但是，论文不是工作总结，在写论文时不太可能集中很多人的想法。至于在署名时多写几个人送人情或者写上根本没有参加工作的领导的名字的做法，更是不应提倡的风气。 十、如何面对审稿意见 一般来说，投送的稿件至少要经过一次技术性审查，英文稿还有一次文字性审查。这种审查通常是学报或杂志的编辑部聘请同领域的专家进行的。编辑部的责任是统一论文的格式、审查文字、处理审稿意见。审稿人的责任是对论文的创新性和正确性进行审查，审稿意见一般应包括为提高稿件质量而应做的修改的建议。 作者对审稿人提出的审查意见首先应很重视，考虑他为什么要提出这些建议。审稿人的意见毕竟是来自一个旁观者的意见，俗话说“旁观者清”，他的意见总有一定道理。有的作者觉得审稿人没有读懂自己的文章（我并不排除有这种可能性），对他的意见也就不认真考虑，这是不对的。审稿人是论文的第一读者，如果他都没有读懂，作者也得考虑自己的文章有什么问题让人家不懂，否则发表后如何面对更多的读者？ 当然，对审稿意见也要分析。虽然编辑部聘请的审稿人是同领域的专家，但是，隔行如隔山，领域很宽，审稿人可能并不熟悉文章作者所研究的某个具体专题，提出一些并不十分中肯的意见也不奇怪。所以，不一定要完全按照审稿人的意见去做。 审稿后，如果要对稿件做修改，一定要实事求是，不能应付审稿人。我给某学报审过一篇关于类刚毛表面减阻效应的论文，一审时我提出了一些问题要求改后再审，作者的态度倒也是谦虚的，承认所提出的问题都有道理，作了一些修改。但是我提出的最关键的问题是对实验的疑问，作者就有点敷衍，将实验结果用与第一稿不同的另一种曲线形式表现出来，而这种曲线明显地是不能由以前的实验结果得出的。我就有了更大的疑问，提出修改后再审。第三稿中，作者又换了一种方式，有了更多的漏洞，后来，这篇稿件再也没有出现过。 不少编辑部对审稿采取了双盲制，即审稿人不知道论文的作者是谁；作者也不知道审稿人是谁。不管这种制度的出发点是什么，我认为它把作者和审稿人的交流限制在文字上，有的编辑部甚至只将审稿人的部分意见转述给作者，这样的交流往往是不充分的，很可能成为提高稿件质量的障碍。既然是做学问，就不应该有所顾忌。 有的杂志的编辑部似乎不审稿。你刚把稿件发过去，它就来函说拟在某期发表，要寄版面费。这是不负责任的编辑部，应该离远点。 说到标题，本文的标题也太大了，不过，本文只是随笔，用这样题目是追求一种引人注意的效果，并不是说，注意了本文所提到的这些事就能写出好论文。打个不十分准确的比方，论文好比一棵树，内容是它的主杆和分支，本文所述的标题、引言、实验、文字等等，或许可以算是一部分叶片，这棵树植根于真才实学的沃土上。要想写好论文，刻苦钻研，增长学识才是关键，论文是用心血浇灌出来的。.
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。
写好论文写作五要素论文写作五要素之一:创新性在科学与技术的发展处于转折,发现和革命的时期,像本世纪之初量子论诞生那种充满重大发现的年代;像四十年代未至五十年代初发明晶体管的年代,像五十年代发现DNA双螺旋结构从而开创分于生物学的激动人心的时期,创新是一种科学发现,它必将开创一个新的学科领域,对人类的认识在哲学的高度上产生深远的影响,对于这些科学革命时期的创新,学术界很容易理解和体会它的含义,这不属于本文论述的重点;本文所关心的是处于科学技术平稳的发展时期,由一般科技人员撰写的论文,它的创新性究竟是指什么,请先看一下《Nature》与《Science》的说明. 《Nature》认为创新是科研成果新颖,引人注意(出入意料或令人吃惊),而且该项研究看来在该领域之外具有广泛的意义,无论是报道一项突出的发现,还是某一重要问题的实质性进展的第一手报告,均应使其他领域的科学家感兴趣.《Science》则认为,创新是指,对自然或理论提出新见解,而不是对已有研究结论的再次论证,内容激动人心并富有启发性,具有广泛的科学兴趣.具体而言,就是说在已沉寂的研究领域提出创新思想,在十分活跃的研究领域取得重大进展或者是将原先彼此分离的研究领域融合在一起. 读者不难看出,上述要求并不是容易达到的,即使是在这两种刊物上己发表的论文,也并不是都能达到这个要求,如果有10%的论文能达到这个要求也就相当不错了,显然这种要求是办刊人员的奋斗目标和期刊的最高标准,为了比较,再来看一看《科学通报》,《中国科学》和《自然科学进展》这三种全国性综合期刊对创新性的要求,它们的要求是共同的.即在基础研究和应用研究方面具有创造性的.高水平和有重要意义的最新研究成果.读者可能己注意到这里对创新性的要求与《Nature》,《Science》的要求不同之处在于没有特别强调论文的内容应能引起科技界广泛的兴趣,用现在流行的话来说,就是大家广泛关注的热点问题,作为国际科学期刊,《Nature》与《Science》强调这一点是应当的,也是可以实现的,他们可以从众多的来稿中筛选出符合这一要求的论文;而国内期刊需要根据本国科研的实际需要和整个背景情况来慎重地对待这个要求,其实,随着国家科学基金个人申请项目的逐年增多,申清人就可以既根据个人的专长,又根据当前国内外自己所熟悉的科学前沿进展确立科研选题,那么假以时日,这个要求也就不难达到了.但是,需要特别指出的,像《Nature》与《Science》这样著名的国际科学周刊,在全世界也只此两家,我们没有可能.也没有必要完全照搬那些不符合国情的东西,毕竟,意义重大的论文或研究成果一定会引起相关领域科技人员的关注. 笔者认为,一篇沦文或一项研究课规模不一定很大,但研究一定要深入,结果一定要深刻,要能反应研究者独到的见解.这样的论文列入高水平论文想必不会有疑问了.论文写作五要素之二:可读性一篇科学论文的可读性是至关重要的,应当引起作者的高度重视.可读性是由如下因素决定的: 1.研究工作是否取得了实质件进展,所得结论是否可靠,结果是否深刻和有启发性,如果是阶段性成果,它对后续的研究有什么指导意义,是否是重要发现的前奏. 如果研究工作没有获得阶段性或最终的结果,就不应动手写论文,靠一个平淡的研究工作无论如何是写不出一篇好文章来的,因而也不可能是一篇具有可读性的文章. 2.作者要对论文进行完整的构思,体现严密的逻辑思维,一项研究课题经过长期努力工作而得到结果时,就应当像艺术家构思一幅作品那样,一丝不苟.精雕细刻,对论文的论述方式,内容的取材,学术思想的解释,研究背景的介绍等等需要反复推敲,仔细斟的,以期作到论文的结论严谨,内容充实.论述完整.逻辑性强.如果作不到这一点,那么论文就很难引起读者的阅读兴趣了. 3.在论述方式上,要作到深入浅出,表达清楚.简练.专业术语准确,前后一致,语言要规范,生动. 4.文字与插图恰当的配合.国内相当多的论文在利用图,表来生动地阐述学术内容方向还显不足,随着计算机三维可视化方法的普及,论文中采用彩图,立体图的趋势将会增加,这可以避免过多的文字说明,而且效果也比较好. 5.论文的体例格式.虽然每一期刊都制定了能反映他们自己的风格和特点的体例要求,但大体上,学术期刊有一个共同的体例要求,读者对此并不陌生,不过真正认真照着去作的却不多,作者可能很少思考这样一个问题学术期刊为什么要提出体例要求 须知这不是可以随意对待的事.体例不仅保证了论文形式上的规范,也保证了内容上的可读性,恰恰就是这一点被许多作者所忽视了,其中,论文的标题.摘要和关键词这三者基本上决定了论文能否被期刊所采纳和能否引起读者的兴趣.进入《科学文献索引》的优秀期刊《Chinese physics Letters》(中国物理快报)一再申明:本刊特别注重文章的标题.摘要的编写.目的在于提高文章的引用率.标题应该清晰地描述文章的内容,又能反映与其他文献的区别.关于摘要,首先要求是对文章时主题及其所属的领域和研究对象给予简短的叙述,更重要,更严格的要求是对文章的理论或实验结果,结论以及其他一些有意义的观点给出情晰,明确,较具体的简要的叙述.可见这三者对一篇论文是能产生画龙点睛的效果的.国内有些论文的一个通病是喜欢包罗万象的,大而空的标题,接着又是言过其实,空洞无物的掖要.例如说一次观测就得出一个变化规律;一个算法就解决了一个NP问题,等等,罗列的关键词不能反映论文的中心议题,也不便于检索,这样就使得读者没有兴趣再读下去了,出现这样的结果,何谈沦文的可读性 请看一下《Nature》在投稿指南第二条上对可读性是如何解释的:来稿应写得清楚.简练,以便让其他领域的读者和母语为非英语的读者能能够读懂.基本的但又属于专业的术语应作简明解释,但不要说教式的.在投稿之前请从事其他学科研究的同事对最终文稿在清楚易懂方面提供意见往往很有用.《Nature》杂志的编辑常常建议修改并重写论文的摘要和正文的第一段(即引言),...,并保证文章和图片对非该领域的读者明确,能读懂.这再清楚不过地说明了论文的可读性是何等重要,《Nature》杂志一再最终文稿在清楚易懂方面提供意见往往很有用.《Nature》杂志的编辑常常建议修改并重写论文的摘要和正文的第一段(即引言),...,并保证文章和图片对非该领域的读者明确,能读懂.这再清楚不过地说明了论文的可读性是何等重要,《Nature》杂志一再申明,论文是否利用最终决定权属于编辑部,凡不符合他们要求的稿件,毋需深人阅读即行退稿,道理很简单,在大量来稿的情形下,编辑不可能花太大多的精力和时间去处理一篇可读性很差的稿件. 谈到可读件,使笔者回想起在数学界流传很广的一件恢事.在本世纪之初,Hilbrt由于提出23个数学论题而名声大振,有人间他何谓一3个好的数学选题,Hilbert毫不犹豫地回答:清晨与你漫步时,能向你遇到的第一位行人用10分钟时问解释消楚的数学选题.可见简明,清楚,易懂是一篇论文必须具备的基本条件. 当然,《Nature》与《Science》不是专业杂志,他们特别重视论文可读性是可以理解的,那么,专业期刊是否就不必这样认真对待可读性问题呢,事实上,可读件是指读者在读过你的文章之后,能够明了你要说的什么问题,是怎样着手解决的,并不需要读者非得全面理解你的论文的全部内容,因此,专业期刊同样要求论文具有可读件,如果一篇论文由于可读性差而失去很多读者,对于期刊本身而言,负面影响将是严重的.论文写作五要素之三:信息量信息量是源于通信领域而逐渐普及成为大众与媒体频繁使用的一个词,将它与一篇科技论文联系起来,是指在篇幅有限的情况下,论文本身能向读者提供多少有关该论题的信息.笔者在《Chinese physics Letters》的投稿规范上看到,它是指"要尽可能多地给出有关研究的信息,尽可能少地运用investigate(调查),study(研究),disuss (讨论)等词,并举例作了进一步解释,如"The cross section is (±)就比"The cross section is measured"包含更多的信息量.通俗地讲,读之前或许不知道,或者模糊不消或不确切的知识在读过该文之后不仅获得新知识,还消除了模糊不清或不确切之处,就说明这篇文章包含较多的信息量.简言之,当你读完一篇文章后获得的新知识越多,说明它的信息量就越大.显然,"多点测量"的信息量要比"6点测量"少得多,前者给出的是模糊的,不确切的信息,而后者则是清楚的.确切的信息.现在,国内外一些著名期刊对论文的篇幅作了严格限制,这样作的意义何许呢 显然新的学术思想,新的实验,新的发现......等等创新结果是决定论文信息量的关键,但是不可否认,篇幅的严格限制会促使作者想方设法删除那些与文章主题关系不大的或次要的内容,作者面对篇幅的限制,不得不一次又一次地重新构思论文的框架,选择最重要的素材,采纳最恰当的表述方式并对文字的叙述仔细推敲,这样作的结果,一般来说论文的内容充实了,(信息量上增加了,主题鲜明了,论文的质量也相应地提高了.著名的国际学术期刊《Physical Review Letter》的编辑首先对来稿从标题,图表,数学公式直到参考文献逐一计算所占的行数,总行数绝对个能超过46O行,否则即退回作者重新修改,精练内容到符合要求为止.篇幅虽少但内容不充实,论文包含的信息量太少则很难被编辑,申稿人认为是篇好文章,退稿是预料之中的事.从上可知,限制论文篇幅隐含着对信息量的要求,只要作者认真对待,反复修攻,精练自己的叙述方式,就能够改善论文的质量,尤其是增加信息量在这方面值大家借鉴的是,Watson与Crick发现DNA双螺旋结构的论文发表在《Nature》上,只有约500字和一幅DNA的双螺旋图,就是Penzias和Wilsoh发现字宙大爆炸的3K背景辐射的技术观测论文也只有一页篇幅,而这两篇论文则使作者分别获得了诺贝尔生物医学奖与物理学奖.论文写作五要素之四:参考文献将参考文献列为评价一篇论文质量的标准之一,可能会使读者和作再感到惊奇,甚至产生异议,这并不奇怪.因为笔者认为,参考文献在一篇论文中的地位,以往是被大大忽视了.现在有了《科学文献索引》,就不难理解参考文献在论文中的重要作用了,由美国宾州的科学信息研究所(Institute for Scientific information,ISI)倡导的按论文被引用的次数来评价研究成果的思想就产生了SCI,它除了收录论文的作者,题目,源期刊,摘要,关键词之外,还特意将论文所列的参考文献全部收录下来,这样就能把一篇论文同其他论文之间有学术意义的联系勾画出来,从而沟通了不同作者群体之间的学术联系,并进一步统计出期刊的影响因子(Impact Factor),即某一期刊在连续两年内发表的论文总数为A,第三年它被引用的次数为B,影响因子IF=B/A,意指该刊两年内所发表的论文在第三年彼引用的平均次数.它反映了该期刊在世界范围内的影响,在不同刊物上发表文章其难易程度相差可能很大.可见参考文献对计算影响因子和评价论文水平所引起的巨大作用.当然,有一些非常优秀的论文并不一定刊登在影响因子很高的期刊上,例如Lorenz的"确定性非周期流";Feigenbaum的"非线性变换的普适测度特性"以及Shannon的"通讯的数学理论",等等,用IF作为唯一衡量标准显然是不公允的,偏颇的.对于作者来说,一项研究工作从选题开始就离不开阅读文献资料,在撰写论文时,一定要将你产生新的学术思想之前最重要的文献列举出来,说明当时的研究所达到的水平;在研究工作开展中,受哪些文献资料的启发,从哪些论文中获得了教益,促进了研究进度,属于这类的文献均应列出,写论文时应对论文涉及的学科内容进行检索,看看是否遗漏了重要的相关文献,有一个感人至深的事例,就是孟德尔(Mendel )的豌豆杂交实验,他把从两年实验中总结出的杂交组合法则发表在"自然研究协会"的杂志上,几乎没有引起人们的注意,他去世16年以后,三位有名的生物学家彼此独立地再次发现了他得出的组合法则,他们是荷兰人de Vries,奥地利人Tschermak-Seysengg和德国人Correns,他们同在1900年递交了自己的论文,为慎重起见,又不约而同地各自查找了有关豌豆杂交实验的全部资料和论文,恰巧同时发现孟德尔早于他们30多年就发现了杂交遗传的规律,为了表示对前人的敬仰和尊敬,他们各自在论文中将该规律称作孟德尔定律,如果他们三人轻视论文中的参考文献,那么其后果将会多么今后世人遗憾啊!类似的例子还有很多.总之,一篇论文所代表的研究只能起到承前启后孔作用,除了自己独立而创新的那一部分内容外,在论文中不必也不可能对涉及到的相关问题逐个详细论述,这时给出有关的参考文献,以说明结论,观点,数据的来源,读者如想深入了解这个问题就可查阅文献,这样一来,文献就成了自己论文的补充和完善,编辑,审稿人将根据论文中开列的文献消单初步判断该论文的水平以及作者对有关学科的背景知识水平,自然在一定程度上也可以判断作者的科学道德,如果不是受文献检索条件的限制,你未能在论文中列出与你的研究密切相关的主要文献,读者,编辑和审稿人可能会看作是一种不良学风,这对你的事业可能会产生严重的损害.参考文献的选择是一项极为严肃的事,它关系到论文的可信度和作者的声誉,论文的作者对所开列的主要文献均应认真阅读过,并向读者保证论文中某处引用的参考文献的确与该处的内容有关,文献发表的刊物,年代,卷号,标题,页码同样应核实无误,期刊的编辑人员花在这方面的时间和精力是很多的,但许多作者对此却了解甚少,采取了轻慢的态度.国内学术论文在引用参考文献上存在以下问题1, 为了省事,转引二手文献,既不核对,自己也没有看过或浏览过,引用是否恰当,准确,一般则很少考虑.2, 只引自己的论文,这既是自负又是无知的表现,读者,编辑和审稿人认为只引作者自己的论文,说明作者的研究课题没有引起同行的关注,不属于热点课题,也不属于前沿课题,同时还认为作者对当前该领域各相关学科的进展不了解,起码很长时间没有查阅文献资料或阅读学术期刊了.对于这类论文国内编辑部一般采取十分宽容的作法,就是退请作者作补充,因为出现这类现象的作者有些还是学术界资深的研究员;国外这类现象很少见,遇上了自然是作退稿处理.3, 阅读的是中文文献,引用的是外文文献.以的《Vision》一书为例,该书由于创立了视觉的计算理论而在国际上久负盛名,国内很及时翻译出版了中文本,成为从事生物视觉.计算机图像处理,机器人视觉研究的必读之书,遗憾的是,不少作者在中文期刊论文中却引了该书的英文原著,实际情况是,英国原著在全国没有几本,就是中国科学院图书馆也没有,那么许多读者是从哪里得到原版著作阅读呢,中文版是几位专家历经干辛万苦完成的一本语言流畅,表达准确,可读件很高的译著,当你从中学得了有用的知识后,为什么只引用英文原著,而不引用中文译著呢 4, 引用文献中近三年之内的比例少,这自然和国内外文期刊少,同内读者获得外文期有较大时间滞后有关,随着Inlernet的发展,这种情况会得到改善.笔者将参考文献作为判断一篇论文质量的标准之一,相信会被越来越多的作者,读者,编辑同仁以及审稿专家理解和认同.论文写作五要素之五:署名与致谢科技论文的署名是一件极其严肃的事,应按研究工作实际贡献的大小确定署名论文中的每一位作者均应对其论点,数据和实验结果负责任 ,其中责任作者还应当对读者的质疑有答辩的能力与义务.不恰当的署名既可能失去获得科学奖励的机会,又可能严重损害论文与作者的声誉.诺贝尔生理医学奖得主Baltimore于1986年在他本人并不熟悉的,不知道有伪造实验数据的论文上署名,造成了恶劣影响,受到科学界严厉的谴责,论文被宣布撤回,他本人引咎辞职,因此,优秀科技论文的署名反映了作者的科学道德,应经得起时间的考验.一篇科技论文所涉及的研究工作在很多情况下是由一个研究小组完成的,至少包含了课题组的贡献,也包含了作者与同事,同行的学术交流与讨论,甚至向其他专家学者当面的或书面的请教.也包括经费的支持和工作条件的保障,等等.在这种情况下,作者通过论文对自己的学术思想,研究进展提供过帮助的主要人员表示致谢是完全应当的,特别是在学术上,科学问题方面对自己的研究提供过帮助或得到过启发的人员,一定要向他们致谢(期刊论文不一定要书面致谢,靠参考文献或联合署名解决).在第二次世界大战结束后,科学界出现了一次极不公平的诺贝尔奖事件,当时著名的女物理学家莱丝.梅特娜(Lise Meitner)对核裂变作出了重大贡献,由于出身犹太民族受到迫害离开德国后,她曾通过大量书信促进(实际上也指导了)奥托.哈恩(OttoHahm)进行实验工作,遗憾的是哈恩为了独得诺贝尔奖,未能向评委会提供这些内情,既未在论文中署上梅特娜的名字,也未向她致谢,终于将梅特娜排斥于诺贝尔奖之外,使科学界感到极大的震动,哈恩的品行将永远受到谴责.论文的作者千万不要轻视致谢这件事,把它看成是可有可无的事,自已论文公开发表后,就用书面形式记载了你的科研成果,同时记下了你的科研道德,像哈思那样的事,无论它的档次多高,还是不出现为好.以上五个要素,是一篇优秀科技论文必须具备的,至少是应当努力去实现的目标.编辑,审稿人实际上是与作者一起为实现这一目标在不懈地工作着,关键当然还是作者自己.怎样撰写向SCI刊物投稿的论文撰写科学论文的重要性:科学论文是科研成果的主要产出形式.撰写科学论文是一个科学工作者必须具有的基本功.学习撰写科学论文是每一个研究生的必修课,但必须通过实践才能学好.什么是SCI论文 SCI(Scientific Citation Index)是美国科学信息研究所(ISI)编辑出版的引文索引类刊物,创刊于1964年.分印刷版,光盘版和联机板等载体.印刷版,光盘版从全球数万种期刊中选出3300种科技期刊,涉及基础科学的100余个领域.每年报道60余万篇最新文献,涉及引文900万条.进入SCI这一刊物的论文即为SCI论文.SCI选录刊物的依据是文献分析法,即美国情报学家加费尔德提出的科学引文分析法.该分析法以期刊论文被引用的频次作为评价指标,被引频次越高,则该期刊影响越大.在一定时期(通常是前两年)内,某一刊物发表的论文,被已经进入SCI刊物的论文所引用的总次数,除以该刊物这一时期内的论文总数,即为该刊物的影响因子.ISI对全球的自然科学刊物进行考察,凡影响因子大于某一临界值的刊物,则可以进入SCI系统.进入SCI系统的刊物分为两类,即内圈和外圈,前者的影响因子高于后者,前者称为SCI刊物,后者称为SCIsearch刊物.SCI刊物还分为影响因子高区(大于),中区(在和之间)和低区(小于)3类.衡量期刊特性的,除了影响因子外,还有及时指数(Immidiacy Index)和被引用半衰期(Cited Half Life).及时指数是指一种期刊当年发表的文献在当年被引用的次数与当年的文献总数之比.此指标表示期刊论文所述的研究课题在当前的热门程度.被引用的半衰期是指一种期刊各年发表的文献,在当年被引用次数逐年累计达到被引用总数的50%所用的年数.被引用半衰期反映期刊论文研究题目的延续时间,即期刊论文时效性的长短,或知识更新的快慢.在选择投稿的刊物时,可以综合考虑以上各个指标.SCI论文的重要性:随着经济全球化,科学研究也日益全球化,SCI论文是进行国际科学交流的重要方式,也是使国际同行了解我们的主要渠道发表SCI论文,可以向世界显示我国基础研究的实力,提高我国在世界科学界的地位.在 世界著名刊物如Nature和Science上发表一篇重要文章,对于某一学科而言,其意义不亚于在国际体育比赛中取得一块金牌.发表SCI论文的多少和论文被引用率的高低,是国际上通用的评价基础研究成果水平的标准,是招聘,提升,考核,评奖的重要指标.就基础研究而言,在什么样档次的刊物上发表的论文,便具有什么样档次的水平,一目了然,一般不再需要鉴定.如果成果不是在国际知名的SCI刊物上发表,便很难被认为是国际水平的.发表SCI或SSCI论文是地理与资源所基础研究领域博士生取得博士学位的必要条件.也是联系出国深造时使国外导师了解自己的最好方式.好文章的起码要求:Clear: 思路清晰,概念清楚,层次清楚,表达清楚Complete:内容完整,结构完整匀称,切忌虎头蛇尾,有始无终Correct:科学内容正确(不出错),资料数据正确(数据可靠,可信),语言正确(无语法错)Concise:论述深刻,充分揭示其科学内涵,使用定量方法怎样撰写向SCI刊物投稿的科学论文 据估计,属于语言和写法方面的原因而退稿的,占30-40%;属于实质性内容的原因而退稿的,占60-70%.为了有的放矢,应该首先分析向SCI刊物投稿命中率低,退稿率高的原因:无新意,重复他人工作(国际刊物最欢迎的是具有原始创新性的工作);有新的发现,但未能很好地提炼,升华并上升到理论的高度;单纯的定性描述,缺乏定量的,理论的分析;仅仅是区域性(Local)的工作,而不是具有普遍意义,可以推广到其他地方的的工作(General),即仅仅是国外方法在中国某一地区的应用,而不是提出新的方法;文章组织得不好,文字功夫欠佳,国外审稿人难以看懂.怎样使研究工作具有新意 采用新技术,新仪器对自然过程进行观测,取得新资料;对新资料进行分析,提出新概念;在新概念的基础上建立新理论.用新的思路,理论或方法对前人取得的观测资料进行分析,得到新的结论.立足于我国特有的自然条件(如黄土高原,黄河,青藏高原,喀斯特地貌等),发现新的自然现象和自然规律.对前人建立的模式或理论提出质疑,建立修正的模式.怎样对观测资料进行提炼,升华 以新的理论,概念为指导.如地貌学的临界理论,复杂响应理论.建立模型:经验统计模型;有物理基础的模型;模糊数学模型;系统动力学模型;灰色系统模型;分形模型;人工神经网络模型等.在资料分析的基础上,提出新概念,新方法,新理论.在GIS平台上进行研究成果的集成与表达.怎样进行文章的组织 文章的结构语言图表提要:研究的主要科学问题和目的,方法,主要发现,结果,结论.应具有自明性.关键词:准确,规范,不要太偏(否则会影响文章的引用)前言:提出问题介绍论文的背景,本领域的前人研究历史与现状,尚有哪些问题有待解决,进而提出本文研究的问题和目标.方法(理论或观测技术)所取得的资料(资料是如何取得的,对资料精度的分析)分析与结果(逻辑推理,理论推导,建立模型,模型的验证);结论.语言:使用严格的科学术语,不使用未经定义的似是而非的说法,对于自己首次提出的概念要给出明确的定义;语言要准确,少用文学语言,切忌将科学术语生硬地译回到英语中去,使国外审稿人不知所云;要有较强的逻辑性,推理要由充足的理由(已知的原理或事实的依据),不要做大跨度的跳跃.可以看一点逻辑学的书,包括数理逻辑,以提高思维的严密性.写出地道英语论文的窍门:多读,多记,多背,不妨采用小学生学作文的方法,多背一些句子甚至段落.当语言掌握到一定程度时,可直接写出英文,而不要先写中文,再逐句甚至逐词翻译.只有能用英语思维的人才能写出好的英文.多投稿,国外审稿人常会对语言进行修改,与你的写法对照,会有很大收获.图表:地图是地理学家的特殊语言,是地理研究成果的结晶.用相关图,变化曲线,分布图来表示所取得的成果,比语言叙述要直观得多,而且也更加具有定量意义.以表的形式列出必要的观测数据,国外审稿人对此很感兴趣.不同类型科学论文的写法:分类(1)实验性论文(2)报道性论文(3)理论性论文(4)综述性论文实验性论文1 前言2 实验方法3 实验结果(数据)4 对实验结果的分析5 结论报道性论文(报道某一项科学发现,这一发现不是通过实验,而是通过野外调查发现的)1 前言2 研究区概况3 对所发现的现象的叙述4 解释5 科学意义6.结论理论性论文(提出一项理论或计算方法)1 前言2 理论的提出(推导,证明)3 理论的验证(如理论模型的率定)4 理论的应用(算例,或应用意义)5 结论综述性论文综述某一领域中的最新进展,应该有述有评,而不只是前人工作的罗列;要有综述者自己的观点和对他人工作的评价,指出不足之处和解决问题的设想;应该归纳出几个热点或前沿问题,展开叙述,不要像记流水帐似的,面面俱到;既要大量占有文献,又要有所取舍,突出精华,要对文献仔细消化之后再动笔,切忌机械罗列.要有对未来发展的展望,对他人的研究起到指导作用;尽量引用最新的工作,体现出时效性;尽可能阅读原始文献,"吃别人嚼过的馍没味道".在SCI刊物发表文章的几点体会立足于创新:新概念,新方法(技术),新资料,新发现,新理论."新"是一篇好论文的灵魂.立足于我国特有的自然条件(如黄土高原,黄河,青藏高原,西南喀斯特地貌),发现新现象,提出新概念.写好提要;写好前言,特别是写好文献综述;资料来源和观测方法要准确详细地交待清楚;凡是引用他人的观点,事实,数据,均须注明出处;要附上研究区的地图,文中提到的地名要出现在图上,不能遗漏;寄回修改稿时,对审稿人所提的意见是如何修改的,要一一说明;未能修改的,要说明理由,得到审稿人的理解.敢于向权威刊物投稿:不少杂志欢迎来自中国的成果;国外审稿人的意见颇多真知灼见,即使退稿,对你也有很大启发;档次越高的刊物,审稿人的水平越高,有新意的成果越不会被埋没;可以不花代价得到与世界级学者进行学术对话的难得机会.大胆向SCI刊物投稿,不要怕退稿.国际SCI刊物一般不迷信名人.