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论文查重系统的规则：
1、知网论文查重系统，是目前市面上最先进的模糊算法，如果论文的整体结构或格式被打乱，那有可能会导致同一篇文章，第一次检测到的和第二次检测标记重复的内容不一致，或者是第一次查核从检测没有被标记为红色内容的部分，在第二次查重检测的时候，被标记为重复内容。
因此，论文内容和论文的格式非常重要，如果你对论文的重复内容进行降重修改，那不要修改论文的原始大纲和结构。
2.如果是整篇论文上传查核检测，那系统会自动给将，文章目录信息自动是被。然后，系统将会对每章内容进行查重比对。每个单独部分内容都会比对，然后逐一进行检测，最终生成一篇论文查重报告，被标记为红色字体部分的内容就是严重重复的内容。
3.中国知网为检查系统的敏感性设定了一个门槛。 门槛是5％。 它在段落中衡量。 少于5％的剽窃或引用无法被发现。这种情况在大的段落中或小句情况下很常见。 例如：如果测试段落1有10,000个单词，则不会检测到对单个500字或更少的文章的引用。
实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多地选择文章，以及剪掉几句话。这不会被检测到。
4.如何判断检测论文的抄袭？知网论文检测的条件是连续13个字相似或剽窃将标记为红色，但必须满足3个先决条件：即引用或剽窃的A文献中的词语数量 并能在每个测试部分都能实现。超过5％就被检测为红色。
5.知网检测系统会自动识别参考文献，参考文献不参与文本检测。另外，它被删除。在知网测试报告中，参考文件以灰色显示，说明未参与测试。当然，如果参考格式完全正确，这将被自动排除。否则，引用将作为文本进行测试导致参考文献全部标红。结果增高！
6.知网的论文检查整个上传，PDF或Word格式可能会影响测试结果。由于上传PDF检测，PDF将具有比Word更多的文本转换过程。这个过程可能会破坏你原来正确的目录和参考格式。特别是那些英文目录和大多数英文参考文献，英文字符数很高。如果英语被标记为红色，则总体结果将大大增加。
7.对于论文引用而言，如果你引用了他人的内容，那就要用引用符号进行相应的标注。如果引用没有进行标注，那系统会自动查重比对，这样可能会导致论文的重复率增加，所以，合理的引用他内容是非常有必要的。
运动目标的检测的其主要目的是 获取目标对象的运动参数（位置、速度、加速度等）及运动轨迹 ，通过进一步分析处理，实现对目标行为更高层级上的理解。 运动目标检测技术目的是 从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来 ，常用于视频监视、图像压缩、三维重构、异常检测等。
运动目标检测主流方法有帧差法、背景差法、光流法等。光流法源于 仿生学 思想，更贴近于直觉，大量昆虫的视觉机理便是基于光流法。 二十世纪五十年代心理学家Gibson在他的著作“The Perception of Visual World”中首次提出了以心理学实验为基础的光流法基本概念，而直到八十年代才由Horn、Kanade、Lucash和Schunck创造性地将灰度与二维速度场相联系，引入光流约束方程的算法，对光流计算做了奠基性的工作。
光流（optical flow）：由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动。
通俗说，对于一个图片序列，把每张图像每个像素在连续帧之间的运动速度和方向（ 某像素点在连续两帧上的位移矢量 ）找出来就是光流场。
第t帧的时A点的位置是(x1, y1)，第t+1帧时A点位置是(x2,y2)，则像素点A的位移矢量：(ux, vy) = (x2, y2) - (x1,y1)
如何知道第t+1帧的时候A点的位置涉及到不同的光流计算方法，主要有四种：基于梯度的方法、基于匹配的方法、基于能量的方法、基于相位的方法。
光流法依赖于三个假设：
根据所形成的光流场中 二维矢量的疏密程度 ，光流法可分为稠密光流与稀疏光流。
稀疏光流只对有 明显特征的组点 （如角点）进行跟踪，计算开销小。
（1）calcOpticalFlowPyrLK 基于金字塔LK光流算法，计算某些点集的稀疏光流。 参考论文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the algorithm》 （2）calcOpticalFlowFarneback 基于Gunnar Farneback 的算法计算稠密光流。 参考论文《Two-Frame Motion Estimation Based on PolynomialExpansion》 （3）CalcOpticalFlowBM 通过块匹配的方法来计算光流 （4）CalcOpticalFlowHS 基于Horn-Schunck 的算法计算稠密光流。 参考论文《Determining Optical Flow》 （5）calcOpticalFlowSF 论文《SimpleFlow: A Non-iterative, Sublinear Optical FlowAlgo》的实现
PaperFree论文查重软件通过海量数据库对提交论文进行对比分析，基于大数据指纹比对算法，相比常规比对速度提升10倍，在保证查重质量的情况下，几秒钟就可以出查重结果，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用。
1、论文包含目录、摘要、正文、参考文献、附录，检测内容根据学校的要求来提交，目录和参考文献格式正确被系统识别到了的话系统是不参与检测，所以目录和参考文献的格式一定要正确；2、论文检测系统是以“连续13个字重复”做为识别标准。如果找不到连续13个字与别人的文章相同，就检测不到重复。3、检测查重报告解读，全文标明引文中标黄色的文字代表这段话被判断为“引用”，标红色的文字代表这段话被判断为“涉嫌剽窃”。4、论文重复率要求：本科院校一般是15%-30%之间；硕博要求一般是5%-10%，所以同学们在查重前咨询下学校的要求，这样才能够有把握。 5、检测系统多少还是会有一点浮动，同学为了保险起见提交到学校之前用定稿系统检测一遍比学校要求底个5%最为保险6、知网查重价格和次数都有一定的限制，同学在初稿检测的时候可以用paperfree系统检测，这个系统有免费检测的次数，关键是方便修改。
我个人为我们课程DIY过一个知网查重的软件工具，是基于数据流分析的，效果还不错，反正修改变量名，提取函数这些小伎俩是完全无用的，甚至可以做到一定的跨语言查重（只把c#代码copy到java里，然后改一改跑起来是会被发现的）。说明程序代码也会进行对比查重算抄袭重复率。下面具体说说程序代码进行知网查重的方法，具体如下：以c为例，具体流程大概是，先调用预处理器把注释干掉，把macro展开，因include <>而弄进来的那波标准库头文件特殊标记一下，然后建立CFG（control flow graph）进行知网查重。因为CFG关心的是变量的值会怎么传播，所以在中间插入一大堆无副作用的语句是不会有任何效果的，把变量换个名或挪个位置（比如加多一层block）也没啥卵用。c++的话就会麻烦很多，毕竟在c++里就算a + b这么个简单语句，因为operator+可以重载，所以指不定执行完这个语句就可以把地球都炸了呢，而且这个重载在不同namespace里还可能不同，比如namespace A是用地球，namespace B是对整个地球播一段爱的供养神马的……在c++里建立CFG会是个噩梦……程序代码进行知网查重的方法比较复杂吧！！程序代码被知网查重很复杂不过说起来我们的课程比较特殊，因为作业用的是类ACM的提交系统，所以对运行环境有比较严格的限制，这保证了程序代码知网查重查重的准确率。如果是完全开放性的程序代码知网查重（即对语言和第三方lib等等都不做限制的话）恐怕会很困难。 === 举个例子 ===以下是前几天刚刚检测到的抄袭代码片段……下面两段java代码被检测出有高度匹配（右图里getARGBData函数只是把二维数组给复制4份凑成一个三维数组而已，没干其他事）……知网查重时程序代码一样被算重复另外一点，为了减少漏网之鱼，知网查重时一般都会用低阈值初筛，再人工介入复核。此外建立回溯机制，比如如果某人现场考试的成绩和作业排名差异较大的话，会触发重查，专门为他调低阈值重查一遍+人工复核。不过正因为有人工复核，所以思路相同一般是不至于误判的，毕竟只要代码行数一多，思路再相同，代码风格上也会有很大差异。
你好的！代码是不会查重的！这个你就放心吧！【友情提示】==================论文写作方法=========================== 其实，原创的论文网上没有免费为你代谢的！谁愿意花时间给你写这个呢？难道你在空闲的时间原以为别人提供这种毫无意义的服务么？所以：还不如自己写。主要是网上的不可靠因素太多，万一碰到人的，就不上算了。 写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题【这个很可能老师已经给你确定了】，然后在网上查找几份类似的文章。 通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！看看别人都从哪些方面写这个东西！ 参照你们学校的论文的格式，列出提纲，接着要将提纲给你们老师看看，再修改。等老师同意你这个提纲之后，你就可以补充内容！ 也可以把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！ 最后，到万方等数据库进行检测【这里便宜啊，每一万字才1块钱】，将扫红部分进行再次修改！ 祝你顺利完成论文!
单从学术角度来说，论文写的代码不会是查重，里面包含了字母和公式的代码。有些论文查重系统写论文就认不出来了，当然也有学校要求查重。那么当我们知道论文代码时，是否会查重，还是要结合实际情况来进行判断。
原码不会是查重的原因是原码重复率低。其实我们也可以在写作的过程中把别人的代码改成一些基本的内容。只要把代码加起来，然后使用自己的原格式写，那么可以有效降低重复率的，这样对于整个论文的影响也不会很大。代码会不会是查重这个问题真的需要从多方面详细分析，才能更好的帮助你了解更多关于论文查重的知识。
避免论文的高重复率，写代码的时候，千万不要抄袭别人的相同代码，只要内容相同，就会判断查重率更高。同学们在写毕业论文的时候，可以考虑这些基本情况，比如论文代码的编写过程中需要注意哪些事项。代码的格式应该是正确的，只是需要按照一定的规则编写。为什么论文要进行查重？
结合以上情况，我们也可以在搞清楚论文代码的时候，搞清楚我们是否会进行查重。不仅要用正确的格式写代码，而且不要抄袭别人的内容。内容相似肯定会导致论文重复率高，有的学校对于代码也有查重要求，所以我们要考虑到学校的实际要求，才知道怎样去操作。
随着打击学术不端行为的加大。随着各种论文查重系统的不断升级，论文的查重检测越来越严格。很多人可能会问:论文中的代码查重吗？下面介绍一下这个内容。1、 论文中的代码是否再次检测？1.代码实际上属于论文查重的范畴之一，但如果是word版本，使用WPS公式编辑器，则不会被查重；如果提交PDF版本，代码部分将被查重。2.另外，有些学科的代码是一样的，也会被查重。毕竟代码属于论文的正文部分，查重是必须的。重复次数超过控制范围后，也会被标记为红色，影响论文的查重率。3.知网近年来更新非常快。在最新版本的知网查重系统中，新增了源代码库，内容非常完整，可以支持等源代码的检测和比较。论文中代码如何降重？1.对于论文中查重率较高的部分代码，建议大家将其转换成图片，简单的操作就是将原始内容截图，重新插入论文。2.除了转换成图片，还可以适当删除查重率高的代码，或者以其他形式表达，但要注意代码的书写是否正确。3.如果引用的代码查重率偏高，很可能是引用部分设置的格式错误造成的，需要调整格式。4.代码的原创性也很重要，所以要尽量独立编写代码；对于一些重复率高的代码，应该尽量少用。
一、图片输入层面 基于以上结论，采用多尺度训练过程中，要在避免那些极小的和极大的（多尺度后）带来的不好的影响时，考虑保证目标有足够的多样性。所以在进行多尺度训练过程中，将每种输入尺度下，不满足要求的proposal以及anchor忽略。论文中使用了三种尺度如图所示，比一般的多尺度训练的尺度跨度要大。 二、 Neck部分（采用金字塔结构改进方案的） 一般意义的FPN网络结构是最右边似的结构，而本文中采用的结构则是 该方法首先无疑是增加了计算量，优点就是最终输出的每一层的特征不是一个线性的变换（应该想表述的说不是从一层特征直接到另一层特征），而是使用共享的多层特征。最终相比RetinaNet提升一个点左右吧，效果一般。VisDrone2020检测的冠军团队采用了这个结构 该文章利用多个TUM模块试图更充分构建的特征金字塔的网络结构，靠前的TUM提供浅层特征，中间的TUM提供中间层特征，靠后的TUM提供深层特征，通过这种方式能够多次将深层浅层特征融合，参数量多了。和RetinaNet对比可以看到，512输入，都不采用multi-scale推理，mAP由33提升到，小目标精度也提升了一点；以参数量和计算量堆砌的精度提升，不是好方法。 文章认为不同层的重要程度应该和目标的绝对尺度分布有关系，所以在FPN自上而下融合的时候，加入了一个尺度因子用来平衡金字塔不同层的重要性。个人感觉意义不大，实际提升也不明显。 三、 Head部分的改进方案 在VisDrones上的冠军方案和若干其他方案都采用了这种“双头部”的方案。soft-NMS似乎可以提升几个点。 四、 小目标目前检测不好，主要原因不是小，应该是小且和背景接近，对比度不高。所以可以借鉴伪装物体检测的思路；
一个经典例子是存在一个测试集合，测试集合只有大雁和飞机两种图片组成，假设你的分类系统最终的目的是：能取出测试集中所有飞机的图片，而不是大雁的图片。然后就可以定义： 要得到Precision-Recall曲线(以下简称PR)曲线，首先要对检测模型的预测结果按照目标置信度降序排列。然后给定一个rank值，Recall和Precision仅在置信度高于该rank值的预测结果中计算，改变rank值会相应的改变Recall值和Precision值。这里选择了11个不同的rank值，也就得到了11组Precision和Recall值，然后AP值即定义为在这11个Recall下Precision值的平均值，其可以表征整个PR曲线下方的面积。即： 还有另外一种插值的计算方法，即对于某个Recall值r，Precision取所有Recall值大于r中的最大值，这样保证了PR曲线是单调递减的，避免曲线出现摇摆。另外需要注意的一点是在2010年后计算AP值时是取了所有的数据点，而不仅仅只是11个Recall值。我们在计算出AP之后，对所有类别求平均之后就是mAP值了，也是当前目标检测用的最多的评判标准。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
举个例子：判断一个人是不是秃子，假设500根头发以下算秃子那么计算机会认为499根是秃子，501根不是秃子，可是我们人会认为多一根也是秃子呀？那502根呢？503……那我们都是秃子……那么用模糊数学这个结论是什么呢？499根是秃子的几率100%，501根，根呢？嗯，的可能性是秃子。呵呵，机器也能判断了
利用除法来比较分数的大小 今天阳光明媚,我正在家中看《小学数学奥林匹克》忽然发现这样一道题：比较1111/111，11111/1111两个分数的大小。顿时，我来了兴趣，拿起笔在演草纸上“刷刷”地画了起来，不一会儿，便找到了一种解法。那就是把这两个假分数化成带分数，然后利用分数的规律，同分子 分数，分母越小，这个分数就越大。解出1111/111<11111/1111。解完之后，我高兴极了，自夸道：“看来，什么难题都难不倒我了。”正在织毛衣的妈妈听了我的话，看了看题目，大声笑道：“哟，我还以为有多难题来，不就是简单的比较分数大小吗？”听了妈妈的话，我立刻生气起来，说：“什么呀 ，这题就是难。”说完我又讽刺起妈妈来：“你多高啊，就这题对你来说还不是小菜啊！”妈妈笑了：“好了，好了，不跟你闹了，不过你要能用两种方法解这题，那就算高水平了。”我听了妈妈的话又看了看这道题，还不禁愣了一下“还有一种解法。”我惊讶地说道。“当然了”妈妈说道，“怎么样，不会做了吧，看来你还是低水平。”我扣了妈妈的话生气极了，为了证明我是高水平的人我又做了起来。终于经过我的一番努力，第二种方法出来了，那就是用除法来比较它们之间的大小。你看，一个数如果小于另一个数，那么这个数除以另一个数商一定是真分数，同理，一个数如果大于另一个数，那么这个数除以另一个数，商一定大于1。利用这个规律，我用1111/111÷11111/1111，由于这些数太大，所以不能直接相乘，于是我又把这个除法算式改了一下，假设有8个1，让你组成两个数，两个数乘积最大的是多少。不用说，一定是两个最接近的，所以1111/111÷11111/1111=1111/111×1111/11111、1111×1111>111×11111，那么也就是1111/111>11111/1111。 大千世界，无奇不有，在我们数学王国里也有许多有趣的事情。比如，在我现在的第九册的练习册中，有一题思考题是这样说的：“一辆客车从东城开向西城，每小时行45千米，行了小时后停下，这时刚好离东西两城的中点18千米，东西两城相距多少千米？王星与小英在解上面这道题时，计算的方法与结果都不一样。王星算出的千米数比小英算出的千米数少，但是许老师却说两人的结果都对。这是为什么呢？你想出来了没有？你也列式算一下他们两人的计算结果。”其实，这道题我们可以很快速地做出一种方法，就是：45×＝（千米），＝（千米），×2＝261（千米），但仔细推敲看一下，就觉得不对劲。其实，在这里我们忽略了一个非常重要的条件，就是“这时刚好离东西城的中点18千米”这个条件中所说的“离”字，没说是还没到中点，还是超过了中点。如果是没到中点离中点18千米的话，列式就是前面的那一种，如果是超过中点18千米的话，列式应该就是45×＝（千米），＝（千米），×2＝189（千米）。所以正确答案应该是：45×＝（千米），＝（千米），×2＝261（千米）和45×＝（千米），＝（千米），×2＝189（千米）。两个答案，也就是说王星的答案加上小英的答案才是全面的。 在日常学习中，往往有许多数学题目的答案是多个的，容易在练习或考试中被忽略，这就需要我们认真审题，唤醒生活经验，仔细推敲，全面正确理解题意。否则就容易忽略了另外的答案，犯以偏概全的错误。
人工智能是计算机科学中的一个分支，用模糊数学的命题逻辑和谓词逻辑，使计算机能构造出语句来表达知识和意思。人工智能的发展，使人们认识到人类的活动，无非是进行能量变换和信息交换，大大地推动了社会的前进，深化了人们对认识论问题的研究。 在日常生活中，经常遇到许多模糊事物，没有分明的数量界限，要使用一些模糊的词句来形容、描述。比如，比较年轻、高个、大胖子、好、漂亮、善、热、远……。在人们的工作经验中，往往也有许多模糊的东西。例如，现在的掌门识别，要确认某个人的身份，要基于此人的手掌识别，然他的手掌的形状以及各种情况的考虑除了很早就有涉及误差的计算数学之外，还需要模糊数学。 人与计算机相比，一般来说，人脑具有处理模糊信息的能力，善于判断和处理模糊现象。但计算机对模糊现象识别能力较差，为了提高计算机识别模糊现象的能力，就需要把人们常用的模糊语言设计成机器能接受的指令和程序，以便机器能像人脑那样简洁灵活的做出相应的判断，从而提高自动识别和控制模糊现象的效率。这样，就需要寻找一种描述和加工模糊信息的数学工具，这就推动数学家深入研究模糊数学。所以，模糊数学的产生是有其科学技术与数学发展的必然性。 1965年，美国控制论专家、数学家查德发表了论文《模糊集合》，标志着模糊数学这门学科的诞生。 模糊数学是以不确定性的事物为其研究对象的。模糊集合的出现是数学适应描述复杂事物的需要，查德的功绩在于用模糊集合的理论找到解决模糊性对象加以确切化，从而使研究确定性对象的数学与不确定性对象的数学沟通起来，过去精确数学、随机数学描述感到不足之处，就能得到弥补。在模糊数学中，目前已有模糊拓扑学、模糊群论、模糊图论、模糊概率、模糊语言学、模糊逻辑学等分支。 模糊数学是一门新兴学科，它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。然而模糊数学最重要的应用领域是计算机职能，不少人认为它与新一代计算机的研制有密切的联系。 目前，世界上发达国家正积极研究、试制具有智能化的模糊计算机，1986年日本山川烈博士首次试制成功模糊推理机，它的推理速度是1000万次/秒。1988年，我国汪培庄教授指导的几位博士也研制成功一台模糊推理机——分立元件样机，它的推理速度为1500万次/秒。这表明我国在突破模糊信息处理难关方面迈出了重要的一步。 三、模糊数学的主要应用 1.模糊数学自身的理论研究进展迅速。我国模糊数学自身的理论研究仍占模糊数学及其应用学科的主导地位，所取得的研究成果在《模糊数学》、《模糊系统与数学》等数十种学术期刊和全国高校学报中经常可见，模糊聚类分析理论、模糊神经网络理论和各种新的模糊定理及算法不断取得进展。 2.模糊数学目前在自动控制技术领域仍然得到最广泛的应用，所涉及的技术复杂繁多，从微观到宏观、从地下到太空无所不有，在机器人实时控制、电磁元件自适应控制、各种物理及力学参数反馈控制、逻辑控制等高新技术中均成功地应用了模糊数学理论和方法。 3.模糊数学在计算机仿真技术、多媒体辨识等领域的应用取得突破性进展，如图像和文字的自动辨识、自动学习机、人工智能、音频信号辨识与处理等领域均借助了模糊数学的基本原理和方法。 4.模糊聚类分析理论和模糊综合评判原理等更多地被应用于经济管理、环境科学、安全与劳动保护等领域，如房地价格、期货交易、股市情报、资产评估、工程质量分析、产品质量管理、可行性研究、人机工程设计、环境质量评价、资源综合评价、各种危险性预测与评价、灾害探测等均成功地应用了模糊数学的原理和方法。 5.地矿、冶金、建筑等传统行业在处理复杂不确定性问题中也成功地应用了模糊数学的原理和方法，从而使过去凭经验和类比法等处理工程问题的传统做法转向数学化、科学化，如矿床预测、矿体边界确定、油水气层的识别、采矿方法设计参数选择、冶炼工艺自动控制与优化、建筑物结构设计等都有应用模糊数学的成功实践。 6.我国医药、生物、农业、文化教育、体育等过去看似与数学无缘的学科也开始应用模糊数学的原理和方法，如计算机模糊综合诊断、传染病控制与评估、人体心理及生理特点分析、家禽孵养、农作物品种选择与种植、教学质量评估、语言词义查找、翻译辨识等均有一些应用模糊数学的实践，并取得很好效果。李洪兴教授，他领导的科研团队采用“变论域自适应模糊控制理论”成功地实现了全球首例“四级倒立摆实物系统控制”。据介绍，倒立摆仿真或实物控制实验是控制领域中用来检验某种控制理论或方法的典型方案。目前，实现三级倒立摆控制的实物系统仍然是世界公认的难题，而要实现四级倒立摆控制实物系统，在世界范围内更是一项空白。北师大模糊系统与模糊信息研究中心暨复杂系统智能控制实验室采用李洪兴教授提出的“变论域自适应模糊控制”理论，先后成功地实现了四级倒立摆控制仿真实验、三级倒立摆实物系统控制，并于今年8月11日实现了全球首例四级倒立摆实物系统控制。而由此项理论产生的方法和技术将在半导体及精密仪器加工、机器人技术、导弹拦截控制系统、航空器对接控制技术等方面具有广阔的开发利用前景。
你说的是啥？请说明白点，行不？
毕业论文的写作格式、流程与写作技巧 广义来说，凡属论述科学技术内容的作品，都称作科学著述，如原始论著（论文）、简报、综合报告、进展报告、文献综述、述评、专著、汇编、教科书和科普读物等。但其中只有原始论著及其简报是原始的、主要的、第一性的、涉及到创造发明等知识产权的。其它的当然也很重要，但都是加工的、发展的、为特定应用目的和对象而撰写的。下面仅就论文的撰写谈一些体会。在讨论论文写作时也不准备谈有关稿件撰写的各种规定及细则。主要谈的是论文写作中容易发生的问题和经验，是论文写作道德和书写内容的规范问题。论文写作的要求下面按论文的结构顺序依次叙述。(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。(三)论文——引言 是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。(四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。(五)论文——实验结果 应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。(六)论文——讨论 是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。(七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。(八)论文——参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊重前人劳动，对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题，也有科学道德问题。一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法；在结果中有时要引上与文献对比的资料；在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。一切粗心大意，不查文献；故意不引，自鸣创新；贬低别人，抬高自己；避重就轻，故作姿态的做法都是错误的。而这种现象现在在很多论文中还是时有所见的，这应该看成是利研工作者的大忌。其中，不查文献、漏掉重要文献、故意不引别人文献或有意贬损别人工作等错误是比较明显、容易发现的。有些做法则比较隐蔽，如将该引在引言中的，把它引到讨论中。这就将原本是你论文的基础或先导，放到和你论文平起平坐的位置。又如 科研工作总是逐渐深人发展的，你的工作总是在前人工作基石出上发展起来做成的。正确的写法应是，某年某人对本题做出了什么结果，某年某人在这基础上又做出了什么结果，现在我在他们基础上完成了这一研究。这是实事求是的态度，这样表述丝毫无损于你的贡献。有些论文作者却不这样表述，而是说，某年某人做过本题没有做成，某年某人又做过本题仍没有做成，现在我做成了。这就不是实事求是的态度。这样有时可以糊弄一些不明真相的外行人，但只需内行人一戳，纸老虎就破，结果弄巧成拙，丧失信誉。这种现象在现实生活中还是不少见的。(九)论文——致谢 论文的指导者、技术协助者、提供特殊试剂或器材者、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的、实在的，不要庸俗化。不要泛泛地致谢、不要只谢教授不谢旁人。写论文致谢前应征得被致谢者的同意，不能拉大旗作虎皮。(十)论文——摘要或提要：以200字左右简要地概括论文全文。常放篇首。论文摘要需精心撰写，有吸引力。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影，或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分。此外，还应给出几个关键词，关键词应写出真正关键的学术词汇，不要硬凑一般性用词。
环境监测与评价主要侧重环境监测与管理。就业面向：环保部门及生产企业的环境监测部门从事环境监测、评价及管理工作。 环境监测与治理技术培养具有环境污染治理方面的职业技能和职业素质，能够从事三废处理与处置、环境监测等岗位技术工作的高技能应用型人才。本专业毕业生的就业方向趋于多样化,主要包括：（1）与大气污染、水污染治理及监测有关的企、事业单位，大、中型企、事业单位水处理部门从事除污设备、净化装置的采购、安装、调试、使用、检修、维护等岗位。（2）环保仪器设备的制造、销售等环境服务行业。 （3）环境监测、样品分析和环境管理等。
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1环境监测质量保证工作的涵义环境监测数据一定要保证具有精密性、可比性、准确性和完整性，在对环境监测数据的精密性和准确性进行评价的时候可以通过实验室质量控制来实现。监测数据的完整性是指在进行实际监测的时候一定要保证不会出现数据丢失的情况，一旦出现数据丢失的情况，要对产生的原因进行分析，并且找到解决的方法。监测的数据也要具有代表性，主要是采样的样品在一定程度上要能够代表整个监测项目范围内的污染情况。数据的可比性是指在对数据进行分析的时候要采用规定的分析方法，这样能够更好的对数据进行比较。2大气环境监测质量保证工作的现状分析环境监测质量保证工作在一定程度上是依赖环境保护部门的监督和指导，同时在环境监测方面也要按照相应的规范来进行。但是，在环境监测质量保证方面还是存在着很多的问题，对出现的问题进行分析，才能更好的找到解决的方法。量难以保证监测数据出现不确定的情况是和检测现场的随机因素有很大的关系。因此，样品的检测结果在很多大的程度上是由采样过程中的环境监测环节有很大的关系。我国的环境监测工作在采样过程中出现了长期被边缘化的情况，这样就使得很多的采样人员在专业知识方面出现了不足的情况，而且很多的采样设备也出现了陈旧的情况，这样也给采样过程增加了很大的难度，这样就使得环境监测质量出现了很多的不可控情况。很多的现场采样人员在工作中出现了对相关的资料进行省略的情况，这样会导致采样的样品出现失真的情况。在对工业废气进行采集的时候，存在着采样时间比较随机的情况，这样就使得采样的数据只能反映某个瞬间的情况。监测网络不够完善现在，我国在环境监测网络建设方面存在着不完善的情况，这样就使得很多的监测数据出现了重叠和浪费的情况，国家环保部门对监测网络建设在逐渐的重视，但是即使这样也不能在很快的时间内进行解决出现的问题。为了更好的促进环境监测质量的提高，一定要重视环境监测网络建设的重要性。3开展好大气环境监测的质量保证工作对整个环境监测工作进行全过程的管理和控制能够更好地保证环境监测质量，因此，可以对环境监测结果采取一定的措施，同时在检测的过程中要给予重视，同时对实验室内的质量也要进行控制。针对大气环境监测过程，其质量控制大致体现在采样环节、样品分析与数据处理环节、报告审核环节等。因此，本章节主要从质量保障体系的建立、现场采样的质量监督、质量保证制度的健全、实验室认可制度的实施等方面展开讨论，以期进一步深化大气环境监测的质量保证工作。建立健全大气环境监测的质量保证体系建立健全大气环境监测的质量保证体系是确保采集样品的代表性、测量数据的完整性、分析数据的精密性和准确性、数据综合分析评价的可比性和可观性的必然要求。研究证实。建立健全质量保证体系对质量保证工作发挥推动作用和导向作用，其中各级监测站皆应以质量保证体系为工作准则。强化现场采样的质量监督力度样品的代表性和真实性对环境质量状况的评估具有直接性的作用。由此可见。必须高度重视环境监测工作方面环境样品的时间性和空间性，即采集样品的代表性和真实性。针对如何提高现场采样的质量监督力度，文章主要从如下方面予以阐述：以现场调查为基础，对有关资料予以核实，并根据具体情况明确采样点位、采样断面、采样频次、采样周期，以此制定符合客观实际的采样方案，进而确保样品的完整性和代表性。针对工业污染源，务必要根据某一标准把污染源划分为一般污染源、次重点污染源、重点污染源三大类．其中重点污染地区、重点污染源、重点污染行业，其对应的采样频次应更高，而次重点污染源次之。与此同时，对样品盛放容器、采样设备、保存条件、现场加标样品的频率和数目、样品容器的标识等的控制力度应到位。推动实验室认可制度所谓实验室认可是指“权威机构对实验室有能力进行规定类型的检测或校准所给予的一种正式承认”。研究证实，基于实验室认可的质量管理体系能够为质量保证提供体系认证。基于实验室认可的质量监督网要求就存在质量问题的科室安排一定数量的质量监督员．其主要对该部门有关监测工作予以监督，其中各质量监督员必须对质量负责人负责。针对质量监督员的任务，其主要负责查找出该科室监测工作方面存在的不合理处，并根据权限范围予以适当纠正。如果存在的问题不在自身权限范围内，其必须及时告知质量负责人．此时由质量负责人带头开展纠错工作，以此规范大气环境监测的质量保证工作。4结束语工业的快速发展使得环境出现了严重破坏的情况，为了更好的保护人们的生活环境，一定要对环境保护问题进行重视。环境破坏对经济发展和社会进步也是有很大的影响，在情况比较严重的情况下也是会对人们的生命财产带来一定的影响。对环境进行监测，能够更好的对环境情况进行掌握。环境监测质量保证工作也是会遇到一定的问题的，因此一定要找到解决的措施，这样才能更好的提高环境监测质量保证工作。转载摘抄 参考内容