轉(zhuǎn)sci論文從入門到精通

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1、轉(zhuǎn)SCI論文從入門到精通卡夫卡說，不用懷疑是否對(duì)你有用，先聽了再說。于是我就轉(zhuǎn)來了。最近很想，找個(gè)角落，潛心的研究一件東西，當(dāng)寶貝一樣。然后，老有所獲。第一部分寫論文前的準(zhǔn)備工作一、先想先寫最后做：1.做研究之前，必須想清楚：結(jié)果能不能發(fā)表?發(fā)表在哪里?2.先把文章大框?qū)懞茫粘鰯?shù)據(jù)，等做完實(shí)驗(yàn)填完空就可以發(fā)了；正所謂心中有溝壑！3.在未搞清"寫什么、發(fā)哪里、自己研究與同類研究有何出色之處"之前，就不要?jiǎng)邮肿觯?.繼續(xù)去看文獻(xiàn)，去想；想不清楚就做還不如不做！5.要想這樣做，就得先看文獻(xiàn)！要知道如何把文章架起來、要知道

2、別人是如何討論的、要知道自己的數(shù)據(jù)是不是說明了與別人不同的東東或別人沒有做過…這個(gè)過程就是閱讀文獻(xiàn)及思考的過程，這些搞清楚了，寫就簡(jiǎn)單了！6.要是先做事，做完發(fā)現(xiàn)別人做過，或無法用理論來解釋，豈不是冤大頭?二、如何科學(xué)選題：1.課題選擇和國(guó)際接軌。想在國(guó)際核心期刊發(fā)表文獻(xiàn)，就必須了解國(guó)際研究動(dòng)態(tài)，選擇與國(guó)際學(xué)術(shù)研究合拍的課題。由于多方面因素的影響，我國(guó)科學(xué)研究選題與國(guó)際先進(jìn)水平還有一定距離。我國(guó)一家權(quán)威科研機(jī)構(gòu)不久前在國(guó)內(nèi)挑選了許多前沿領(lǐng)域的研究課題，準(zhǔn)備參與國(guó)際合作，但到美國(guó)后發(fā)現(xiàn)近三分之二的課題已經(jīng)不屬前沿，在美

3、國(guó)很少有人研究。在高校，一些教師治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)、基礎(chǔ)扎實(shí)，但科研成果不突出，重要原因就是不重視有關(guān)領(lǐng)域?qū)W術(shù)動(dòng)態(tài)，不能選得合適的課題。2.課題要有可發(fā)展性。課題可發(fā)展性對(duì)高水平論文的持續(xù)產(chǎn)出具有極大作用。中國(guó)科技大學(xué)范洪義另辟蹊徑，發(fā)展了諾貝爾獎(jiǎng)得主狄拉克(Dirac)奠定的量子論的符號(hào)法，系統(tǒng)地建立了"有序算符內(nèi)的積分理論"，1998年有24篇論文被SCI收錄；他對(duì)自己論文高產(chǎn)的解釋是，研究"具有開創(chuàng)性，突破一點(diǎn)以后就可以向縱深發(fā)展，使研究工作自成系列、成面成片"。我院被SCI收錄論文最多的楊新民老師從事凸性理論研究，該理

4、論興起于20世紀(jì)70年代，90年代進(jìn)入高峰。作為新興研究領(lǐng)域，該理論本身有許多尚待研究之處，同時(shí)該理論也可用來解決最優(yōu)化方面的問題。反之，有人由于所接觸的問題已處于該研究分支的末端，即使在該點(diǎn)上有所突破，也難持續(xù)發(fā)展。3.借助工具選題：①查閱有關(guān)領(lǐng)域的檢索工具，這些工具各高校都有；②了解SCI收錄期刊所反映的科技動(dòng)態(tài)，ISI期刊信息可從查獲，也可從SCI印刷版每期A、D分冊(cè)的來源出版物目錄(ListsofSourcePublications)查找，還可從ISI引用期刊報(bào)告(JournalCitationReports

5、，簡(jiǎn)稱JCR)了解期刊信息，該文獻(xiàn)有印刷版、網(wǎng)絡(luò)版(JCRontheWeb)和光盤版(JCRonCD-ROM)；③利用ISI提供的選題工具幫助，例如，能對(duì)正在開展的工作進(jìn)行量化分析以保證用戶科學(xué)研究同科學(xué)發(fā)展趨向一致的(EssentialScienceIndicators)，介紹有關(guān)最杰出人物研究狀況、有關(guān)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨向的(ISIHighlyCited.com)；④利用網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫(kù)了解國(guó)際學(xué)術(shù)研究動(dòng)態(tài)嘆。它引入了一個(gè)接受概率p。如果新的點(diǎn)(設(shè)為pn)的目標(biāo)函數(shù)f(pn)更好，則p=1，表示選取新點(diǎn)；否則，接受概

6、率p是當(dāng)前點(diǎn)(設(shè)為pc)的目標(biāo)函數(shù)f(pc)，新點(diǎn)的目標(biāo)函數(shù)f(pn)以及另一個(gè)控制參數(shù)"溫度"T的函數(shù)。也就是說，模擬退火沒有像局部搜索那樣每次都貪婪地尋找比現(xiàn)在好的點(diǎn)，目標(biāo)函數(shù)差一點(diǎn)的點(diǎn)也有可能接受進(jìn)來。隨著算法的執(zhí)行，系統(tǒng)溫度T逐漸降低，最后終止于某個(gè)低溫，在該溫度下，系統(tǒng)不再接受變化。模擬退火的典型特征是除了接受目標(biāo)函數(shù)的改進(jìn)外，還接受一個(gè)衰減極限，當(dāng)T較大時(shí)，接受較大的衰減，當(dāng)T逐漸變小時(shí)，接受較小的衰減，當(dāng)T為0時(shí)，就不再接受衰減。這一特征意味著模擬退火與局部搜索相反，它能避開局部極小，并且還保持了局部搜

7、索的通用性和簡(jiǎn)單性。在物理上，先加熱，讓分子間互相碰撞，變成無序狀態(tài)，內(nèi)能加大，然后降溫，最后的分子次序反而會(huì)更有序，內(nèi)能比沒有加熱前更小。就像那只兔子，它喝醉后，對(duì)比較近的山峰視而不見，迷迷糊糊地跳一大圈子，反而更有可能找到珠峰。值得注意的是，當(dāng)T為0時(shí)，模擬退火就成為局部搜索的一個(gè)特例。模擬退火的偽碼表達(dá)：proceduresimulatedannealingbegint：=0；initializetemperatureTselectacurrentstringvcatrandom；evaluatevc；repe

8、atrepeatselectanewstringvnintheneighborhoodofvc；(1)iff(vc)f(vn)thenvc：=vn；elseifrandom[0,1]exp((f(vn)-f(vc))/T)(2)thenvc：=vn；until(termination-condition)(3)T：=g(T,t)；(4)T：=t