毕业论文模型优化

这类文章一眼看上去，数据详实，内容丰富，颇为“高大上”，但仔细研读后发现，每一部分的数据都是基础的，相互独立，毫无关联，简单罗列。这是初次写作时最常犯的通病。科研论文不是简单的并列逻辑，而是递进逻辑或是分析总结数据间深层次的联系。

以一篇研究重金属对植物胁迫的文章为例，作者通篇对多达5种指标进行检测并绘制曲线图，最后得到该植物能够生长的重金属浓度。这样的文章，其研究工作做得多不多?挺多的。但是文章写得好不好?不太好。这样的文章没有深度，原因在于当你面对这么多基础数据，为什么不进一步进行分析处理，或是建立胁迫动力方程，或是进行数据模型优化?而仅仅罗列基础数据，不仅提高不了文章的档次，也是对自己这么多工作的一种浪费。

科研是极为严谨务实、理性思考的过程，科技论文也同样如此。然而不幸的是，在投稿的大量文章中，逻辑混乱是最显著的问题。很多作者在写作过程中，所要阐述的内容总是东一句西一句，前言不搭后语。

以一篇描述植物衰老基因的文章的前言为例，作者在这部分写作时，重点描述了有关叶绿素代谢的过程。从理论上讲，叶绿素代谢是与植物衰老有关，但与本文研究的衰老相关基因并无直接关系，于是这部分描述不仅使文章逻辑混乱，也容易对编辑和作者产生误导。此外，在结论与讨论部分，一定要根据本文研究得到的结论入手去讨论，而非脱离研究、天马行空的论述，否则这会让读者产生“这样的结论是从哪来的”“它跟研究本身有什么关系”的质疑。

在很多次针对文章问题在与作者沟通过程中，除去少数情况，大部分作者都能对文章中涉及研究本身产生的问题给出快速而且合理的解释，但与之侃侃而谈相反的是，他们的文章中并体现不出这一点。“会说会做不会写”。很多文章看上去研究内容很丰富，但却晦涩难懂。因此要学会使用详细、清晰、简单易懂的语音去写科技论文。

作为一个作者，你的目标群体是读者，这些读者有可能是该领域的精英，也有可能是刚入行的新手，因此不能抱着“我懂就行”的个人主义的想法去写文章，要尽全力讲清楚问题。例如有篇文章全文大量使用英文缩写来描述研究中的专有名词，却不作有关解释，这种行为是被摒弃的。正确的做法应该是在该英文缩写第一次出现时，使用“中文名词(英文全称，英文缩写)”的格式标明，不仅清晰，而且易于接受。

在科技飞速进步的现在，大多数科研成果都是“站在巨人的肩膀上”，也就是在前人研究的基础上得来的。那么如何在写作中突出自己研究的独到性、创新性非常重要，这也是很多考察指标中占比最大的一环。你需要在文章中强调自己与别人不同之处。但是，很多作者在文中仅仅重复前人实验的方法和结论，这样会被质疑你的研究意义。

以一篇研究某地景观的文章为例，该文章研究了某地商业街区的景观分布，为该地区景观规划提供建议指导。但在审读时发现，该文章采用已发表的方法进行分析调查，在方法上没有创新，同时该研究的结论只适用于本地，对其他地区的景观分布并无启示意义。那么这篇文章仅是一篇调查验证型文章，适合内部交流，离发表还相距甚远。

如果有查重需要，建议使用paperpp。