在期刊上发表论文，如果没有一定的写作功底，没有一定的理论水平，在那个圈里没有一定的知名度，是很难的。我们大多数人都是通过枪手来发表论文的。一手交钱一手交货，介绍人赚个中介费。这样既省力又省心，论文什么时候用，提前跟人打招呼。指望写论文挣稿费，近乎空中楼阁了。但是如果靠自己写作在发表这个圈儿里有点儿知名度，那就不一样了。比如认识他们某个栏目的责任编辑，比如他们向你约稿。这样既可以增加你写稿的针对性，同时也增加审稿的通过率。并且还有稿费可拿，千字100左右的样子。1，为什么要在期刊发表论文？2，是否在某个领域做出一定的研究成果能够支撑起一篇科研论文？只有这两个问题搞清楚了才能回答题主所问的“如何在期刊上发表论文？”的问题。发表论文的目的通常为以下两种：以科研工作为职业的科技工作者研究成果的发表、研究生硕士或博士学位的要求（很多高校特别是985大学在硕博学位有硬性的要求，一般博士为2篇sci论文，某些学校还要求一定的sci分区）。是否有足够的研究成果足以支撑起一篇期刊论文，这是能否发表一篇期刊论文的基础。除了专业对口、类型合适，任何期刊都会要求成果创新、（在一定程度上）解决某一个科学问题，或在问题的最终解决上推进一步。否则，正规的期刊不会发表你所投稿的论文。最后，怎么才能在期刊上发表论文呢？在每个专业都有特定的一系列期刊，网上可以搜出sci期刊列表，在大类、子类中可以方便的查到自己所研究专业的所有sci期刊。结合sci影响因子、期刊偏好和自己研究成果的自我定位认知选出要投稿的期刊。登陆所选期刊主页下载期刊论文的格式模版，根据模版要求组织文字和图标。也可多下载该期刊的论文了解写作风格。完成论文写作后可使用该期刊主页提供的在线投稿系统（或者电子邮件投稿等方式）提交论文。此后会有科学编辑预审，根据具体研究方向找到同领域的一位或几位（不同期刊审稿人数不同）研究者作为审稿人对论文研究内容、写作等各方面进行评价。在规定时间内审稿人返回审稿意见。除了直接拒稿，一般只要按照审稿人意见进行修改论文最终都会被接收。被拒稿论文可以选择差一点的期刊再次投稿。在论文被接收后，会有期刊文字编辑提供文字方面的梳理，根据意见修改即可。完成这一步后就是等着论文被正式在线或印刷出版。关于论文发表：有些人认为要靠关系，没有关系发表不了论文，这种说法有点欠妥，有关系确实可以发表论文，那些论文一般是水平不怎么样的；更重要的还是要靠实力，毕竟有影响力的杂志还是要靠实力生存:只能在有实力的文章中插入关系文章与交换文章。在害人之心不可有、防人之心不可无的今天，如果写了比较好的论文核心期刊定量评价，采用了被索量、被摘量、被引量、他引量、被摘率、影响因子、被国内外重要检索工具收录、基金论文比、Web下载量等9个评价指标，选作评价指标统计源的数据库及文摘刊物达60余种，统计文献量达221177余万篇次（2006至2008年），涉及期刊14400余种。《中文核心期刊要目总览》每四年修订一次(2011年改为三年修订一次)即：第一版（1992年）、第二版（1996年）、第三版（2000年版）、第四版（2004年版）、第五版（2008年版）、第六版（2011年版）、第七版（2014年版，2015年从物理教师第九期获得）；二、“南大核心”：南京大学“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊”；三、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”）；四、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”；五、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”；六、中国人文社会科学学报学会
光有文字功底。但是学术知识不足。文章只能说的是外行话。当务之急是学好学术知识。努力学好学术知识。写好论文。没有别的捷径。只有努力学习，使自己的文章文字功底好。内容又非常专业，才能在期刊上发表。
首先你要知道为什么自己模型的泛化能力不足，一般来说有两个方面吧：1：在训练集上效果不错，然后在测试集上发现效果不好，这种很大的情况是过拟合问题，也就是说你的模型过多的去拟合训练集去了，利用一些正则化思想可以比较好的解决这些问题。2：在训练集上效果不行，在测试集上效果更差。这时候你要考虑的是你选择的机器学习算法到底有没有用，你选取的特征到底有没有用，换个算法，换个特征，也许才能提高。
泛化能力指，机器学习方法训练出来一个模型，对于已知的数据(训练集)性能表现良好，对于未知的数据(测试集)也应该表现良好的机器能力。
试集的误差，也被称为泛化误差。
在机器学习中，泛化能力的好坏，最直观表现出来的就是模型的过拟合(overfitting)与欠拟合(underfitting)。
过拟合和欠拟合是用于描述模型在训练过程中的两种状态，一般来说，训练会是这样的一个曲线。下面的training error，generalization error分别是训练集和测试集的误差。
扩展资料:
泛化能力的性质:
通常期望经训练样本训练的网络具有较强的泛化能力，也就是对新输入给出合理响应的能力。
应当指出并非训练的次数越多越能得到正确的输入输出映射关系。网络的性能主要用它的泛化能力来衡量。
参考资料来源:百度百科-泛化能力
前面写了对话系统中的SLU之领域 分类/意图识别 、 槽填充 、 上下文LU和结构化LU 以及 NLG ，DST是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。说个 非严格的对比 ：如果把对话系统比作计算机的话，SLU相当于输入，NLG相当于输出设备，而DM相当于CPU（运算器+控制器）。
对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，DM也不尽相同。
闲聊型对话中的DM就是对上下文进行序列建模、对候选回复进行评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的回复；
任务型对话中的DM就是在NLU(领域分类和意图识别、槽填充)的基础上，进行对话状态的追踪（DST）以及对话策略的学习（DPL，下次分享），以便于DPL阶段策略的学习以及NLG阶段澄清需求、引导用户、询问、确认、对话结束语等。
知识问答型对话中的DM就是在问句的类型识别与分类的基础上，进行文本的检索以及知识库的匹配，以便于NLG阶段生成用户想要的文本片段或知识库实体。
推荐型对话系统中的DM就是进行用户兴趣的匹配以及推荐内容评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的给用户推荐的内容。
什么是对话状态？其实状态St就是一种 包含0时刻到t时刻的对话历史、用户目标、意图和槽值对的数据结构 ，这种数据结构可以给DPL阶段提供学习策略(比如定机票时，是询问出发地还是确定订单？)继而完成NLG阶段的回复。
对话状态追踪（DST）的作用： 根据领域(domain)/意图(intention) 、曹植对(slot-value pairs)、之前的状态以及之前系统的Action等来追踪当前状态 。他的 输入是Un（n时刻的意图和槽值对，也叫用户Action）、An-1（n-1时刻的系统Action）和Sn-1（n-1时刻的状态），输出是Sn（n时刻的状态） 。 这里用户Action和系统Action不同，且需要注意
S = {Gn,Un,Hn}，Gn是用户目标、Un同上、Hn是聊天的历史，Hn= {U0, A0, U1, A1, ... , U −1, A −1}，S =f(S −1,A −1,U )。
DST涉及到两方面内容： 状态表示、状态追踪 。另外为了解决领域数据不足的问题，DST还有很多迁移学习(Transfer Learning)方面的工作。比如基于特征的迁移学习、基于模型的迁移学习等。
为了在抽象的建模的基础上加深理解，看个小例子：
通过前面的建模和实例化，不难看出对话状态数跟意图和槽值对的数成 指数关系 ，维护所有状态的一个分布非常非常浪费资源，因此需要比较好的状态表示法来减少状态维护的资源开销（相当于特定任务下，更合理的数据结构设计，好的数据结构带来的直接影响就是算法开销变小）。
常见的状态表示法包括两种：
Hidden Information State Model (HIS)
这种方法就是：使用 状态分组 和 状态分割 减少跟踪复杂度。其实就是类似于二分查找、剪枝。
Bayesian Update of Dialogue States (BUDS)
这种方法就是：假设不同槽值的转移概率是相互独立的，或者具有非常简单的依赖关系。这样就将状态数从意图和槽值数的 指数 减少到了 线性 。
下面简单对比下两种不同状态表示法的优缺点：
讲到DST就不得不讲DSTC，DSTC是 Dialog System Technology Challenge ，主要包括6个Challenge。DSTC对DST的作用就相当于目标函数对机器学习任务的作用，真正起到了评估DST技术以及促进DST技术发展的作用。之所以在DST前先说DSTC是因为后面的很多DST的方法是在某个DSTC（大多是DSTC2、DSTC3、DSTC4、DSTC5）上做的。
先来看看DST的形象化
再来看看我总结的DST的方法汇总，注意我没有整理基于规则的DST（ 基于规则的方法虽然可以较好利用先验知识从而可以较好解决冷启动等问题，但是需要太多人工、非常不灵活、扩展性和移植性很差、不能同时追踪多种状态 ）。
下面分别介绍一下对话系统中的不同DST技术。
论文： （ Lee, SIGDIAL 2013 ）（ Kim et al., 2014 ）
从BUDS中对不同槽值的转移概率是相互独立的假设（是不是很像马尔可夫假设？）以及St的预测需要Un、An-1和Sn-1（转移概率和发射概率），是不是想到了HMM和CRF？没错，前期的基于统计的DST就是用了很多CRF。 n = （S −1, A −1, U ）。
Lee, SIGDIAL 2013 的主要思想如下：
Kim et al., 2014 的主要思想如下：
论文： （ Mrkšić et al., ACL 2015 ）（ Henderson et al., 2013 ）（ Henderson et al., 2014 ）（ Zilka el al., 2015 ）
关于神经网络的介绍、神经网络的好处和坏处，不再赘述，已经烂大街。基于神经网络的很多方法是在DSTC上做的，这里选取了几篇有针对性的经典论文简单介绍下。
Mrkšić et al., ACL 2015 是ACL2015的一篇论文，它是用RNN进行多领域的对话状态追踪，主要贡献是证明：利用多个领域的数据来训练一个通用的状态追踪模型比利用单领域数据训练追踪模型效果要好。
Henderson et al., 2013 是利用DNN来解决DSTC，它把DST当分类问题，输入时间窗口内对话轮次提取的特征，输出slot值的概率分布。该方法不太容易过拟合，领域迁移性很好。模型结构图如下：
Henderson et al., 2014 ，基于DRNN和无监督的自适应的对话状态鲁棒性跟踪，从论文名字就能看出因为使用DRNN和无监督的自适应导致DST 鲁棒性很好 。
先来看看特征提取的办法：主要提取f，fs，fv三种特征，f是针对原始输入提取，fs和fv是对原始输入中的词做Tag替换得到 泛化特征 。
再来看下模型结构：对slot训练一个模型，利用无监督的自适应学习，将模型泛化到新的domain以便于提高模型的泛化能力。
Zilka el al., 2015 ，基于增量LSTM在DSTC2做对话状态追踪，具体思想如下：
（ Williams 2013 ）（ Mrkšic, ACL 2015 ）
目前对话系统数据较少，我比较看好迁移学习在任务型对话中的应用，尤其是DST这种较复杂的任务。
Williams 2013 ，这是通过 多领域学习与泛化 来做对话状态追踪，比较好的解决了数据目标领域数据不足的问题。
Mrkšic, ACL 2015 ，这是ACL 2015的一篇paper，基于RNN做多领域的对话状态追踪，主要贡献是证明：利用多个领域的数据来训练一个通用的状态追踪模型比利用单领域数据训练追踪模型效果要好。顺便说一句，这篇论文涵盖了很多任务型对话领域比较高产的学者。
Shietal., 2016 ，基于 多通道卷积神经网络 做 跨语言 的对话状态跟踪。为每一个slot训练一个多通道CNN（中文character CNN、中文word CNN、英文word CNN），然后跨语言做对话状态追踪，我个人很喜欢这篇paper，也非常推荐大家好好读读这篇paper。
先来看看方法的整体结构：
再来看看多通道CNN的结构图：
最后看看输入之前的预处理：
（ Mrkšić et al., ACL 2017 ）
这是发表于ACL 2017的一篇论文，个人觉得水平很高。
先来看一下基于word2vec的表示学习模型，本文提出两种架构：NBT-DNN、NBT+CNN，结构图如下：
再来看看整个模型的结构图，它包含语义解码和上下文建模两部分：语义解码：判断槽值对是否出现在当前query；上下文建模：解析上一轮系统Act，系统询问（tq）+ 系统确认（ts+tv）。
模型还有一部分：二元决策器，用来判定当前轮的槽值对的状态。本文的状态更新机制采用简单的基于规则的状态更新机制。
另外，ACL 2018在本文的基础上提出完全NBT（ Fully NBT） ，主要变动是修改基于规则的状态更新机制，把更新机制融合到模型来做 联合训练 。具体更新状态的机制包括One-Step Markovian Update（ 一步马尔科夫更新，使用两个矩阵学习当前状态和前一时刻状态间的更新关系和系数）和Constrained Markovian Update（约束马尔科夫更新，利用对角线和非对角线来构建前一种方法中的矩阵，对角线学习当前状态和前一时刻状态间的关系，非对角线学习不同value间如何相互影响）。总之，这个工作扩展的比较细致。
其实还有很多种对话状态追踪的方法，比如基于贝叶斯网络做DST、基于POMDP（部分可观测马尔可夫决策过程）做DST等，因为时间相对比较久远，这里不再赘述。
以上介绍了多种对话系统中的DST技术，下面简单总结下它们的优势和劣势。
任何一项技术想要取得进步，那么他的评测方法是至关重要的（就相当于目标函数之于机器学习算法），所以我列出一些关于DST的评估。遗憾的是，目前DST的评估我感觉并不成熟，这也是制约DST发展的一个重要原因，如果谁能想出更好的评估方法或整理出一个业内公认的高质量数据集，那么一定会在DST（甚至是对话系统）领域有一席之地，引用量也会蹭蹭的上涨。
6.1.Dialog State Tracking Challenge (DSTC)
Williams et al. 2013, Henderson et al. 2014, Henderson et al. 2014, Kim et al. 2016, Kim et al. 2016, Hori et al. 2017
6.2. State Representation:
6.2.1 HIS
Steve Young, Jost Schatzmann, Karl Weilhammer, and Hui Ye. The hidden information state approach to dialog management.
6.2.2 BUDS
Blaise Thomson, Jost Schatzmann, and Steve Young. Bayesian update of dialogue state for robust dialogue systems.
6.3.DST
6.3.1 CRF
Sungjin Lee. Structured discriminative model for dialog state tracking. In Proceedings of the SIGDIAL 2013 Conference. Lee, SIGDIAL 2013
Seokhwan Kim and Rafael E Banchs. Sequential labeling for tracking dynamic dialog states. Kim et al., 2014
6.3.2 NN-Based DST
Multi-domain Dialog State Tracking using Recurrent Neural Network, Mrkšić et al., ACL 2015
Deep Neural Network Approach for the Dialog State Tracking Challenge, Henderson et al., 2013
Robust dialog state tracking using delexicalised recurrent neural networks and unsupervised adaptation, Henderson et al., 2014
Incremental lstm-based dialog state tracker, Zilka el al., 2015 .
6.3.3 Neural Belief Tracker
Neural Belief Tracker: Data-Driven Dialogue State Tracking , Mrkšić et al., ACL 2017
6.3.4 Multichannel Tracker
A Multichannel Convolutional Neural Network For Cross-language Dialog State Tracking, Shi et al., 2016
6.3.5 Transfer learning for DST
6.3.5.1 Feature based transfer for DST
Jason Williams. Multi-domain learning and generalization in dialog state tracking . In Proceedings of SIGDIAL. Williams 2013
Hang Ren, Weiqun Xu, and Yonghong Yan. Markovian discriminative modeling for cross-domain dialog state tracking .
6.3.5.2 Model based transfer for DST
Nikola Mrkšic, Diarmuid O Séaghdha, Blaise Thomson,Milica Gaši ́c, Pei-Hao Su, David Vandyke, Tsung-Hsien Wen, and Steve Young. Multi- domain dialog state tracking using recurrent neural networks . Mrkšic, ACL 2015
神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。4.1人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。4.2人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。 二、离心式制冷压缩机的特点与特性 离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点： (1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。 (2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。 (3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。 (4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。 (5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。 (6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。 制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。 由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则 T=m(C2UR2-C1UR1) 两边都乘以角速度ω，得 Tω=m(C2UωR2-C1UωR1) 也就是说主轴上的外加功率N为： N=m(U2C2U-U1C1U) 上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2 ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷 W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U （因为进口C1U≈0） 又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2) 故有 W= U22(1- Vυ1 ctgβ) A2υ2U2 式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s） υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg） A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s) β—叶片安装角 由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。 按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。 三、离心式制冷压缩机的调节 离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。
你不翻译了？？？
如何提高论文投稿命中率？聚焦职教从网上搜集整理了一些内容，希望有所帮助：
1、遴选期刊
首先要在学校认定的期刊范围中寻找合适的期刊，一种是能收与你自己“资历”相当的期刊，另一种是和论文主题相近的期刊。
可以登录核心期刊索引数据库搜寻，或者到图书馆直接翻阅该刊物的印刷文本。
2、自我审稿
准备投稿前，作者要认真自审论文稿件，查看是否有雷同、选题是否有学术前沿性、分析论文结构是否严谨、语言是否规范、论文形式是否符合期刊体例等，发现问题及时修改或重写。
3、选择合适的投稿方式
投稿方式有很多种，可以直接寄发刊物编辑部，寄发刊物的主编、副主编或编辑，请导师或他人推荐等。
4、让编辑了解自己
投稿后要多和编辑沟通，及时交流信息，掌握进度，让编辑及时了解自己的要求、意图，会大大有利于稿件的处理与发表。
5、妥善处理一稿多投
不鼓励一稿多投，很多期刊都对此有要求，一经发现，将影响以后该刊对作者文稿的采用。
6、以平常心对待退稿
投稿不可能百发百中，要冷静查找原因。如果是因为“不适宜本刊选用范围”，则应考虑改投他刊；如果需要修改，则可以根据编辑部的意见将论文修改。
在C刊编辑眼中，被退稿的文章有哪些突出特点？究竟该如何提高期刊投稿的命中率呢？本文作者给出了一些实用的策略和方法。
如何提高论文投稿命中率？
来源《如何提高学术论文的投稿命中率
—以CSSCI来源期刊《华东经济管理》为例》
作者程靖
众所周知，学者的学习和研究成果是通过学术论文体现的，随着国内高校在读博士的增多，高校竞争加剧推高了期刊的整体水平，导致CSSCI期刊发文章很难，对论文质量要求很高。而学术论文最高投稿价值是以最快速度发表在最高级别期刊上，并最大限度让读者检索，在最大时空内与同行交流。要想达到以上目标，首先需要研究期刊，根据文章选择合适的目标期刊。文章从被退稿文章特点入手，探讨了提高学术论文投稿命中率的策略。
被退稿论文的特点
（一）从写作方式看
1.按照教材模式撰写论文
这类文章构建的框架缺少新意，内容通常阐述某一问题的概念、定义、必要性、意义、理论基础、前提条件等，内容大多是已研究过的成果的总结，缺乏核心观点、理论根据和论证过程；缺少强有力的结论。
2.建议型、对策型学术论文
学术论文，特别是目前经济管理类的学术论文，实证居多，其写作重点应当是论文撰写的程序过程上，但如果论文撰写重点在于提出的各种合理化建议与对策，而缺少结论的说理与论证过程，则凭空得出的结论缺乏理论基础。这种学术论文只能算是建议稿，研究过程的缺失会导致学术研究的空洞与泛化，不利于作者学术思维的锻炼与培养。
（二）从选题内容上看
1.选题不新，内容雷同
选题不适合期刊风格，或选题陈旧，或涉及面太宽，导致内容空泛，无法掌控，过于宏大的选题，在一篇小文章中，是不可能讲清楚的。作者往往只是杂糅、整合了当前各种说法，简单地整合在一起，更多是一种知识的综合，而非学术研究。这种写法缺乏学术历练；而选题太窄的文章不具有普遍性，或者该选题在别刊多次发表或本刊已有类似文章发表。
还有些文章内容上分散，重点不突出，缺乏系统性、条理性，创新不足，晦涩难懂，缺少“具象”思维。即缺乏利用案例、比喻、图表等形式来阐释抽象的理论和判断，学术论文无须像文艺作品那样讲究华丽、生动，但是简明、确切、文字流畅、易于理解是必须要做到的。有的实证文章实证有余，经济分析不足。实证类文章的结构安排不合理，篇幅过长过短。数据不充足，比如样本数量过少、样本回收率过低未达到统计学标准，结论不客观，或者是众所周知、不需要经过论证就可以得出的常识性结论。综述类文章仅仅是简单罗列文献，未作归纳总结和分析讨论。
2.文章参考文献著录不规范
参考文献是学术文章的一个重要组成部分，反映了作者阅读文献的广度与深度，是审稿人评判稿件价值和水平的客观依据。有参考文献不一定能发表，但是没有参考文献的文章一定会不发表。
提高投稿命中率的策略和方式方法
（一）搜索期刊的背景材料
1.研究期刊的办刊宗旨。
可以说，办刊宗旨决定了期刊学术风格继而决定了文章选题范围、风格和体例。所投稿的文章一定是与期刊的办刊宗旨有高度相关性！所以，在投稿之前，应根据自己文章的风格选择适合自己的刊物。如果是与期刊宗旨不相符的文章，写得再好，命中率也不会高！
《华东经济管理》办刊宗旨——致力于经济管理研究，服务于中国经济建设。说明期刊所刊载的文章一定是反映经济管理类的热点问题，如果是教育教学、法律心理类的文章一定初审通不过的。
2.知晓期刊的栏目编排，发文目录。
栏目反映的是期刊的学术风向标。往往这些特色栏目是一些独具优势的边缘学科栏目、问题研究栏目或带有填补空白性质的栏目，可以活跃学术气氛，同时推动学界对此问题研究的深化，扩大期刊学术界的影响力和竞争力。
《华东经济管理》的栏目有：华东经济、本期视点、经济观察（中国经济、区域发展、产业经济等）、管理视野（物流与供应链、营销实践、财务管理、知识管理、战略管理、公共管理等）、理论实务（案例分析、实务方法、理论述评、比较借鉴），而“华东经济”是期刊的特色栏目，通常编辑部的特色栏目是每期都要有，会保证每期的发文量，往往采稿率比一般栏目要高。
3.了解期刊的审稿流程。
《华东经济管理》实行的是四审四校制度。初审，由责任编辑按栏目初审，初审通过的进入专家评审，专家审稿通过的稿件再由编辑部复审，复审意见送终审。国内许多CSSCI期刊的稿源很多，如何让编辑能关注到稿件，很大程度上取决于论文的题目、摘要、格式的规范化程度，题目摘要能否清楚地表述要研究的问题、方法、结论、创新等，能否用最简练的语言说服编辑和读者阅读你的论文。
4.浏览征稿启事和近期动态，了解期刊的动态变化。
了解其学者群体、读者对象、学术地位、期刊等级、出版周期、论文容量、版面费、组稿倾向等。
（二）夯实学术基础，突出创新性与学术性
学术期刊的受众群体狭小，其作者和读者基本上都受过某个学科的训练并且仍然在从事这个学科的研究和教学。其阅读兴趣集中于文章中提出的新的学术观点；使用的新的分析方法；提供的新的经验证据；以及解决问题的新思路。所以创新是学术文章的灵魂和根基。
而创新的产生建立在前人研究基础上的，一篇文章的生成需要参阅大量文献，一定的文献阅读量是创新的源泉。阅读文献的原则，是从最新的文献开始阅读，选择较权威性的文献阅读，从综述性的文献评述读起，牢记文献与研究的相关性，注意阅读与搜集过程的交替性，精读与“跳跃式”阅读相结合。
通过对前人研究结论的筛选、引证、总结，了解相关知识的现状、揭示问题的背景或为研究的假设提供基础，从他人的研究工作中学习和借鉴，弄清以前研究的优点和不足，避免无根据的研究以及避免对以前已经做过研究的过度重复，帮助作者确定新的前沿课题，处理特殊和具体问题提供思路和方法，经过一定论证后根据自己的思考产生相对于前人的不同创见，从而表现出自己的特色，论证出自己选题的特殊性。
典型的学术论文反映了科学研究的过程，有其固定的写作结构，并被学者默认，这一结构就是提出问题，文献回顾，模型，检验，结论等部分。
这种写作模式更方便学者之间的交流：读者可以参阅文献综述和参考文献了解某一选题的进展；也可以看模型部分的理论推导过程；还可以通过看摘要和结论了解某一问题的建议与启示。这种写作模式需作者对全文各部分统筹兼顾，合理安排，保持每部分内容的平衡。通过每部分提炼一个最具有概括性的标题，并加以重点论证，明确表达论文的思想，得出结论的过程是非常严密的，环环相扣、层层递进的，避免没有引证而发表的空头意见。一篇优秀学术论文必须要有自己的创新观点和深刻的主题，还要有丰富的材料和完美的结构，既要有论证性，更要有高浓度的综合性。即使是对西方理论的综述，也应带着问题的视角。有些文章几乎通篇都是““某某说”，“某某认为”，而作者自己的观点却不明晰，仅仅是观点的罗列。
（三）尊重学术规范
学术论文和一般文学作品不同，撰写必须严格遵守学术规范。
1.选题恰当合适。首先要选择感兴趣的选题，兴趣是推动学术研究的原动力。经济学论题分为基本问题（疑难问题）与具体问题（可研究问题）。基本问题具有：宽泛性、背景性、宏观性特点。如：通胀问题、反倾销、农产品贸易、人民币汇率问题等，具体问题具有详细性、针对性、微观性特点。选题必须综合考虑难度和可行性、学术资源的可获得性、研究的价值与创新性。选题不要太大也不要太小，尽量使问题细化，过大的题目是不可能用几千字就能论述清楚的，可以适当地对研究对象加以限定。由小到大，小题大做，要反映当下热点问题，深入研究，分析透彻。
2.标题：是文章的标签，是对论文内容的精准概括，从题目可以看出论文的论题。标题要贴切，新颖，简洁。标题要切实反应文章主题，让读者产生阅读兴趣。标题可以用常规陈述，提问质疑，二级标题的形式，表明自己的观点。一般不超过20字。便于文献检索和追踪，文献检索系统通常是以标题中的主题词作为检索对象，准确反映论文的核心内容，避免产生漏检；慎重使用缩略语；关键词列入题名。
3.作者。作者群的高度决定了期刊的高度。相关研究显示，高被引作者群中，“教授加博士”组合发文所占比例比较大，2-3个作者比单一作者的比例大。作者的合作度则反映论文作者智力发挥程度，研究团队共同合作，便于快出成果的目的，特别是对基金论文而言，合著率能反映期刊的学科发展水平。
4.摘要。摘要是具有相当独立性的短文，是论文的简历。可以完整地表达出全篇的观点，一般以100-300字左右为宜，它是以最精炼的专业语言概括出论文所要论证的内容、创新点，而非文章各部分小标题的简单叠加；撰写摘要时一般应处于比较中立的立场以第三人称名义来撰写完论文，避免以“本文”、“本人”等第一人称手法撰写；避免出现先提出什么问题，然后以“总之”、“因此”、“因而”、“综上”等得出结论的这种“三段论”式的总结性结论。
5.关键词。关键词是表明论文内容和意图的关键词眼，是学术论文的重要组成部分，通常用最核心与最简炼的专业词语来反映作者观点和意图，同时便于文章的检索。关键词一般3-5个，每个关键词的字数最好不超过5个字。
6.英文题目、摘要、关键词。这部分不能出现中国式英语，不是中文部分完全翻译，在适当的地方可需要一定程度的意译，要注意专业词语的准确性和专业英语的地道性。
7.正文。正文论述就是说理的过程，论点要鲜明突出。“实践是检验真理的唯一标准”，经济学论文往往使用实证分析来检验理论，挑战理论，从而加深人们对某一经济现象的理解。一般实证论文的格式是引言，假说，数据，方法，实证结果，相关讨论，结论性评述。在行文过程中需要注意引用前人观点和自己创新结论的关系。
引言。论文引言一般是小综述，侧重介绍与研究相关的文献，是对以前相关研究的思路和方法的综合。通过文献综述说明现有研究状况，研究不足，并清晰简明地介绍所要研究的问题及选择这一选题的原因，若是现阶段的探索性问题，必须指出其未来的实用价值或理论价值；在引言中让读者知晓文章具备选题新、方法新、结果结论新等特点。撰写文献回顾时，可以通过比较和对照的方法，按照时间顺序或逻辑顺序排列文献。
假说：是指作者准备检验或揭示的经济现象。假说的论证要清楚合理。
数据：数据是经济模型实践的基础，是历史描述分析的重点，是研究论文的标志。数据来源要真实可信，全面充分、精练直接。数据来源于公开的统计年鉴、出版的调查资料、公开的数据库、企业数据、作者调查等。目前经济学文章的数据搜集往往是在中国统计年鉴、中国工业统计年鉴、中国农业统计年鉴、中国劳动统计年鉴、中国投入-产出表、中国工业普查资料得来，或者是从上万张年报中手工收集商业数据库中无法获得的数据。
工具箱：计量估计方法等。目前计量经济学的发展速度很快，新的研究方法层出不穷，而且时效性很快。现在的主流已转向 PSM、DID、SFA等研究方法。很多研究方法，或许刚听说就已经过时了。这些方法不仅要有很扎实的计量经济学基础知识，而且要懂计算机编程的思想，必须走在计算机软件之前，否则就会失去竞争力。比如：分位数回归，现在 stata软件已经有相应的模块，并实现了傻瓜式操作，不需要自己去编程或者借用别人的程序（结构方程模型也可以在 stata12.0中完成），这时这种方法大家都会，论文的竞争力就会大打折扣。
论证合乎逻辑，表述层次分明，文字简洁流畅、深入浅出。目前经济学实证论文往往是针对某一经济活动对象，收集真实的样本观测值，根据统计学知识，结合建立模型分析的需要，对数据进行分析和处理，独立建立一个单方程多元线性回归计量经济学模型，并完成模型的检验、修正和估计，对结果进行必要的结构分析、经济预测或政策评价。通过模型来陈述分析前提假设，然后按照清晰的逻辑进行推导，最后得出若干可供检验的命题；检验部分，用数据或案例对自己所提出的命题做出检验；结论部分将主要介绍现有研究的不足，提供进一步研究的方向，或是根据自己的分析得出若干政策建议。结论一定是基于前述论证过程得出的。
8.参考文献。合乎规范的参考文献是一篇优秀论文的必备素质，体现了作者的学术研究的能力和学术研究思维，也为自己的论证和观点提供支持证据，反映了作者有效收集、利用、整理、综合和加工信息的能力，体现科学的职业道德。
第一，擅于引用知名度高的期刊。不同学术期刊的知名度是有高下之分的。论文的主要观点和论据应该是来自最具说服力的研究结果。知名度高的刊物所报道的结果应该更具权威性。作者应特别关注本专业较权威的刊物的动向。比如南京大学CSSCI、北大中文核心期刊，《经济研究》、《中国社会科学》、《管理世界》、《世界经济》、《经济学季刊》等，或跟踪最好的3-5本杂志以及本领域较活跃的3-5位学者。
第二，避免使用摘要检索类文献，即二次文献。二次文献是文献阅读时的一种快捷路径，作者需要通过二次文献进一步查阅原始文献，但若单用二次文献，文章的可信度会大打折扣。
第三，近年参考文献和中英文参考文献的均衡。科学在不断发展，学术论文每年都以成百上千的数量增长，近年新文献能涵盖旧文献，所以参考文献中要进行文献更新。
第四，正文中的引用要和文后参考文献对应。文献来源往往有论文（公开发表论文论文/会议论文/未公开发表的论文/在线论文/其他）、书籍（专著/编著）、报告（公开发表/内部）、数据（年鉴/数据库/在线/私人）。
9.重视有科研课题资助的论文。因为科研课题反映了一个学科的发展方向，其选题?立项具有学术权威性。其次，有经费支持的科研课题可以保证学术研究得以深入进行。再次，参与科研课题研究的往往是集中了集体的智慧的学者团队。最后，科研课题的结题需要专家组审核通过其研究成果。所以科研课题的成果表现形式之一———科研论文就具有较高的学术含金。
结论
撰写出高质量、高水平、高规范的学术论文可以体现学者的功力，便于学术研究生命力的产生和发展，帮助作者逐步树立良好学术品格。当然，好文章是好思想的证明，研究本身是基础，形式规范是保证，学术论文水平的提高是一项长跑，需要长期的科学训练才能达到。
程靖，安徽经济管理学院《华东经济管理》杂志社副编审、编辑部主任。
来源：《如何提高学术论文的投稿命中率—以CSSCI来源期刊《华东经济管理》为例》
作者：程靖
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首先你要知道为什么自己模型的泛化能力不足，一般来说有两个方面吧：1：在训练集上效果不错，然后在测试集上发现效果不好，这种很大的情况是过拟合问题，也就是说你的模型过多的去拟合训练集去了，利用一些正则化思想可以比较好的解决这些问题。2：在训练集上效果不行，在测试集上效果更差。这时候你要考虑的是你选择的机器学习算法到底有没有用，你选取的特征到底有没有用，换个算法，换个特征，也许才能提高。
经过训练的网络对于不是样本集的输入也能给出合适的输出，该性质称为泛化能力。应当指出并非训练的次数越多越能得到正确的输入输出映射关系。网络的性能主要用它的泛化能力来衡量。
经过训练的网络对于不是样本集的输入也能给出合适的输出，该性质称为泛化能力。应当指出并非训练的次数越多越能得到正确的输入输出映射关系。网络的性能主要用它的泛化能力来衡量。
泛化能力指，机器学习方法训练出来一个模型，对于已知的数据(训练集)性能表现良好，对于未知的数据(测试集)也应该表现良好的机器能力。
试集的误差，也被称为泛化误差。
在机器学习中，泛化能力的好坏，最直观表现出来的就是模型的过拟合(overfitting)与欠拟合(underfitting)。
过拟合和欠拟合是用于描述模型在训练过程中的两种状态，一般来说，训练会是这样的一个曲线。下面的training error，generalization error分别是训练集和测试集的误差。
扩展资料:
泛化能力的性质:
通常期望经训练样本训练的网络具有较强的泛化能力，也就是对新输入给出合理响应的能力。
应当指出并非训练的次数越多越能得到正确的输入输出映射关系。网络的性能主要用它的泛化能力来衡量。
参考资料来源:百度百科-泛化能力
优秀毕业论文的作用分为以下3个方面：1、学校给予奖励：学校在奖励优秀毕业生方面还是比较大方的。如果你的毕业论文真的质量很好，被一致评选为优秀毕业论文，你可以得到学校的奖金。钱的数额可能不多，当是一份回报。而且我相信，如果你选择留在学校深造或者继续当老师，无疑会为你打开一条道路，毕竟你的能力很强，学习也很优秀。2、硕博学生含金量高：优秀的毕业论文是很有用处的。只要能写出导师认可的优秀论文，尤其是硕士、博士阶段，这是一门学术研究的经验。如果能在研究方面写出优秀的毕业论文。如果你的毕业论文能在国家重要期刊上发表，获得省级优秀毕业论文，含金量很高，对以后的工作或学习深造会有帮助。3、个人加薪或职称需要：在事业单位工作的员工可能印象更深。当他们需要被评估职称和提升时，他们需要撰写和发表论文。如果你有优秀毕业论文证书，并且你的论文创作和发表在这个时候，你会比其他人更有竞争力。
内蒙古自考新闻学本科毕业论文答辩的流程及 计算机本科毕业论文 本科毕业论文举例写知名企业好还是不知名的 本科毕业论文致谢词 东北师范大学研究生复试需要本科毕业论文吗 如果你考研究生，有的学校可能会对你的毕业设计有点要求至少也要良好的，但是这只是极少的学校。 优秀论文只能证明你一个学习能力学习态度，那东西毕业了基本就没人看你毕业论文是优秀还是及格了，毕业就OK了。找工作都看你个人能力，四六级多少分更有价值，确实也是个门槛。
1.稿要对路每种报刊杂志都有自己特定的办报(刊)方针和宗旨，有自己的读者对象，投稿前必须先对此进行了解，搞清它的发行出版周期是双月刊、季刊、月刊还是半月刊、周刊，如果是报纸的话，是日报、周二报、周报还是半月报、月报，接下来要了解各种报刊都开设了哪些栏目，各栏目都发表些什么样的文章，可能的话还应该了解一下报刊的办刊历史，看看近年都发表过什么样的文章，对照一下你研究的问题以及撰写的论文原来有没有人研究过写过，研究现状如何，原来发表过的此类文章是从哪些角度写的，你的文章有无创新发展。此外，还应对报刊的发稿动态和走向以及下一步热点稿件是哪一类进行研究，最后看看你撰写的文章适合于哪些报刊的哪些栏目，投寄时最好在信封上注明栏目名称，以便于编辑人员及时准确地处理稿件。要做到这一点，平时对有关报刊必须多看、多翻阅，至少对近期目录做到心中有数，这样投稿时才能做到有的放矢，不致于把中学化学教学方面的稿件寄给适合小学生阅读的报刊。例如：中学化学教学研究的权威杂志——《化学教育》是中国化学会主办的综合性学术月刊。经常在每年第一期刊登《化学教育》栏目简介，《化学教育》征稿简则。如果要向这家杂志投稿，就必须仔细研究这两篇文章。其它几家杂志如：中学化学教学参考、中学化学等也会对其读者对象、投稿要求、杂志栏目等方面进行介绍。2.注意把握时机教研论文按时效性大体可分为两类：一类时效性强，与教学进度配合(例如《中学化学教学参考》的新教材教学参考，各种同步练习等)，另一类时效性不强，与教学进度无关。后者什么时候投稿都行，而前者必须掌握一定的提前量，到底提前多长时间投稿，一般报刊都会通过报刊启示提醒读者和作者。正常情况下，如果报刊没有规定，与教学进度配合的稿件，双月刊、月刊应提前4—6个月。总的说来，新闻类稿件越及时越好，报刊发行周期越短，提前量相应要小些。投稿最忌讳“马后炮”，一般不是很出色的稿子，“马后炮”是很难发表的，比如：与下学期一开学要学的内容有关的稿件，一般在上学期期末最迟在假期当中就要发，这样才能给教师备课提供借鉴和参考，如果你等到教完这部分内容后再写出来投出去，那就成了“马后炮”，这类稿件不是极有价值一般不会保留到第二年再发。这便产生了矛盾，因为大多数与教学进度有关的稿件都是在教学后发现了问题才研究撰写出来的，而此时已经错过了投稿时机。怎么办？笔者的经验是可以先写出来慢慢加工仔细斟酌，到第二年合适的时候再投出去，这样经过冷加工后，稿件会更成熟。有些报刊采用期长达几个月甚至半年，即使只有一个月，由于不能一稿多投，等到收到答复，再投给其它报刊也已错过了时机。这种情况下也可以采用上述办法，只是最好有个发稿记录，记下何时发给谁？结果如何？再投稿时心中有数。3.注意格式要规范如果稿件是手写的，要注意书写认真规范，整洁清楚，无错别字，标点符号准确无误，而且必须使用方格稿纸誊清，注明每页字数。如果是打印稿，还应注意字不可太小，一般正文部分以三号字或小三号字为宜，页脚须注明页数与字数，便于编辑排版时参考。一般报刊编辑部都不收复写稿和复印稿。不少报刊编辑部对稿件格式都有详细而明确的要求，投稿前要认真研究。正规论文的格式应该是标题、标题之下是通讯地址、通讯地址之后是加小括号的邮政编码，然后空格后是作者姓名。较长的论文在正文之前应有200—300字的“摘要”，和不超过5个的关键词，以便于编辑阅稿时节约时间，了解要点，通常正文之后还应注明“引文出处”或“备注”以及主要参考书目，参考书目要写清书名、出版社名、版本、编著者等。如果是第一次投稿，最好文后加“作者简介”，以方便编辑了解情况，建立作者档案，同时这也是自我推销的需要。当然，简介必须实事求是，不可海吹，因为稿件最后能否采用，不是看你的简介来决定，关键还是稿件的质量，提高命中率的根本还在于稿件质量。4.适当控制字数不同的刊物，对论文字数的要求不同，而且差别很大，有的喜欢长篇大论，有的喜欢短小精悍，投稿时应对各刊物发表的文章进行研究，总结归纳出一些规律，这样投稿才有针对性。一般说来，寄给报刊发表的文章，应尽量短些，选题最好小一点，内容实用些，可操作一些，让别人看了能受到启发教育或拿过来就可以用；而参加评选的论文，理论性应强些，选题可稍大点，字数亦应适当多一些，这样才能将问题说清说透。通常组织论文评选的部门下通知或发启示时，对论文选题、格式、字数都有明确要求，撰写时应充分注意，如果没有要求，笔者以为参加评选的论文字数以3000-5000字为宜，一般不要少于3000字，也不要多于7000字，根据选题只要论述清楚了就行，不必把过多的注意力放在字数多少上。就发表的文章来看，字数多少的差别亦很大，这主要与选题性质、报刊容量、些读者对象等因素有关，一般理论性较强的选题可稍长些，应用性较强的选题应短些，投给杂志的稿件可稍长些，而投给报纸的稿件应尽量短些，面向教师及研究工作者的论文可稍长些，面向学生的作品应尽量短些，选题较大的、学术性强的论文可稍长些，选题很小、学术性不强的、普及性的作品应尽量短些。这里的“稍长”或“稍短”是相对而言，没有严格规定，在笔者看来，“稍长”一些的文章可掌握在3000-5000字之间，当然，如果1500-2000字能解决问题则最好；“稍短”一的文章以不超过2000字为宜，如果500-1000字顶多1500字能说清问题则最好。不论哪类文章，在控制字数的同时应十分注意文章的科学性和可读性。所谓科学性是指文章的观点不能出错，引用的论据资料应准确无误，论证过程应经得住推敲；所谓可读性主要是指文字表述要让人喜闻乐读，一看题目就想看内容，一看内容就让人爱不释手，非一口气读完不可，当然这不是一日之功，需要长时间磨炼，文字功底是练出来的。
化学论文发表的注意事项。首先就是你的化学实验一定要科学合理，然后具有对比性，然后不要空穴来风，多多尹正其他文献，然后得出一些比较重要的结论，或者是一些比较创新的结论就可以了。
主要是查重率。化学论文的发表主要需要注意这几点。第一时间问题，这里可以分为出刊时间和上数据库的时间。一定要知道自己需要在什么时间出来。第二就是数据库的问题，要知道自己发表的文章是上什么数据库。第三就是期刊的级别，比如普刊和核心。第四就是字符有没有具体要求。（转）
我们是杂志社，可以发表