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最近大家开始写论文，现在这里写一个大概的写作步骤，随后每个人都可以随时补充。 写论文大体可以分为如下步骤，作为本文的目录吧： 1 方向 2 文献阅读 3 想法 4 想法验证 5 逻辑梳理 6 文档梳理 7 投稿 以下一步一步来讲： 1 方向 大家的方向大多是我给出来的，这个一般不需要过多考虑。需要明确的是这个方向是要做什么。比如做帕金森这个方向，其目的就是可靠的帕金森诊断。那么细分起来，就分为了如何提高精度和如何提高可靠性两个方面。目前我们组内提高精度采用的是以Hog为基本方法的一系列算法，可靠则是在看Max的论文，以及考虑后期采用属性拓扑的概念方法进行结构构造。 2 文献阅读 这个工作是大家最容易忽略的，很多同学都想跳过这一步直接就去做后面的内容。但事实是：出来混早晚要还。大家一定记住：一见钟情且能幸福一生这种事情是童话的桥段，在现实生活中出现的概率很低。所以，踏踏实实的读文献，是必须的。 说一下读文献的目的： 第一，要了解国内外研究现状。一定注意，这里说的是“现状”。有些同学在本科阶段形成了很不好的习惯，就是随便抄一抄文献综述。这在研究生阶段是不可以的。还以帕金森为例，了解现状的标准是自己能闭着眼睛说出这个领域目前谁是最牛的（看谁的文献被提到最多），他们最近的研究成果是什么（可关注作者的google scholar),这个领域当前最热门的研究方法是什么，这个领域的论文在什么期刊发表最多？ 第二，要了解这个领域内的通用内容。比如这个领域内都用什么数据集，是否有基准对比方法，用什么评价指标，领域内大体是什么水平，怎么做实验，怎么讨论？这些内容对大家非常有用。当自己有了想法后要进行验证，有了这些内容会帮助大家快速评估自己的想法是否有用。同时，任何论文或成果都是需要比较的，这些通用内容就是标尺。 第三，要了解当前各种方法的优缺点。注意，这里一定是新方法。如果找的方法是很多年前的，那么一定要看看这个文章被谁引用过，他们在这个基础上是否有改进。所以，最好的方法是找新论文。关于各方法的优缺点，所有的论文都会说自己的有点（摘要、引言最后、讨论、结论），也有一部分会说自己的缺点（讨论、结论）。这个时候一定要做到兼听则明，要多看文献相互之间的评价。虽然不一定真实，但一定可以参考。 第四，这个领域内的专业名词应该都会了才对。不能再挨个查字典了。 只有以上几点都烂熟于心，才说明完成了基本的阅读量。注意，此处的阅读量不是指数量，是指质量。 说一下阅读容易犯的几个错误： 第一，只看百度、知乎和csdn这类科普文章。科普文章可以在一开始帮助理解，但如果一直看科普，说明一直也没有进入到研究环节。建议大家看几个这个科普之后，无论是否理解了，一定要找文献来读，通过文献与科普的交叉来提升交替上升理解水平。 第二，只看中文文章。很多同学惧怕英文不敢去碰英文，所以只看中文。绝大部分的中文论文是没有营养的，这个和爱国无关。写论文的目的是传播自己的成果（也就是吹牛），中文的受众和英文的受众哪个大？同样是做一次广告，当然要让全世界都能看懂才好啊。这里别和我抬杠说中国人不看英文，真正做研究的中国人都是看英文的。只有lazybones和loser才不去读。如果你非要读中文，就看看学校期刊目录中的1A期刊，其他的没啥参考价值。 第三，英文文章至上。并非所有的英文都是好文章。除了那几个业界大牛，大家还是读高档次期刊的论文吧。什么是高档次？中科院期刊分类一区和二区的才算，其他都不算。至于英文会议，除了国际公认的顶级会议，其他根本不用看。顶级会议目录可以查询CCF。大多数的会议是滥竽充数的。 第四，乱用翻译软件。觉得翻译软件把英文翻译为中文看会舒服些，却不知道那样做的结果是失去太多信息。即便是高级翻译，对语言每翻译一次也会损失很多信息，何况是机器翻译。所以，宁可头疼一个月，把英文文献读下来，今后就好了。 下面说一下方法： 首先，文献要粗读与精读结合。不可能每一篇文献都去精读，谁也没有那个精力。第一遍读论文，仔细读一读摘要，大概看一看引言，了解这篇论文要说什么，为什么这么说之后直接去读实验。实验也不需要太细的读。当你掌握了领域内的基本实验方法之后，直接看实验结果和讨论。如果觉得结果不错且讨论有点意思，再回去精读方法部分。否则可以先存放起来，今后再说。 其次，要建立知识网络。很多时候读论文是由一篇论文而起，然后顺着参考文献去读其他论文。这个时候就可以给自己用脑图软件画一个阅读的路径了，同时标注好每篇论文的优缺点与你自己的思考。这就是你今后论文引言的基本来源。 最后，综合读过的内容，总结一下现在存在的问题，就可以提出自己的想法了。 3 想法 根据文献阅读结果可以找我讨论，一起来分析用什么方法比较合适。一开始想想法的时候可以天马行空，但最后一定要言而有据。此处最忌讳的就是横着脖子说别的方法就是不好，那时街头老太太打架，不是我们做学术。 比如有人说：“A方法性能太差，所以我提出B方法来提升性能”。这是不可以的。A性能差不能成为你踩他的理由。正规的方法是：“文献A采用MFCC方法对帕金森语音信号进行特征提取取得一定效果。但MFCC为根据听觉特性突出频谱低频段【此处配个参考文献说MFCC突出低频频段的】，而文献【】认为帕金森病语音障碍主要表现在频谱高频段。因此，采用MFCC方法进行分析，可能造成高频信息损失，从而导致性能下降。基于此，本文提付出****方法，对频段做统一处理（或突出高频处理），从而*****，达到******。” 这样一写，是不是就有理有据了？注意，我句子中所有的原因部分都是从参考文献中来的，这样别人就不会挑我的毛病了。唯一需要注意的就是那个参考文献真的说了那句话，不要给别人编造。 大多数的时候，我会给大家一个建议想法。注意，这个想法不一定就是对的。如果我已经知道了它是对的，也就不用你研究了。所以，大家拿到想法后，第一任务就是理解我的意思。 很多同学在这个阶段其实没听懂我说的话，但不好意思提出来。怎么办？回去自己闷被窝苦思冥想。还想不明白就去打把游戏放松一下。这样一放松几个月过去了，时间都荒废了。最好的办法是：没听懂当时就提出来，我给你再讲一遍。讲的时候你要录音，以防丢失关键信息（因为刚刚入门，还不掌握重点，理解会有偏差）。如果还没听懂，说明你文献阅读还不够。 这个时候，要找师兄师姐请教。毕竟他们和我在一起时间长，理解更透彻一些。或者顺着我说的关键词再看几篇文献，看看能不能理解。 如果三天以上还不理解，一定要再找我。直到自己理解了为止。 有时候大家会提出一些想法，这是相当好的。但需要注意的是表述清楚。建议大家把自己的想法用图的方式画出来，把想法的来龙去脉用文字或图写清楚，这样我们好讨论。最怕的就是有些同学拿来一张白纸，随便画了几条线，嘴里全是：“这样之后就那样”这样的指代词语句，把我绕的绕梁三日下不来，还不好意思打消你积极性。所以，建议大家养成把想法用语言或图形表达出来的好习惯，这对于你今后工作汇报也很有用，是职场的基本技能。 4 想法验证 刚刚说了，我的想法不一定就是对的。这就需要大家去证明或证伪了。 验证从两个角度去做： 第一，从可行性角度。有时候我的想法不一定可行。比如，这个想法别人提出来过了，但我没看到。所以大家第一件事就是去查这个想法别人有没有。如果有类似的，他们是怎么做的，和我们的差别在哪里。如果没有，我的想法的基础是否有论文支撑。比如摇荡预测，我提出来用小波，后来一查小波有了。但我的小波是要对不同频段加权的，这个没有。只有对时间关注的模型。看，这就找到了和现有文献的交叉点。时域的关注度Lstm可以作为我们的基础文献，在这个之上，我们可以说我们发现了lstm对频率的动态范围不足问题，所以我们采用小波的频率分解，然后再加权频率。这样就顺理成章的把我们的想法写出来来了。如果别人有，也不怕，因为总会有差别，而且他的实验部分会给我们新的启发。 第二，正确性角度。有了理论可行，实验结果不一定真的好。这就需要证明了。证明方法一般就是实验。根绝我的想法编程，然后用从文献中学到的实验方法去做实验，和对比方法或基准方法作对比，来看看这个想法是否真的可行。如果可行，那么就要分析为什么就好了呢？原因在哪里？如果发现不行，那么我们就要考虑是哪里出了问题，需要从哪个点进行改进。绝大多数的时候，都可以改的比对比文献好。不用问为什么，因为他是死的，而且他是解剖好给我们看的。我们的方法不好，我们把他好的部分拿来与我们的结合，大概率会超过他。所以，不用怕结果有问题，那说明分析的不够。 这里特别指出的是属性拓扑中证明性问题，有时候发现真的错了。那样错了就是错了，没办法。查漏补缺，继续改。 想法验证的每一次实验都要做好实验记录，都要做好实验记录，都要做好实验记录！！！因为你也不知道下一次什么时候这个记录就会有用了。这是科研工作的基本要求，也是基本素养。这个问题我一直在强调，大家也都敷衍说在记录。打算开学后检查一次，没有的按欺君之罪处理———罚请全课题组聚餐一次。 5 逻辑梳理 其实，以上工作如果每一步都做好记录，这个时候一篇论文就基本成型了。 比如： 引言部分就是想法的可行性验证，结合你文献阅读形成的国内外现状，梳理一下就可以。 方法部分就是你的程序啊。所不同的是：程序用代码写，方法用公式写。其实还是一套东西。这里需要注意的是大家都用Python，并不是把Python的模块一摆就可以了，而是需要把里面的内容变为理论描述出来。同时要把各部分有机的融为一体。往往在这个时候，会有一些新想法。如果改动不大，可以尝试；如果改动大，记下来以后再说。饭要一口一口吃，不能一口吃个胖子。 实验结果就是你的实验记录，讨论其实就是实验分析。想想引言中踩了谁，怎么踩的，这里需要用实验数据分析一下你踩的有道理了。 结论就不说了，大多数是客气一下。 看看，如果每一步都按照要求做，是不是挺容易的？这唯一需要强调的就是：逻辑！ 在这一步梳理的时候大家有时候容易着急，所以把很多事情当成了想当然。但你要知道，你不交代的事情读者是不知道的（基本常识除外）。所以，一定要把来龙去脉说清楚。最简单的评价标准是：你的每一个观点都有论据支撑，而最终所有的原始论据都出自明确标注的参考文献或来自公理。这样通过逐步推导形成你的结论，这才是论文中应该有的逻辑链条。万不可对读者撒娇，用"我觉得“这样的态度却写作，那样必死无疑。 另外一个逻辑问题是详略要得当。大家有时候会觉得我好不容易学会了傅里叶变换，我在论文中一定要使劲写。这样就大错特错了。实际上，你从别的地方学到了这个内容，恰恰说明你的论文中不应该有这个东西才对啊。为了完整性，你可以简单介绍几句，然后给个参考文献标注就好了。你的重点应该在于你自己的创新部分啊。比如，多尺度关注度模型，应该描述是如何实现的这种多尺度关注，这是一个整体，而不能简单拆解为多尺度+关注度。你需要阐述对于多尺度的关注度我该怎么设计（从多尺度的与普通信号的区别谈起），设计过程中由于多尺度的什么特性，使得我关注度设计中要采用什么方法与之匹配。这样匹配的依据是什么，应该有一些公式推导或定理证明，最终形成了一套多尺度的关注度机制。看到了吧，这就要求不能对现在方法直接照搬，需要从底层理解现有方法的原理（我说的不是科普文档中那几个可怜的公式，而是整套的推导），然后进行针对性的调整。定制的才是最值钱的。都用tensorflow，那是玩积木，没啥技术含量。 6 文档梳理 上面只是做了一个逻辑上的梳理，其实这个时候还不是论文，充其量是论文的骨架。 在这个节点上，务必和我讨论一次，以防论文跑偏。我会帮大家捋顺论文中的重点内容和亮点信息，提炼论文中的科学问题。也就是对大家的提纲进行调整。所以，大家给我看的提纲应该是你们心里有数的提纲，最好是带上了各种图表的。我可以作为审稿人的角度帮你把关。但如果你只拿了几个放之四海而皆准的标题过来，对不起，为师也猜不出来你在想什么。 大家在文档的梳理阶段容易犯的最大问题是：过渡。 并非把所有材料直接放上就好，在段与段之间、局与局之间是需要过渡的。好了，过渡的作用和方法不展开讲了，大家感兴趣请翻看小学语文课本。 另外，大家在整理文档时不用想着一次成功，那基本不可能。一般情况下，文档整理好之后要自我通读几次。比如，在写讨论时发现引言文献不合适，在写引言时发现讨论内容跑偏了，在写实验时发现方法中少写几个变量。这都是很常见的。3-5遍的反复修改是正常的。如果觉得能一次写好后一字不改，请移步其他团队，目前我的水平指导不了。 7 投稿 投稿的过程其实是在想法验证阶段就开始的。那时候就要考虑这篇论文写好后投到哪个期刊。 期刊的选择一般采用对比原则。比如：你踩的文献是1区的，你也可以投这个期刊或其他1区的期刊。不行的话再转投2区。如果你看的文献是4区的，对不起，你的论文能发表的3区以上的机会微乎其微，除非你做了重大的突破。另外，就是找相近的。比如IJAR里经常发表FCA的文章，那我们就往那里去投。这个时候我们引用的期刊是谁就没那么重要了。这也会是阅读论文的好处。 然后，就是常规性的体力劳动：根据期刊要求具体修改论文格式、内容等，不多说了。 最后，强调一点：大家不要用我的邮箱去任何网站注册。目前有两个期刊被注册过，导致我们无法再去投稿。是的，有些期刊就是这么不讲道理，不需要我同意的。所以，大家用自己的信息注册自己的账号。还有，就是不要总是尝试投稿系统。有些投稿系统点击下一步就自动提交了，没有确认提示的。所以，填写进去的每一个信息都应该是正确的。最后，如果有机会，在确认投出之前我再看一眼。以前发现了太多投稿过程中的低级错误。这些错误往往是致命的。 暂时先写这么多，没想到的地方任何人都可以补充。目的是大家一起完成一篇文章，帮助所有成员少走弯路，尽快进步。...