大学论文抄袭认定标准建议

本文详细列举了认定剽窃文凭的标准,包括未注明出处的连续引用、使用他人数据和内容、复制原文超过一定比例等。对于被认定为剽窃的学生,将依据《高校大学生地位管理(网络教育)条例》进行相应处罚,严重者可能被开除。

《应对学术不端行为的措施》文件(如大学(审判)剽窃和剽窃文凭(文凭)等)规定,本条中剽窃文凭(文凭)的识别标准有下列情况之一,原则上可认定为剽窃:

1.连续引用他人的作品200多个字而不注明出处;

2.未经授权或未指明来源而使用他人发布的数据、图形和其他内容;

3.通过更改个人单词、短语和重新排列句子顺序复制原文或他人作品超过我的论文中单词总数的15%(引用法律法规、政府正式文件、时事新闻、名人名言、古典诗歌、古籍、);

4.直接翻译文献或更改单词,重新排列翻译中句子的顺序,单词总数超过论文写作单词总数的15%;

5、将实验结果及分析、系统设计和故障排除方法复制到他人的文章或作品中,不指明出处或说明参考出处。

被认定为剽窃的学生必须按照《高校大学生地位管理(网络教育)条例》第n条处理:一旦某篇文章被认定为剽窃或剽窃他人的成就,该文章的起草过程即告完成,合格如果剽窃或剽窃他人成果等学术不端行为再次发生,将不记录毕业论文(设计)分数,书面毕业论文(设计)的资格将被取消,只能颁发相应的毕业证书或完成证书,如果情况严重,他们将被学校开除。论文查重参考papertime的自建库。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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