写大论文的几点注意事项(续):我是怎么发现创新点的？

最近看到很多同学想尽办法找自己大论文的创新点，每天在教研室坐立不安，很痛苦。我个人认为，创新就像机遇，说了就来，说了就走。李开复老师曾经说过，创新需要积累。在找到创新点之前，我们需要阅读大量的相关论文或书籍，反复比较相关理论或模型的异同。只有这样，我们的大脑中才会产生创新的火花！我个人喜欢把看过的论文都记录下来，以备将来参考。据不完全统计，我阅读了106篇中文短文，35篇英文短文，27篇中文大论文(优秀硕士或博士论文)。写小论文或者大论文的时候，我会把自己看过的论文的记录拿出来看几遍，寻找它们之间的相同点或者不同点？地点。可能有创新的论文我会反复看，直到看透彻为止。我的一些小论文和大论文的创新，几乎都是基于相关论文创新中算法的比较。因为性。所以科学思维中的联想和类比在论文写作过程中也是非常有用的。我和同学开玩笑说，我一定要读几遍《自然辩证法》！结合自己的经验，我认为有以下几种方法可以找到创新点:第一种方法是将A篇论文的X理论运用到b篇论文的研究中，这种方法可以称为“嫁接”。比如我在写一篇大论文的过程中，要预测P2P网络中搭便车的人数，我在另一篇论文中了解到，可以用灰色系统理论来预测人口。我想，搭便车的人不也是人吗？预测人口是一样的吗？为了预测搭便车的人数，那么我就可以把灰色系统理论应用到我的大论文中，这样一个创新就产生了。剩下的就是进行大量的实验模拟来证明我的结论是否正确。不同领域算法互操作的例子比比皆是。比如网络中的经典算法Dijkstra算法就是一个例子。这种算法原本属于数学领域，网络研究人员将其应用于路由算法。第二种方式是参考A纸的X算法改进B纸的相关算法。这不是算法的应用，而是对现有算法的改进。比如我在写论文《基于云的加权信任模型》的时候就用过这个方法。当时看了一篇小论文《基于云模型的信任评估研究》，里面有两个算法，其中一个和我在另一篇论文《基于云模型的主观信任评估》里看到的算法很像，只是少了一个权重？。我马上想到，如果这个算法加上权重呢？结果会怎样？于是，一个创新应运而生，写了一篇论文。大部分论文的创新都是算法的改进，所以第二种方式用的最多。第三种方式是将A纸的X模型和B纸的Y模型组合成C纸的Z模型。这种方法并没有改进算法，而是将两个模型合并成一个新的模型。在写我的大论文的时候，我已经建立了P2P网络的模型(一个三维结构)，我只需要一个算法来遍历网络中的所有节点。这个时候看了一些算法方面的书籍和论文，其中提到模拟退火算法可以遍历整个网络。因此，我将P2P网络模型与模拟退火算法模型相结合，提出了一种新的网络遍历算法，并通过仿真实验证明了该模型的可行性。这种方法可以说是一种综合的方法，在应用之前需要搞清楚两种模型是否可以结合，而且必须通过实验来论证。以上三种方法是我在写小论文和大论文的过程中用过的方法，我觉得有一定的道理，也确实能找出创新点。对于硕士生来说，发明新的方法或理论是非常困难的。我看过的论文没有一篇是做过的。然而，我们有能力改进、应用或合并该算法。发现创新，积累是关键，就是要多读书多总结，保持一颗好奇心，善于发现问题。如果我们把寻找创新视为“黎明”，那么现在就是“黎明前最黑暗的时候”。