大学毕业论文心得-投稿到《机器人》的论文被录用了,分享论文写作心得.doc

大学毕业论文心得-投稿到机器人的论文被录用了,分享论文写作心得投稿到机器人的论文被录用了，分享论文写作心得还没从昨天（6月5日）获知第一篇会议论文被 ICIC 录用的兴奋中冷静下来，今天（6月6日）下午又收到机器人编辑部的邮件通知，有关蚁群算法的第2篇论文基于修正蚁群算法的多机器人气味源定位策略研究也被录用啦。呵呵，4月份不分昼夜的啃 Eng 文献、在 Matlab 代码中神游的日子，今天陆续收获硕果。对蚁群算法与机器人气味源定位的研究持续了一整个4月，从蚂蚁路径选择的概率方式（最大转移概率、轮盘赌选择）、启发函数和信息素的定义、气味源定位策略等几个方面进行了系列的仿真研究，得出了2中2英共4篇论文。一篇投ICIC，一篇投机器人，一篇投自动化学报，还有一篇投到10月底在北方交通大学举行的ICSP 2008。期待后面投稿的两篇文章也能顺利录用啦。从目前已录用的两篇文章反馈回的Review来看，感觉这个课题还有很多的研究空间，有待进一步探索。ICIC 和 机器人的Reviewer都很负责，既有从论文的立意、仿真方法等学术层面提出了改进意见，也有详细提出我论文中参数表述、版面编排等方面的硬伤，提醒了我要阅读更多的文献资料，多动笔、多思考，用最精炼简洁的文字、表达出中心的研究思想和成果。路漫漫其修远兮，我还要加倍上下求索啊！研究将蚁群算法应用到机器人气味源定位这一课题，首先非常感谢北航的陈伟海老师。目前考博就是准备报他的博士。在3月份1次Email中陈老师发给我有关 今年12月在越南举行的ICARCV08 的资料，我收到后就认真阅读这些资料、并浏览会议官方网站，在得知会议截稿日期延迟至4月15日后，我便集中精力和时间尝试写一篇论文投到这个会议上。从会议的征稿主题中，我选择了自己比较感兴趣、并且和目前专业对口的“Mobile Sensor Network”作为切入点，开始搜集、整理、总结相关资料，探索论文的思路。在研一的时候，我就开始接触蚁群算法并自学了其基本原理；同时在选修模式识别课程的课堂论文中，选择了做移动机器人气味源定位方法研究的综述，对气味源定位方法的研究背景、现状和前景都有了基本的了解。所以，在了解了 ICARCV08 的会议主题后，我很快就想到了将蚁群算法应用到移动机器人气味源定位方法中。论文的基本思路在4月10日之前就基本形成了，然后开始编写算法程序和仿真实验，在15日当天终于基本实现了所构思的算法。虽然已经不可能在截稿之前完成论文了，我还是坚持进行程序的调试和优化，并着手起草论文。20日左右完成了10页长的中文论文初稿，然后在硕导骆老师的指导下对论文进行精简，并且在此基础上把论文作进一步简化，完成了论文的英文稿。虽然赶不及在 ICARCV 的截稿期之前完成论文并提交，我并没有放弃，反而随着研究的深入，有了更多新 Idea，对算法不断改进，每作出一次大的改进，就注意总结经验、分析仿真结果的有效信息，然后整理出相应的论文。由此就有了最终的4篇论文，现在回想起来，觉得自己有点急功近利了，算法有点改进就写一篇论文，就像在拼文章数量一样。其实这样不利于自己长期的科研，以后要谨记，论文在精不在多，要沉得住气，拿出一个充分验证的成果，写出文字精炼、表述清晰的高质量论文，再向高水平的学术期刊投稿，这样才更有助于自己的学术成长、更能让自己有成就感和充实感。可以稍减自己不安的是，前两篇论文都被录用了，而且不出意外的话，应该都能被EI收录。兴奋总会是有的，但更应该总结经验，静下心来作深入的研究。整个4月以来全心地投入到算法的探索、设计、实现和修改、优化，让我获益颇深，目前对蚁群算法在机器人方面的应用有一些新的想法，在接下来的几个月里，我计划对蚁群算法、模块化机器人技术、模式识别和小波变换等比较感兴趣的领域作进一步研究，探寻它们之间关联应用的方法和技术。心怀梦想，踏实前行；努力求索，成败随缘 P.S. 论文是4月23日投稿的，6月6日收到录用通知单，可以说速度是比较快的。对论文的撰写和怎样提高论文的审稿速度，和大家分享几点体会：（1）首先，论文所述的研究应该有创新性，这里感觉学科的交叉结合比较容易实现创新，我的论文是蚁群算法和机器人气味源定位的结合，味源定位从1980年后起步，蚁群算法则起于1990后，但两者的结合还没有多少研究，从我自身有限的文献阅读所了解的，国内外只有不到10篇的相关文献；（2）研究成果应该是自身实干所得，从前人的工作中得到 Idea，然后身体力行把 Idea 变为实际的、可实现的成果；（3）论文的引言要简明扼要地指出领域内的研究历史和现状，点出有待改进和发展的方向，同时注意要保证有足够的文献引用；（4）算法原理部分要减少共性理论和他人工作的内容，重点讲自己的工作和创新点；（5）实验和讨论部分要有足够的数据和图表，表明你工作的成效。但是图表不能太多，要重点突出，并且讨论时，在文字表述上最好按