过拟合模型发表论文
是什么
过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含 抽样误差 ，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。
具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。
为什么
为什么要解决过拟合现象？这是因为我们拟合的模型一般是用来预测未知的结果（不在训练集内），过拟合虽然在训练集上效果好，但是在实际使用时（测试集）效果差。同时，在很多问题上，我们无法穷尽所有状态，不可能将所有情况都包含在训练集上。所以，必须要解决过拟合问题。
为什么在机器学习中比较常见？这是因为机器学习算法为了满足尽可能复杂的任务，其模型的拟合能力一般远远高于问题复杂度，也就是说，机器学习算法有「拟合出正确规则的前提下，进一步拟合噪声」的能力。
而传统的函数拟合问题（如机器人系统辨识），一般都是通过经验、物理、数学等推导出一个含参模型，模型复杂度确定了，只需要调整个别参数即可。模型「无多余能力」拟合噪声。
怎么样
如何防止过拟合：
主要是以下4点
1. 获取更多数据
这是解决过拟合最有效的方法，只要给足够多的数据，让模型「看见」尽可能多的「例外情况」，它就会不断修正自己，从而得到更好的结果：
如何获取更多数据，可以有以下几个方法：
2. 使用合适的模型
前面说了，过拟合主要是有两个原因造成的：数据太少 + 模型太复杂。所以，我们可以通过使用合适复杂度的模型来防止过拟合问题，让其足够拟合真正的规则，同时又不至于拟合太多抽样误差。
（PS：如果能通过物理、数学建模，确定模型复杂度，这是最好的方法，这也就是为什么深度学习这么火的现在，我还坚持说初学者要学掌握传统的建模方法。）
对于神经网络而言，我们可以从以下四个方面来 限制网络能力 ：
2.1 网络结构 Architecture
这个很好理解，减少网络的层数、神经元个数等均可以限制网络的拟合能力；
2.2 训练时间 Early stopping
对于每个神经元而言，其激活函数在不同区间的性能是不同的：
当网络权值较小时，神经元的激活函数工作在线性区，此时神经元的拟合能力较弱（类似线性神经元）。
有了上述共识之后，我们就可以解释为什么限制训练时间（early stopping）有用：因为我们在初始化网络的时候一般都是初始为较小的权值。训练时间越长，部分网络权值可能越大。如果我们在合适时间停止训练，就可以将网络的能力限制在一定范围内。
2.3 限制权值 Weight-decay，也叫正则化（regularization）
原理同上，但是这类方法直接将权值的大小加入到 Cost 里，在训练的时候限制权值变大。以 L2 regularization 为例：
训练过程需要降低整体的 Cost，这时候，一方面能降低实际输出与样本之间的误差C 0 ，也能降低权值大小。
2.4 增加噪声 Noise
给网络加噪声也有很多方法：
2.4.1 在输入中加噪声：
噪声会随着网络传播，按照权值的平方放大，并传播到输出层，对误差 Cost 产生影响。推导直接看 Hinton 的 PPT 吧：
在输入中加高斯噪声，会在输出中生成 \Sigma_i\sigma^2_i\cdot w^2_i 的干扰项。训练时，减小误差，同时也会对噪声产生的干扰项进行惩罚，达到减小权值的平方的目的，达到与 L2 regularization 类似的效果（对比公式）。
2.4.2 在权值上加噪声
在初始化网络的时候，用 0 均值的高斯分布作为初始化。Alex Graves 的手写识别 RNN 就是用了这个方法
2.4.3 对网络的响应加噪声
如在前向传播过程中，让默写神经元的输出变为 binary 或 random。显然，这种有点乱来的做法会打乱网络的训练过程，让训练更慢，但据 Hinton 说，在测试集上效果会有显著提升 （But it does significantly better on the test set!）。
3. 结合多种模型
简而言之，训练多个模型，以每个模型的平均输出作为结果。
从 N 个模型里随机选择一个作为输出的期望误差 <[t-y_i]^2> ，会比所有模型的平均输出的误差 <[t-\bar{y}]^2> 大 （我不知道公式里的圆括号为什么显示不了） ：
大概基于这个原理，就可以有很多方法了：
3.1 Bagging
简单理解，就是分段函数的概念：用不同的模型拟合不同部分的训练集。以随机森林（Rand Forests）为例，就是训练了一堆互不关联的决策树。但由于训练神经网络本身就需要耗费较多自由，所以一般不单独使用神经网络做 Bagging。
3.2 Boosting
既然训练复杂神经网络比较慢，那我们就可以只使用简单的神经网络（层数、神经元数限制等）。通过训练一系列简单的神经网络，加权平均其输出。
3.3 Dropout
这是一个很高效的方法。
在训练时， 每次 随机（如 50% 概率）忽略隐层的某些节点；这样，我们相当于随机从 2^H 个模型中采样选择模型；同时，由于每个网络只见过一个训练数据（每次都是随机的新网络），所以类似 bagging 的做法，这就是我为什么将它分类到「结合多种模型」中；
此外，而不同模型之间权值共享（共同使用这 H 个神经元的连接权值），相当于一种权值正则方法，实际效果比 L2 regularization 更好。
4. 贝叶斯方法
这部分我还没有想好怎么才能讲得清楚，为了不误导初学者，我就先空着，以后如果想清楚了再更新。当然，这也是防止过拟合的一类重要方法。
过拟合 :所选模型的复杂度比真模型更高;学习时选择的模型所包含的参数过多,对已经数据预测得很好,但是对未知数据预测得很差的现象. 过拟合一般特点 :高方差,低偏差; 导致过拟合原因: 训练数据不够,模型进行过度训练（overtraining）等 如何避免过拟合: 1) Early stopping （适当的stopping criterion）: Early stopping便是一种迭代次数截断的方法来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合 2) 数据集扩增 : 数据机扩增即需要得到更多的符合要求的数据，即和已有的数据是独立同分布的，或者近似独立同分布的。一般方法有：从数据源头采集更多数据，复制原有数据并加上随机噪声，重采样，根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据等 3）正则化方法： 一般有L1正则与L2正则等 4）Dropout： 正则是通过在代价函数后面加上正则项来防止模型过拟合的。而在神经网络中，有一种方法是通过修改神经网络本身结构来实现的，其名为Dropout
论文发表模拟
如果是已经公开的专利信息，你完全可以。 而且不用通知权利人，也不用付费。如果是没有公开的保密信息，你有可能被追责。
肯定是试验好发论文啊数值模拟不真实，而且有许多的假设，不如试验客观和现实。尤其是混凝土结构，混凝土是各项异性材料，在模拟中要等价于各项同性材料。而且假如试验发论文的时候，你介绍一下试验原理和试验准备工作和试验步骤就能用去大部分的篇幅。模拟也是站在试验的基础上才能发论文的，没有试验单靠模拟站不住脚。
文科论文适合什么模型发表
导师常说，学术界就像个江湖。每个期刊就像是科研人奔赴的战场，每个人都面临着不发表就出局的险境。 大家怀抱理想冲向SCI，勤勤恳恳迫切想分CSSCI一杯羹之时，大致免不了四处碰壁，近几年，很多C刊都不收博士生的稿子了，但就业市场是残酷的。如果你还在感叹国际顶级期刊难发表，国内C刊僧多粥少，不妨换种思路，现在要想让高校人事领导眼睛一亮，对文科博士来说，最顶事的，已经是SSCI了。如果你发的是SSCI，来了给啥都可能，包括特聘教授。不信你看下面这个： 而与此相对应的是，如果你只是发了点普通C刊，不好意思，可能连要都不要。 而且这种现象，也正在延伸到硕士申请博士上。很多硕士申请国内外名校博士，就是靠发SSCI胜出的。 你肯定纳闷了：硕士生还能发SSCI？国内很多C刊，连博士生的搞子都不收，硕士生竟然可以发英文SSCI? 一点都没错。不少两类期刊都发过的同学老师都有这一体会，即很多SSCI并不比中文C刊难发。发SSCI，其实是胜出科研竞争、实现弯道超车的捷径，对于社会科学领域的研究者来说，完全可以去尝试发表SSCI期刊论文。 SSCI期刊论文的发表数量，是评估一个研究者是否国际化的重要标尺，也是使研究者在同龄人中脱颖而出的筹码。 并且SSCI期刊也并不难发！发表过SSCI的大有人在。相比于在国内发C刊，SSCI也没有想象的那么难。 为什么要发SSCI？导师列出了五个理由： 1、SSCI地位很高。 现在很多高校都将之排在国内很多顶级C刊之上，其价值和受肯定程度远高于中文核心C刊（一篇抵10篇都不为过）。 硕士拿SSCI申请国内外名校博士、博士拿SSCI赴名校就业、老师拿SSCI评职称，都是绝对的杀手锏。很多学校有师生发表SSCI，会当新闻来报道的。 2、SSCI难度并不一定高。 虽然好的SSCI肯定会难，但是好的中文C刊也能难到让你焦头烂额。 其实对比一下数量，我们觉得SSCI也不一定真的就难：中文C刊有700多种（含拓展版），但SSCI多达3500种。 虽然SSCI是面向全球的，但中国人多啊，所以C刊竞争也是可想而知的。有老师两种期刊都发过，认为SSCI并不一定比C刊难。 3、便于知晓进程、学习提高。 国内C刊很多还是邮箱投稿，不能及时跟进投稿进度，而SSCI投搞一般可以对进程一目了然，并在投稿过程中能及时获得反馈，便于学习、修改、提高。 4、SSCI很公平。 它注重新意，对格式什么的要求没有中文C刊高。而且是匿名评审，没有关系稿，不看作者头衔、身份，不像部分中文C刊就喜欢发大佬的文章，小字辈的容易被直接pass。 5、SSCI更适合未来发展。 现在科研竞争越来越大，以后的学术生存，肯定要有国际化的学术发表。国家“双一流”发展目标，也有对高教科研走向国际化的要求。中国社科以前底子差，可以只在国内发展，以后肯定不能再这样了。 所以，文科科研，争发SSCI，已是当下一股潮流。这也是我们对中国下一个10年文科将会快速进步、获得国际话语权持非常乐观态度的原因。
1、熟悉专业、实验方法；要尊重结果，实事求是地面对结果，先看多看文献，特别是国外近期文献。认为只有正确的实验才能得出结果，才能发表。 2、对初写者来说，“抄”在所难免，重要的是如何“抄”。同质论文，撰写格式相同，因此，格式可“照抄”。常见的句型可以灵的“抄”用。一些描写、结论句在阅读时，尽量用自己的语言来表达和概括。但是不能照抄抄写原句，否则，笑话百出，还会受到一些影响。 3、试着用熟悉的词汇。不要刻意使用华丽、不常用或罕见的词汇。 4、在写完论文之后，一定要请指导老师严格进行审核，如有需要可请信誉度高的专业服务公司审核，提高成功率。 同时也要有良好的心态，保持冷静。不能以“成见”的心态来判断审稿者偏见或者是歧视。做研究是很难的，发表论文更是不容易。但是，审稿人同样艰难，也同样不易。他们可以正确地阅读你的文章，提出中肯的意见，甚至好的建议。
纯模拟发论文
可以。在现实条件下，或是因为经费问题，或是因为时间等影响因素，有着许多无法进行实验，正是在这样的情况下，许多问题的解决都是通过建立数学模型模拟进行。模拟是需要数据参数作为支撑的。之所以提到“参数”，更多的是考虑到数学建模的合理化。参数是有一种对比，也是数学建模合理性对比、验证的标准。如果没有足够的数据支撑，建议用简化实验验证。
可以发文章，但是很难发到好的期刊上。研究方法一般分为理论分析、实验探究和数值模拟，单独的某一种都可以发文章，其中数值模拟是其中发文章较难的。建议两两结合，比如以模拟为主，配少量实验，会好发一点。我感觉最佳组合是理论+实验，但是只有少部分研究者既精通理论又擅长实验，一般这种文章合作的比较多。
学术论文的科学性，要求作者在立论上不得带有个人好恶的偏见，不得主观臆造，必须切实地从客观实际出发，从中引出符合实际的结论。在论据上，应尽可能多地占有资料，以最充分的、确凿有力的论据作为立论的依据。在论证时，必须经过周密的思考，进行严谨的论证。创造性科学研究是对新知识的探求。创造性是科学研究的生命。学术论文的创造性在于作者要有自己独到的见解，能提出新的观点、新的理论。这是因为科学的本性就是“革命的和非正统的”，“科学方法主要是发现新现象、制定新理论的一种手段，旧的科学理论就必然会不断地为新理论推翻。”（斯蒂芬·梅森）因此，没有创造性，学术论文就没有科学价值。理论性学术论文在形式上是属于议论文的，但它与一般议论文不同，它必须是有自己的理论系统的，不能只是材料的罗列，应对大量的事实、材料进行分析、研究，使感性认识上升到理性认识。一般来说，学术论文具有论证色彩，或具有论辩色彩。论文的内容必须符合历史唯物主义和唯物辩证法，符合“实事求是”、“有的放矢”、“既分析又综合” 的科学研究方法。平易性指的是要用通俗易懂的语言表述科学道理，不仅要做到文从字顺，而且要准确、鲜明、和谐、力求生动。专业性是区别不同类型论文的主要标志，也是论文分类的主要依据。实践性是论文价值的具体体现。 它还表现在内容上，旨在根据一定的岗位职责与目标要求培养能力。
Aspen模拟sci论文发表
第一步：选择期刊是一门大学问先向大家讲述一件活生生的投稿实例，国内的一位老师起初把一篇文章投到一本影响因子还不到1的杂志，被拒了。这位老师没放弃，通过SCI审稿人的协助在适当修改之后，又把文章投到了学科领域内最有名望的杂志，影响因子高达10，文章被接受了。这件事告诉我们，选择一本适合的期刊对于文章是否能发表起着至关重要的影响。那么，到底我们要如何选择合适自己稿件的期刊呢?通常我们应考虑以下的因素：论文主题是否符合刊物的征稿范畴?论文写作是否符合刊物的风格要求?论文格式是否符合刊物的作者须知?期刊对中国学者论文的整体看法?第二步：稿件撰写是核心为什么我的文章总被审稿人要求找母语为英文的专家重新修改?到底我的英文是哪里出了问题?解决这一问题的根本性途径：请专业的国际同行学科专家和语言专家进行语言润色服务。第三步：投稿信也至关重要稿件终于写出来了……但如何才能给期刊编辑留下好印象，帮自己达到事半功倍的效果，投稿信是关键…CoverLetter的内容主要包括哪些?如何写CoverLetter?这些细节方面的工作有时也会对稿件的接收与否起到决定作用。 资料来源：参考网站：创新医学网
什么是sci论文？首先sci是一种科学引文索引，而sci论文就是被科学因为索引检索收录的文章，对于sci论文，相信国内的很多作者都不陌生，即使是从来没有发表过sci论文的人应该也听说，这种论文发表的意义在于它是最高水准的学术论文发表，sci论文发表在国际上被视为学术水品的衡量标尺。
sci论文不论是在国内还是在国外的影响力和价值都是非常高的，它不仅仅在国外受到认可，在国内的认可度也是颇高的，在很多对于学术论文发表有要求的考核中，sci论文都是最受认可的，拥有一篇成功发表的sci论文，对个人的晋升发展、能力提升都极为的有力。
除此之外sci论文也是一国际间进行学术交流的一种重要途径，一个国家sci论文的发表数量也能证明该国家的科研水平高低。不论是从个人角度还是宏观角度，sci论文发表都有着十分积极的学术价值。因为它是能够推动国家科研事业的发展进步的。
那么怎样才能写出一篇好的sci论文呢，在这里也是整理了一些建议，希望对大家有所帮助。
1.阅读文献和参考文章
这是写论文都必须经历的一步，也是最重要的一步，每周坚持泛读最少3篇sci，精读1篇sci，其实你会发现，写论文其实并没有想象中的那么复杂。
2.期刊的选择
写论文之前，选择合适的目标期刊是令自己集中精力的最好办法，能够在后面写作时避免很多无效的工作。一定要把握住期刊声誉和当前所在研究层次显示之间的最佳平衡点，之后就可以根据期刊官方网站给出的要求来选择自己的写作防线和修改初稿。
提升论文影响力最有效的办法，就是撰写目标读者希望关注的研究，所以挑选期刊就是实现这一目标的第一步。但是需要注意的是，一定要远离那些“掠夺性期刊”！这些“欺诈性期刊”的出版方式极其不道德，经常恶意；利用初次投稿作者急切发表的心理。所以当你不能确定选择的期刊是否靠谱时，一定要向导师寻求建议，并对这种期刊进行彻底调查。
3.尽早动笔
很多同学都是等到实验操作快结束了，数据都整理好了，才开始动笔；其实写论文最好的方式，是尽可能早地开始动笔。
最常见的论文撰写策略按顺序依次是：
Method-Introduction-Result-Discussion
我们可以将论文中的部分内容预先写好。确保在动笔之前，就已经能详细地列出论文的提纲，以便规划后期你的工作内容和进度。可以在项目进行过程中写好方法学 (Method) 部分的段落，这是前期最容易撰写的部分。如果项目计划有任何变动，之后可以稍作调整。如果你够勇敢，甚至可以提前写好引言 (Introduction) 段落。
很多人喜欢把引言部分留到最后编写，目的是要确保这部分内容的准确性。但是也有人会先将引言部分落实到位，再去搭建剩余那部分论文内容的框架。这很大程度上取决于个人习惯偏好。在开始准备初稿之前，最好是在给论文编制提纲之前，就先考虑应如何引导阅读论文的读者。这样在你撰写论文时，尽可能始终贴近论文的主线思路。
最后就是关于写作效率的问题了，在确定了方向和契合期刊后应当如何保持高效的写作效率。关于这一点小编只想说，只能依靠自身努力去克服，不论你是拖延症还是完美主义者，又或者其他习惯性格，都会影响你的写作效率，所以小编才建议大家尽早动笔，毕竟坚持每天花费几小时写论文，总要比每隔几周才来一次马拉松式论文写作的效率更高。
最后再给大家说几个sci论文的注意事项:
1.摘要中切忌将引言出现的内容写入，也不要对论文内容做诠释和评论
2.不要简单重复题名中已有的信息
3.论文的结构一定要严谨，表达要简明，语义要确切！