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　　多余的话——周志华教授的争议论文是怎样写成的

　　作者：trapa

　　经过大家的认真分析和讨论 （世界上就怕认真二字：-），事实很清楚了。
问题从第一篇中文论文就有了，如果说一开始只是投机取巧和耍小聪明的话，到
了IJCAI论文则性质完全变了，明显欺骗隐瞒，最后搞出两个扩展版本发表在两
个不同的杂志，越搞越过分。

　　问题从计算机研究发展的中文论文[1]就有了。那篇论文的idea明显来自于
P&C的论文[2]，理论分析部分则完全是P&C推导的改头换面。文章的真正贡献是
实现了用遗传算法找要集成的神经网络和简单的实验结果。该文用了很大的篇幅
描述理论，但是对P&C的贡献和影响轻描淡写，一句带过。只提无关紧要的公式
10和P&C一样，最重要的结论和公式14来源于P&C只字未提。虽然没有明确声称理
论部分是自己的贡献，但理论分析来于P&C论文却不acknowledge P&C的贡献，摘
要和正文中多次提到 “理论分析及实验结果表明…”，显然已经有误导评审/读
者的嫌疑。退一步说，如果说这篇文章至少还没有露骨到直接说理论是自己的，
P&C论文的影子还在（至少参考文献里面），所以还可以argue说作者不是故意欺
骗隐瞒，只是论文写法问题的话，IJCAI论文[3]就没什么可辩解的了。

　　IJCAI论文在中文版的基础上加了两个结果，把从P&C论文改头换面过来的推
导明确地声称为自己的贡献写到论文里，然后把中文论文里仅有的两句提到P&C
论文的话和参考文献彻底删除。总之，在把P&C的成果占为己有和把P&C论文的影
子彻底去掉后，蒙混过关上了IJCAI[3]。然后被两个杂志邀请提交extended 
version，竟然搞出两个版本，一边送一个，发表了两篇journal论文[4，5]。

　　就这样，一个基于别人论文的普通扩展和实现工作，通过故意隐瞒别人的贡
献，把别人的理论占为己有，一稿几投，先中文杂志，再英文会议，最后两个国
际杂志，一共搞出了四篇论文，包括一篇顶级国际会议论文，两篇国际杂志论文。

　　给替周教授辩解的人一点建议。你们大多是周教授的同行，专业在机器学习
领域。你们不妨暂时忘记周教授的身份，地位，成绩，人品，声望，影响等等。 
先把P&C的论文[2]读一下，尤其是section 6，然后以评审的眼光review一下周
的IJCAI论文[3]，你会给怎样的评语，你对作者会有怎样的看法？论文的link都
给你们找出来了。

　　最后做一点更正，我在“对周志华教授争议论文的一些看法”中，实际比较
的是P&C和周教授论文的AI杂志版本 [4]（长文），而不是IJCAI的短文[3]。两
篇论文公式的编号不一样，对可能引起的误会表示道歉。另外，因为这个，我给
了周教授更多的credit，毕竟那个版本包含了更多的实验结果。

　　相关论文及链接 

　　[1] 吴建鑫 周志华 沈学华 陈兆乾.一种选择性神经网络集成构造方法, 计
算机研究与发展，1039-1044, No.9, 2000. 
http://www.cc.gatech.edu/~wujx/paper/crad.pdf

　　[2] M. P. Perrone, L. N. Cooper. When Networks disagree: ensemble 
method for
　　neural networks. Artificial Neural Networks for Speech and Vision, 
1993, 126-142. 
http://www.physics.brown.edu/physics/researchpages/ibns/Cooper%20Pubs/
125_WhenNetsDisagree_93.pdf

　　[3] Z-H Zhou, J-X Wu, Y. Jiang and S-F Chen, Genetic Algorithm 
based Selective Neural Network Ensemble, IJCAI01, pp. 797-802. 
http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/ijcai01.pdf

　　[4] Z-H Zhou, J Wu, and W. Tang. Ensembling Neural Networks: Many 
could be Better than All, AIJ 2002, 137(1-2):239-263. 
http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/aij02.pdf

　　[5] Z-H Zhou, J-X Wu, W. Tang, Z-Q Chen, Combing regression 
estimators: GA-based selectively neural network ensemble. 
International Journal of Computational Intelligence and Applications, 
2001, 1(4): 341-356.　　

(XYS20091102)

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