如何减少论文相似度

如何降低论文相似度（以中国知网为例）

一、本检测帮助您顺利通过学校检测

感谢您使用知网的学位论文检测系统VIP版本检测自己的学

位论文，本检测系统和学校一样，都是上传到知网的服务器检测，所以只要您给我的论文和给学校的一样（包括文件形式、目录大纲级别等），检测结果就一样。

二、检测报告解读

1、首先看 总-xx% 的截图文件(有些是直接下载所截图的网页，会命名为”xxx-文献分段浏览.html”，学位论文检测系统是整篇上传，如果没有这个文件肯定不是学位论文检测系统检测的。

（1）截图或者分段浏览上面有学术不端文献检测系统4.0（或TMLC）的标志，说明是用VIP版本检测的。

（2）上部左侧有文章及作者信息，还有总文字复制比和总重合字数。大部分学校基本只看总文字复制比这个指标，具体要求各个学校不同，一般5%-30%。

（3）上部中间偏是参考文献字数，系统会自动识别文章末尾的参考文献，如能识别就会单独放在这里，不参与检测。

（4）截图下部是各段落的抄袭比例，系统会识别文章的大纲目录，如果能被正确识别就会按照章节进行分段，否则会自动分段。

（5）总文字复制比由各段落复制比加权平均得来。

2、然后看文本复制检测报告单，这个是系统自动导出的检测报告，并非

图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。

可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。

还有一方面就是基于图像内容的图像检索，也就是通常说的以图检图。比如给你某一个人在海量的图像数据库中罗列出与之最匹配的一些图像，当然这项技术可能也会这样做，将图像抽象为几个特征值，比如Trace变换，图像哈希或者Sift特征向量等等，来根据数据库中存得这些特征匹配再返回相应的图像来提高效率。

下面就一些自己看到过的算法进行一些算法原理和效果上的介绍 。 (1)直方图匹配。

比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。

这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比如通常的256个bin

一种图像相似度匹配的算法,

1、图片大小规格化

为了比较两个图像，应该使其大小完全一致，这里可以设置为两个图片中较大的那个大小，长宽。

function Resize(const Source: TBitmap; var Dest: TBitmap): Boolean;

begin

if not Assigned(Dest) then

Dest := TBitmap.Create;

Dest.pixelformat := pf24bit;

Dest.Width := BMPWIDTH;

Dest.Height := BMPHEIGHT;

Dest.Canvas.CopyRect(Rect(0, 0, Dest.Width - 1, Dest.Height - 1), Source.Canvas, Rect(0, 0, Source.Width - 1, Source.Height - 1));

end;

2、图像灰度化

图像灰度化的方法有多种，这里介绍两种。一种是绝对平均值，一种是加权平均值。其实质就是将RGB三原色的色值相加，平均后赋予新值。不同的只是RGB三原色的权重不同。

绝对平均值

function Gray1(const Source: TBitmap): Bo

在向量空间模型中，文本泛指各种机器可读的记录。用D（Document）表示，特征项（Term，用t表示）是指出现在文档D中且能够代表该文档内容的基本语言单位，主要是由词或者短语构成，文本可以用特征项集表示为D(T1，T2，…，Tn)，其中Tk是特征项，1<=k<=N。例如一篇文档中有a、b、c、d四个特征项，那么这篇文档就可以表示为D(a，b，c，d)。对含有n个特征项的文本而言，通常会给每个特征项赋予一定的权重表示其重要程度。即D＝D(T1，W1；T2，W2；…，Tn，Wn)，简记为D＝D(W1，W2，…，Wn)，我们把它叫做文本D的向量表示。其中Wk是Tk的权重，1<=k<=N。在上面那个例子中，假设a、b、c、d的权重分别为30，20，20，10，那么该文本的向量表示为D(30，20，20，10)。在向量空间模型中，两个文本D1和D2之间的内容相关度Sim(D1，D2)常用向量之间夹角的余弦值表示，公式为： 余弦公式略

其中，W1k、W2k分别表示文本D1和D2第K个特征项的权值，1<=k<=N。

在自动归类中，我们可以利用类似的方法来计算待归类文档和某类目的相关度。例如文本D1的特征项为a，b，c，d，权值分别为30，20，20，10，类目C1的特征项为a，c，d，e，权值分别为40，30，20，10，则D1的向量表示为D1(30,20,20,10,0),C1的向量表示为C1（40，0，30，20，10），则根据上式计算出来的文本D1与类目C1相关度是0.86那个相关度0.86是怎么算出来的？

是这样的，抛开你的前面的赘述在数学当中，n维向量是 V{v1, v2, v3, ..., vn}

他的模： |v| = sqrt ( v1*v1 + v2*v2 + ... + vn*vn ) 两个向量的点击 m*n = n1*m1 + n2*m2 + ...... + nn*mn 相似度 ＝ (m*n) /(|m|*|n|)

如何减少电脑辐射

第一招：在电脑旁放上几盆仙人掌，它可以有效地吸收辐射。 第二招：对于生活紧张而忙碌的人群来说，抵御电脑辐射最简单的办

法就是每天上午喝2至3杯的绿茶，吃一个橘子。茶叶中含有丰富的维生素A原，它被人体吸收后，能迅速转化为维生素A。维生素A不但能合成视紫红质，还能使眼睛在暗光下看东西更清楚，因此，绿茶不但能消除电脑辐射的危害，还能保护和提高视力。如果不习惯喝绿茶，菊花茶同样也能起着抵抗电脑辐射和调节身体功能的作用，螺旋藻、沙棘油也具有抗辐射的作用。

第三招：上网前先做好护肤隔离，电脑使用后，脸上会吸附不少电磁

辐射的颗粒，要及时用清水洗脸，这样将使所受辐射减轻70%以上！

第四招：操作电脑时最好在显示屏上安一块电脑专用滤色板以减轻辐

射的危害，室内不要放置闲杂金属物品，以免形成电磁波的再次发射。使用电脑时，要调整好屏幕的亮度，一般来说，-屏幕亮度越大，电磁辐射越强，反之越小。不过也不能调得太暗，以免因亮度太小而影响效果，且易造成眼睛疲劳。 第五招：应尽可能购买新款的电脑，一般不要使用旧电脑，旧电脑的

辐射一般较厉害，在同距离、同类机型的条件下，一般是新电脑的1-2倍。

第六招：电脑摆放位置很重要。尽量别让屏幕的背面朝着有人的地方，

因为电脑辐射最

企业如何避免减少劳动争议的发生

《劳动合同法》自2008年1月正式实施以来，劳动者维权意识不断增强，劳动争议纠纷的数量和种类也随之增加。很多企业都开始关注劳动方面的法律规定，加强了企业人力资源管理的工作，也制定或修改各种内部规章制度、劳动合同、员工手册等。使得劳动用工行为进一步规范，减少了劳动纠纷的发生，即使出现劳动争议也可以使企业在法律上有据可依。结合我们处理过的一些仲裁案件，从以下五个方面和各位一起分享一下企业加强劳动人事管理的方法。

一．有法可依。企业应有防患于未然的想法，在劳动争议发生之前，员工入职前备有一套详细具体的企业规章制度，员工手册等管理规定。企业规章制度等管理规范就是企业内部的法，企业的整个运行依据这些法，做到凡事有法可依。合法、有效的企业规章制度可以成为司法机关审理劳动争议案件的法律依据，那么需要有法律效力的制度是如何制定出来的呢?

1、内容要合法、合理

企业的规章制度首先必须合法，不能违反现行法律法规。除此之外，还存在“规章制度合理性”的问题。企业如何把握好合理和不合理的“度”是制度制定者应重点考虑的问题。

2、制定规章制度的民主程序

企业规章制度的制定是一个民主表决的过程，下面可以认为是经过了民主程序：

①由公司工会

徐州师范大学研究生学位论文相似度检测结果表

精品文档！！！欢迎下载大家下载阅读！！！！ 本文档是本人花费多年，收集整理的，精心挑选！
徐州师范大学研究生学位论文相似度检测结果表

研究生姓名 学 号 导师姓名 论文题目 所在学院 一级学科 二级学科 检测结果
本人第一次由学院组织论文相似度检测结果为 ，经导师指导修改后使用万方检测软件自行检测，检测结果为 达到学院要求的合格标准，导师同意论文参加送审，如送审后出现不合格的论文由学生和导师负责。


导师签字：导师组意见（在相应栏内打"√"）

无需修改正常送审 修改后正常送审 修改半年后送审
修改一年后重新送审 重新开题，一年后申请送审
　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　导师组长签字：
年 月 日学院意见


学院负责人：
年 月 日

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第 1。第璺 9卷期.

计算机技术与发展( M PUTER X) TECHN0LOGY AND DEVEL P D ME NT

20 0 9年 8月

V0 . 9 No 8 11 . Au . 2 0 g 09

基于改进 V M的句子相似度研究 S苏小虎(安徽工业大学计算机学院，安徽马鞍山 2 30 ) 40 2摘要：空间模型是以特征项权重为核心的算法，征项权重对文本分类、向量特检索等的效果起着至关重要的作用。文中

提出了一个新的权重概念——领域权重，并利用它改进传统向量空间模型。改进后的模型综合考虑原有特征项权重和文

档中特征项自的领域权重。在特定领域 F Q的检索中作测试实验，果表明，身 A结改进的方法提高了检索的查准率、全查率和 F测试值。 关键词：向量空间模型；领域权重；率权重频中图分类号： P 1 T 32文献标识码： A文章编号：63 2X(09 0— 13 0 17—69 20 )8 0 1— 4

Re e r h o e e eS m ia iy Ba e n m p o e M s a c fS ntnc i lr t s d o I r v d VSSU a - u Xio h

(c x f o ue, h i i ri

第 1。第璺 9卷期.

计算机技术与发展( M PUTER X) TECHN0LOGY AND DEVEL P D ME NT

20 0 9年 8月

V0 . 9 No 8 11 . Au . 2 0 g 09

基于改进 V M的句子相似度研究 S苏小虎(安徽工业大学计算机学院，安徽马鞍山 2 30 ) 40 2摘要：空间模型是以特征项权重为核心的算法，征项权重对文本分类、向量特检索等的效果起着至关重要的作用。文中

提出了一个新的权重概念——领域权重，并利用它改进传统向量空间模型。改进后的模型综合考虑原有特征项权重和文

档中特征项自的领域权重。在特定领域 F Q的检索中作测试实验，果表明，身 A结改进的方法提高了检索的查准率、全查率和 F测试值。 关键词：向量空间模型；领域权重；率权重频中图分类号： P 1 T 32文献标识码： A文章编号：63 2X(09 0— 13 0 17—69 20 )8 0 1— 4

Re e r h o e e eS m ia iy Ba e n m p o e M s a c fS ntnc i lr t s d o I r v d VSSU a - u Xio h

(c x f o ue, h i i ri

收入减少证明1

庐江农村商业银行：

_________系我单位正式工、合同工、临时工），身份证号码为__________________，目前在本单位从事工作，学历为________________，近一年内该职工的税后月平均收入（包括其他奖金、补贴）为___________元，（另每月缴纳个人住房公积金元）人民币。如该同志发生工作调动，我单位将及时通知贵行，并承诺提供的以上情况真实，如因上述情况与事实不符而导致贵行经济损失，愿承担相应责任。

单位地址：

单位电话：

单位公章

日期：20xx年xx月xx日

收入减少证明2

兹有我单位员工（公民身份证号码：）由于其亲属在交通事故中受伤，为了照顾以及护理其亲属特在年月日至年月日依法向本单位申请事假，在此期间无工资收入。

该员工在我单位月工资为人民币特此证明！

　　证明单位：

20xx年xx月xx日

收入减少证明3

xxx系我单位职工，月收入xxx人民币；因发生交通事故受伤，经医生建议休息三个月从xxxx年xx月xx日至xxxx年xx月xx日，不能到本单位上班，根据本单位规定在交通事故受伤休息期间停止发放工资，特此证明。

以上内容真实无误，我单位对此承担相应的法律责任。

xxxx（单位）

　　20xx年xx月xx日

收入减少证明4