维普查重检测综合报告
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检测结果
指标说明：
指标说明：
全文总相似率 = 复写率 + 引用率
【复写率】指相似或疑似重复内容在全文中的比重。
【引用率】指文中已标注的本人或他人引用内容占全文的比重，由原“自引率”和“他引率”合并而成。引用内容应规范标注。
【专业术语】指政策、标准、法律法规等在全文中的比重。
【去除引用本人文献相似率】指去除本人发表部分后，相似或引用内容占全文的比重，需正确标注引用。
【典型相似文献】指相似或引用内容占全文总相似比超过30%的文章。
【参考文献】用于核查送检文献的文内引用与文后参考文献列表匹配情况，并核验文献真实性，结果仅供参考。
17.36%
全文总相似率
17.27%
复写率
复写率0.09%
引用率
引用率去除引用本人文献相似率：17.36%专业术语：0.00%参考文献：发现问题 12
处
文档信息：论文字符数30,571论文页数40表格数量2图片数量3综合评价
总体结论
本文全文总相似率为17.36%，存在一定文字相似情况，其中复写相似内容占比较高。
重点复核
建议优先复核相关理论基础、数据集、实验与结果分析等相似内容较集中的章节。
其他检测
本区域展示的各项检测结果仅作辅助参考，不计入全文总相似率。
参考文献结果检测文献 12条·发现问题 12处
检测范围（1989-01-01 — 2026-10-22）
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章节汇总
在文档结构不完整或标题书写不规范的情况下，可能影响章节识别结果
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序号章节章节相似率占总相似比例
1摘要中文摘要9.08%1.47%
2摘要外文摘要12.47%1.08%
3正文正文17.69%97.45%
1.引言9.82%7.41%
2.相关理论基础25.97%35.34%
3.数据集21.78%24.37%
4. 实验与结果分析16.09%21.02%
5 模型优化与改进方向11.64%8.28%
6.结论与展望4.01%1.03%
相似 / 引用文献
相似文献 101引用文献 1
| 序号 | 相似文献 | 相似字符数 | 相似率 | 来源 | 片段详情 |
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| 72 | 模型监控与 调优指南 - 百度文库 | 32 | 0.13% | 互联网 | |
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| 74 | 基于视觉Transformer的充电桩故障诊断方法 | 32 | 0.13% | 期刊 | |
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| 序号 | 引用文献 | 引用字符数 | 引用率 | 来源 | 片段详情 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 从0到1,揭开目标检测的神秘面纱-CSDN博客 | 20 | 0.09% | 互联网 |
其他检测来源详情
参考文献核查来源
| 序号 | 文后参考文献条目 | 问题类型 |
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文后未找到对应条目
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文内引用无文后条目 |
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文后未找到对应条目
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文内引用无文后条目 |
| 3 |
文后未找到对应条目
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文内引用无文后条目 |
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[8] Srivastava N, Hinton G, Krizhevsky A, et al. Dropout: A simple way to prevent neural
networks from overfitting [J]. The Journal of Machine Learning Research, 2014, 15 (1):
1929-1958.
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文后条目未在文内标记引用 |
| 5 |
[2] Graves A. Generating sequences with recurrent neural networks[J]. arXiv preprint
arXiv:1308.0850, 2013.
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可检索性问题 |
| 6 |
[4] Olah C, Carter S, Schubert L, et al. Understanding LSTM networks[EB/OL].
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/, 2015.
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可检索性问题 |
| 7 |
[6]
张三，李四。基于深度学习的音频分类技术研究进展 [J]. 计算机科学，2022, 49 (5): 1-10.
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可检索性问题 |
| 8 |
[8] Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial nets [C]//Advances
in neural information processing systems. 2014: 2672-2680.
|
可检索性问题 |
| 9 |
[9] Liu Y, Wang S. A review of deep learning for environmental sensing and monitoring [J].
Journal of Cleaner Production, 2020, 279: 123690.
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| 10 |
[10] Yildirim E A, Yilmaz O H. Air pollution prediction using long short-term memory neural
networks [J]. Journal of environmental management, 2018, 206: 1098-1106.
|
可检索性问题 |
| 11 |
[11] Li X, Yang J. A novel air quality prediction model based on long short-term memory neural
network [J]. Atmospheric Environment, 2018, 192: 146-156.
|
可检索性问题 |
| 12 |
[12]Zhang Y, Liu Z, Zhang Y, et al. Short-term air quality forecasting using a long short-term
memory (LSTM) network with meteorological data [J]. Atmospheric Environment, 2018, 194: 47-56.
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