🔍 耿同学打假报告

论文信息

• 标题：基于DDS的无人机群分布式自主协同控制技术研究
• 作者：[未署名]（论文初稿，封面信息不全）
• 期刊：西北工业大学 硕士学位论文（格式）
• DOI：无
• 发表年份：2026年3月（注：该日期为未来时间，推测为模板未修改或笔误）
• 论文来源：论文初稿.pdf

综合评定：🟡 存疑

详细发现

发现 1：数据造假嫌疑（“太完美”的实验数据）

• 位置：Table 3-8 (第38页) 固定维函数测试结果
• 描述：在表3-8中，针对f5和f6两个固定维多峰函数，Standard PSO和DLDPSO算法的测试结果表现出令人难以置信的“一致性”。
  • f5函数：Standard PSO 和 DLDPSO 的平均值均为 9.98e-01，标准差均为 0。
  • f6函数：Standard PSO、IGWO、DLDPSO 三种算法的最优值、平均值均为理论最优解（3.00e+00），且 Standard PSO 的标准差竟然也为 0。
• 证据：
  1. 统计学违背：粒子群算法（PSO）是典型的随机优化算法。在30次独立重复实验中（见3.4.3节描述），随机算法找到同一极值的可能性呈指数下降。特别是对于f5这种具有平坦地形和狭窄极值的函数，30次运行的标准差严格为0，意味着30次运行的轨迹完全一致，这在随机算法中几乎不可能发生（除非随机种子被固定且算法陷入完全相同的局部最优路径，但这恰恰说明实验设计存在严重缺陷）。
  2. 数据雷同：f5函数中，Standard PSO（原始算法）与DLDPSO（改进算法）给出了完全相同的平均值 9.98e-01 和标准差 0。如果改进算法有效，其表现应优于原始算法；如果无效，其结果不应完全相同。这种“神同步”的数据极有可能是编造或仅运行了一次代码就将结果复制粘贴到“平均值”一栏。
• 严重程度：🟠

发现 2：数据造假嫌疑（浮点精度异常）

• 位置：Table 3-6 (第37页) 5维函数测试结果 - f1函数
• 描述：DLDPSO算法在f1（Sphere函数）上的测试结果显示：最优值 6.78e-208，平均值 1.94e-202，标准差 5.72e-202。
• 证据：
  1. 数值精度越界：在常规的Python (NumPy) 或 C++ 浮点运算中，双精度浮点数（double）的最小正正规化数约为 2.2e-308，而次正规数可以更小。虽然理论上能算到 1e-202，但在粒子群优化中，当函数值小到 1e-100 量级以下时，通常已经触发了代码中的精度截断或视为收敛到0。保留到 1e-202 这种极端精度，且标准差高达 5.72e-202，往往是为了“显得比其他算法（如 4.17e-45）好得多”而强行截取了某一次极低值作为代表，缺乏实际工程意义。
  2. 对比突兀：该结果与同一表格中其他算法（1e-45 级别）存在几十个数量级的断层。这种悬殊的差异更像是为了证明算法“天下第一”而精心挑选的数据，而非自然统计结果。
• 严重程度：🟡

发现 3：时间逻辑冲突（来自未来的论文）

• 位置：封面 & 第91-95页 参考文献
• 描述：论文封面标注时间为“2026年3月”，且参考文献中出现了大量未来的文献。
• 证据：
  1. 封面时间：2026年3月（当前时间系2024年）。
  2. 参考文献：引用了2024年及2025年的文献。例如：
     • Ref [1]: Drones, 2025.
     • Ref [5]: Appl. Soft Comput., 2024.
     • Ref [6]: Sensors, 2025.
  3. 分析：如果是2024年的初稿，引用2025年的文献属于“时空穿梭”。这表明文献列表可能存在批量造假，或者引用了未发表的预印本却故意标为了正式发表年份，或者仅仅是模板套用错误（年份写错）。结合封面2026年，推测作者可能在套用往年模板时，为了“显得新颖”而将年份统一推后，或者胡乱编造了发表年份。
• 严重程度：🟠

发现 4：格式与内容未对齐（未完成的初稿）

• 位置：封面、致谢
• 描述：论文多处留白，疑似套用模板未修改完成。
• 证据：
  1. 封面：“作者”、“指导教师”均为空，仅有“教授”职称。
  2. 致谢：“感谢我的导师 教授和 教授”，名字缺失。
  3. 答辩名单：全部为空。
  4. 这表明该文档是一个半成品。通常在半成品中出现的数据，其可信度需要打折，因为作者可能还在“赶工”填充数据阶段。
• 严重程度：🟡

耿同学辣评

同学，你的PSO算法是“Ctrl+C, Ctrl+V”实现的吗？Table 3-8 里 Standard PSO 和 DLDPSO 在 f5 函数上的平均值和标准差竟然 一模一样？随机算法跑出了确定性的结果，连量子力学都不敢这么玩！

还有，2026年的论文是怎么穿越回来的？参考文献里一堆2024、2025年的文章，你这是在写科幻小说吗？或者说，你的算法是不是预测未来了？虽然这是一篇初稿，但数据造假这种事儿，哪怕是在草稿纸上也是不对的哦！建议重跑一下实验，别让“标准差=0”成了学术界的笑话。

建议后续行动

• 建议作者重跑实验：特别是Table 3-8，检查代码中是否固定了随机种子导致每次结果完全一样，或者是否只跑了一次就填满了表格。
• 核实参考文献年份：检查[1][5][6]等文献是否真的存在且年份正确，删除对预印本的不当引用。
• 修改封面时间：如果是当前投稿，请修正荒谬的2026年。

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本报告由 AI 辅助生成，仅供学术讨论参考。
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