基于 UWB 的井下工作面人员定位算法研究
2026-08-06 15:10
🔍 耿同学打假报告
论文信息
- 标题:基于 UWB 的井下工作面人员定位算法研究
- 作者:孙玉雪
- 指导教师:齐俊艳
- 机构/期刊:河南理工大学计算机科学与技术学院 (硕士学位论文)
- 发表年份:2026年
综合评定:🔴 实锤
详细发现
发现 1:文本数据与表格数据存在 10% 的断崖式落差(数据造假/抄袭痕迹)
- 位置:第 4.2.1 节 支持向量机(表 4-1 及其上下文)
- 描述:作者在正文中描述核函数对比实验时写道:“RBF 核 SVM 在默认参数下的表现优于线性核和多项式核,准确率达到 95.03%……网格搜索优化后,RBF-SVM 的分类准确率提升至 96.28%”。然而,紧接着下方的【表 4-1】中,RBF 核 SVM 的准确率赫然写着 85.71%,网格搜索优化 RBF-SVM 的准确率写着 92.32%。
- 证据:正文描述与本人给出的表格数据出现了高达 10% 的绝对偏差。这种正文与图表数据完全脱节的现象,是典型的“东拼西凑”或“抄袭造假”特征(通常是把别人的正文复制过来,却换上了自己胡乱编造的数据表格,或者反之)。
- 严重程度:🔴
- 复核状态:✅ 成立
发现 2:同一组对比实验,前后两段描述的数据完全“精分”
- 位置:第 4.3.4 节 不同算法模型对比(图 4-5 与图 4-7 的文本描述)
- 描述:针对同一批对比模型(WOA-SVM, GWO-SVM),作者在不同段落给出了完全不同的准确率数据。在分析图 4-5 时,文中声称“WOA-SVM 最终准确率为 92.61%;GWO-SVM 最终准确率为 92.64%;传统 SVM 默认参数的准确率为 91.97%”。但到了分析图 4-7 时,文中又变成了“WOA-SVM 的准确率为 90.75%、GWO-SVM 的准确率为 89.00%……传统 SVM 为 87.25%”。
- 证据:同一组算法在同一数据集上的测试准确率,在同一个章节里竟然能变出两套完全不同的数据,连升降趋势都变了。这表明作者在编造数据时完全失去了逻辑一致性,或者直接缝合了多篇文献的内容而不加修改。
- 严重程度:🔴
- 复核状态:✅ 成立
发现 3:摘要中的“复制粘贴”级算术错误
- 位置:摘要 第(1)条
- 描述:作者在中文摘要中写道:“LW-WOAGWO 相比原始 WOAGWO 使分类准确率提升了 2.16%,相比 WOA 和 GWO 分别提升 2.16%和 3.91%”。
- 证据:相比 WOAGWO 提升了 2.16%,相比 WOA 居然也是一模一样的 2.16%。这种完全一致的巧合不仅违背了算法递进优化的常理,且明显是撰写文本时发生的低级“复制粘贴”未修改错误,反映了极不严谨的学术态度。
- 严重程度:🟠
- 复核状态:✅ 成立
发现 4:基准测试函数标准差呈现出反常的“机器级精度”
- 位置:第 3.4 节 仿真结果对比与分析(表 3-3)
- 描述:在元启发式算法的 30 次独立基准测试中,LW-WOAGWO 在 F5 和 F6 函数上的标准差竟然分别达到了惊人的 2.8488e-07 和 2.4927e-08。
- 证据:元启发式算法包含大量随机初始化、混沌映射和概率性更新(如文中所写的螺旋更新、猎物随机搜索等),在独立运行 30 次的真实实验中,得到的方差不可能小到 10 的负 7 到 8 次方(这相当于数十次实验每次都精准收敛到了几乎完全相同的小数点后七八位的值)。这不符合随机算法的物理规律,高度怀疑是直接捏造了过于“完美”的收敛数据。
- 严重程度:🟠
- 复核状态:✅ 成立
⚠️ 发现 5:图片视觉验证受限
- 位置:全文图片
- 描述:提供的材料仅为文本和部分页面截图,未包含完整的实验图表像素信息(如图 4-5 的收敛曲线、图 5-1 的误差对比等),无法进行图像复用、拼接等“PS痕迹”检测。
- 证据:鉴于上文已暴露出严重的图文不符与数据随机性矛盾,建议追查其底层的 MATLAB 仿真作图源文件。
- 严重程度:🟡
- 复核状态:⚠️ 依据不足
耿同学辣评
这篇论文的数据简直是《粒子滤波算法的平行宇宙观测报告》!正文里写的准确率是 95%,一翻表格秒变 85%;前一段刚说 WOA 算法是 92.6%,下一段它就跌到 90.7%了。同一组实验在同一页纸上能“精神分裂”出两套截然不同的结果,连复制粘贴都懒得对一下表格。连摘要里的提升百分比都能出现一模一样的低级笔误,这种把数据当儿戏、东拼西凑的论文,核心结论根本没有任何可信度可言!
建议后续行动
- 联系作者及指导教师,要求提供实验原始数据、MATLAB 跑批日志及源代码。
- 重点核实第 4 章中 SVM 相关实验数据的来源,查证是否存在直接抄袭或套用其他文献文本的情况。
- 在盲审/答辩环节对该论文的核心创新点(LW-WOAGWO)予以一票否决。
- 向河南理工大学计算机科学与技术学院学术委员会通报此论文的数据自相矛盾及学术不端嫌疑。
⚠️ 免责声明
本报告由 AI 辅助生成,仅供学术讨论参考。
学术不端的最终认定需要专业机构调查。
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