英文SCI 论文原稿

英文原稿全文略，在此对论文简介如下。

二次最小化问题作为一种凸优化问题，其广泛存在于科学和工程领域当中。作为优化领域的热门研究方向之一，许多研究者致力于该问题的求解，并取得一系列的研究 成果。然而，当前研究者主要关注静态优化问题（含静态二次最小化问题）的求解，在很多实际应用中，人们往往需要求解时变优化问题，而现有的方法会产生很大的滞后性和局限性。论文作为新型连续递归神经网络（ZNN）的延伸研究，是在作者及其团队之前研究的基础上，探讨离散类型的ZNN 模型。具体而言，论文中三种离散ZNN 模型首次被提出并用于时变二次最小化问题的求解，此外还采用拟牛顿BFGS 方法（即quasi-Newton BFGS 方法）来消除矩阵求逆操作。另外，在时变系数的时间导数信息已知与否的基础上，将所提出的离散模型分类。

投稿及编辑建议：选择合适的期刊非常重要，而且这项工作需要尽早进行。

很多科研工作者认为只要期刊收稿领域与论文研究内容的大类一致即可，而这样理解实际上存在一定的偏差。一般而言，在选择投稿期刊的过程中，除了本书其他章节所提及的事宜外，读者还需要注意以下三点内容。

1）不能简单地通过期刊名称来推测其发表论文的领域。有些期刊为了增加其学术地位，会紧跟该学科的前沿或研究热点。显然，除非特别约稿，把一篇并非当前热点的学术论文投稿至这样的期刊，会大大增加被拒稿的可能性。

2）需要注意期刊的侧重点，并适当调整论文的内容。例如，有些期刊倾向于理论研究，那么研究者所投稿的论文需要有充足的理论分析，包括大量的证明及数学推导等。有些期刊倾向于实验验证，那么一篇包含有较多仿真和实际实验的论文可能会更加受到审稿人的青睐。

3）需要特别留意期刊的影响因子，并根据论文研究成果的重要性适当调整期望发表的期刊。每位研究者都希望自己的研究成果能够发表在影响因子尽可能高的期刊上，但是千万不能好高骛远、眼高手低。学术研究是一个循序渐进的过程，没有深厚的研究实力 及文字功底，切不可抱着试一试的心态去尝试等级远高于自己实际能力的期刊。一篇研究肤浅且漏洞百出的论文，不仅仅会直接被拒稿，还会给编辑留下不好的印 象，导致将来再次投稿时出现不确定的麻烦。

论文的研究成果是求解时变二次最小化问题的离散ZNN 方法和拟牛顿BFGS方法，以及它们之间的联系与对比。内容具有较高的创新度，相应的理论推导严谨，数值实验内容丰富。因此，我们选择某控制领域权威 SCI 期刊（以下简称ITS）作为投稿目标。该期刊作为控制领域的专业期刊，影响因子较高，与本文的研究成果较为吻合。

此外，英文写作时须特别关注语言的准确性以及论文前后的逻辑性。英语与汉语在表达上有诸多不同，很多时候，完全正确的汉语表达被逐字翻译成英语时会产生歧义或者逻辑错误。这种技术性的错误会大幅度地降低编辑和审稿人对论文学术价值的评判，从而增加论文被拒稿的风险。

第1个月，主编初审意见与答复

论文在投稿近1个月后，我们收到了主编的初步评审意见（略）。在答复信中我们针对主编提出的评审建议，对参考文献等一些细节进行了调整。充分且恰当的文献引用有助于提高论文成功录用发表的概率，同时也可以减少评审时间。

第4个月，一审评审建议、答复与修改

在论文按照主编的要求进行修改并重新投稿3 个月后，我们收到了评审者的详细评审建议（略）。

四位评审者中，第一位评审者给出了较为主观的评审意见。因此，需要对第一位评审者的评审意见慎重并且正面回答，由于评审者及相应的问题较多，应逐个答复评审者的问题，切不可忽略某一评审者或某一问题。另外，需要特别注意修改时限。

在答复信中，我们针对所提出的建议做出了非常详尽的回答。同时在论文中，如果有相应的修改也用不同颜色字体进行了标注，以方便编辑或评审者查看。如果有必要，也可以使用图形或表格对问题做进一步阐述。

针对第一位评审者的建议，我们进一步完善了离散ZNN 模型的理论和应用基础，具体而言，我们在论文修改稿中补充了多点数值微分公式的相关研究和一个机械臂运动规划实例。而针对其他评审者的建议，我们的答复重点大致如下。

1）在论文修改稿中增加了一个注释，即Remark 1，详细阐述了连续ZNN 模型与离散ZNN 模型之间的区别。

2）在论文修改稿中增加了注释2（Remark 2），详细给出了求解时变二次最小化问题的离散ZNN-BFGS 模型的具体设计过程。

3）阐述了ZNN-K、ZNN-U、ZNN-BFGS-K、ZNN-BFGS-U 模型与ZNN-S、ZNN-BFGS-S、GNN 模型的区别，它们之间的主要区别在于是否利用了时变系数的时间导数信息。

4）在论文修改稿中添加表1（Table 1）来展示论文中所有涉及的离散模型，以方便读者查看和对比。

第6个月，二审评审建议、答复与修改

在第一次的答复信和修改稿投出2 个月后，我们收到了主编返回的第二次评审建议，具体内容如下。

在这次评审中，第二位评审者和第三位评审者对我们上一次的答复修改已较为满意和认可，并推荐论文发表。但是第一位评审者还有一些问题和建议，可以大致总结如下。

1）详细阐述利用连续ZNN 模型开发离散ZNN 模型存在的困难或挑战。

2）使用三点数值微分公式对连续ZNN 模型进行离散没有研究价值。

3）在每个时刻考虑，时变优化问题退化为传统优化问题，其求解不存在任何困难。

4）需要与现有的离散方法进行对比。

5）论文过于冗长，应当对其进行删减。

答复信一般可由三个部分组成：对编辑和评审者处理论文表示感谢；对答复和修改进行概要性的说明；针对每一位评审者进行一一对应的答复。这样的答复信结构可使编辑和评审者对于修改情况一目了然。

本次答复和修改的重点还是第一位评审者的评审意见，我们再一次对评审建议进行详细的答复，并对论文进行相应细致的修改。概述如下。

1）详细阐述了利用连续ZNN 模型开发离散ZNN 模型的困难。具体而言，开发离散ZNN 模型不可以使用将来的数据；开发的离散ZNN 模型需要有较小的计算时间；开发的离散ZNN 模型需要有简化的结构。

2）求解时变问题的难点在于利用现在或者过去的信息进行计算，而计算结果是给将来时刻使用。答复信中进行了更为详细的讨论。

3）指出了研究三点数值微分公式的原因是其计算是基于现有或之前的数据而不是未来未知的数据。另外，许多现有数值离散方法被考虑在内，但是它们并不适用于求解时变问题。

4）依据评审者的建议，删除了论文中的实例1（Example 1），并且简化了离散ZNN 模型和GNN 模型的构建说明，使论文修改稿由15 页缩短至13 页。

第11个月，三审评审建议，答复与修改

第三次评审建议在第二次答复信和修改稿提交5个月之后返回。

第一位评审者仍然对论文持谨慎态度，再一次提出了他/她所关心的问题。需要指出的是，在这种情况下，千万不要有任何的抵触或者不满情绪。一位严格的审稿人不 仅可以保证期刊的学术声誉，更可以有效地促进作者对于论文的整体把握，从而提高论文的质量。评审者主要关心的问题可以大致总结为以下三点。

1）在论文的引言部分，作者应当关注离散时变二次最小化而不是定常二次最小化的应用。

2）利用连续ZNN 模型开发离散ZNN 模型的困难没有添加到论文中。

3）所提的离散ZNN 模型对于初始条件比较敏感。

在收到第三次评审建议后，我们针对具体内容起草答复并针对论文进行修改，重点针对第一位审稿人的问题再一次做出答复。

答复信的详细内容从略，大致内容如下。

1）根据评审者建议，在论文修改稿中删除了有关定常二次最小化的内容。

2）关于利用连续ZNN 模型开发离散ZNN 模型的困难的相关讨论被添加到了修改稿的第三节（Section 3）当中。

3）基于之前的研究可知，连续ZNN 模型在求解时变问题时具有全局收敛特性。而离散ZNN 模型本质上是对连续ZNN 模型的一种近似实现，因此，它同样具有全局收敛性能。另外，所有的仿真和数值实验结果也显示，初始值可以从理论初始值附近随机选取。

第13个月，录用与校样

在提交最后一次答复与修改约2 个月后，我们收到了主编的录用通知邮件，并且要求提交最终版的Latex 源文件和版权转让协议。我们及时回复了主编，在投稿系统中妥善提交了相应的文件并签署好了电子版权转让协议书。以下是我们的回复邮件。

随后论文正式进入出版程序。在填写好版权转让协议后约15 天，我们收到了出版商的邮件，要求我们进行校样。我们针对论文，包括正文、作者姓名和单位、图表、参考文献等进行细致核对，以消除所有错误，达到正式出版 要求。值得指出的是，在校样邮件中，我们需要对出版编辑提出来的作者疑问（Author Query）进行细致的思考和回答。例如，我们对出版编辑所提出修改题目的建议进行了确认。

以下是我们具体的校样邮件。

小结：通常高水平SCI 论文的写作与发表不是一蹴而就的，需要一个长期的过程。

有些研究者简单阅读数篇论文，略有心得后便草率开始论文的写作，并将其投稿至非常顶级的刊物。作者作为审稿人就曾多次遇到过这类论文，它们普遍的特征是逻辑 不够严谨，格式存在很大问题，语言错误更是数不胜数。这样的论文只会被拒稿，因为任何一位审稿人在面对满目疮痍的论文时，都很难再去关注论文的创新和贡 献。研究者只有以严谨的态度对待科学研究，努力完善每一细微之处，不断借鉴与学习他人所长，才能一步一个脚印地在科学研究的道路上前行。当真正具备相应实力时，高水平SCI 论文的发表也就水到渠成。

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本文由刘四旦摘编自张雨浓、廖柏林、谭洪舟编著《新型神经网络及其英文SCI 论文评审论辩》一书，“第五章  离散递归神经网络求解时变二次最小化”。有较大篇幅删减，标题为编者所加。

ISBN 978-7-03-046019-6

《新型神经网络及其英文SCI 论文评审论辩》 主要内容可分为两个方面。第一方面，以英文SCI论文为载体详细介绍作者及其团队在三类新型神经网络（新型连续递归神经网络（即连续ZNN）、新型离散递 归神经网络（即离散ZNN）和采用权值结构双确定（WASD）算法的新型前向神经网络）方面的研究成果和进展。第二方面，以新型神经网络的研究进展为线 索，详细介绍了英文SCI论文选刊、投稿、评审、申诉、答复修改和校样等方面的过程、知识、经验和技巧。

（本文来自科学出版社博客，链接地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-528739-942539.html  ）

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