寫大論文最關(guān)鍵的就是要找到創(chuàng)新點，而最傷腦筋的是如何找到論文的創(chuàng)新點。創(chuàng)新性缺乏有可能會面臨被拒稿的風險，而論文的創(chuàng)新性是需要積累的。在找到創(chuàng)新點之前，作者可以大量地閱讀相關(guān)的論文或書籍，并反復對比某個理論或者模型是不是一樣的。如此這般，才能迸發(fā)創(chuàng)新的火花在我們的大腦中!那么論文創(chuàng)新性缺乏該怎樣辦?下面介紹兩個提高論文創(chuàng)新性的辦法。

　　辦法一 將論文A的X理論應用于論文B的研究中

　　這種辦法能夠稱作“偷梁換柱”。例如，我在寫大論文的過程中，要觸及到對P2P網(wǎng)絡(luò)中的搭便車者數(shù)目進行預估，而我在另外的一篇論文中理解到用灰色系統(tǒng)理論能夠預測人口的數(shù)量。作者經(jīng)過思考可能可以想到，搭便車者不就是人嗎?預測人口數(shù)量也就相似于預測搭便車者的數(shù)量，那么我就能夠?qū)⒒疑到y(tǒng)理論應用于這篇大論文中，這樣一個創(chuàng)新點就產(chǎn)生了，剩下的就是大量的實驗仿真來證明我的結(jié)論能否正確。

　　將不同范疇中的算法互用的例子比比皆是。例如，網(wǎng)絡(luò)中的經(jīng)典算法—迪杰斯特拉算法就是一例。這個算法原本是數(shù)學范疇中的，有的作者就將這個算法應用在路由算法中。

　　辦法二 參照A論文的X算法改良B論文的相關(guān)算法

　　這不是算法的應用，而是對現(xiàn)成算法的改良。例如，小論文《一種基于云的加權(quán)信任模型》中，就運用了這種辦法。當時，我讀到了一篇小論文《基于云模型的信任評價研討》，里面就有兩個算法，而其中一個算法與我讀到另一篇論文《基于云模型的客觀信任評價》中的算法很像，只是少了一個權(quán)值。作者就立馬想到假如在此算法中也參加權(quán)值，那結(jié)果會怎樣呢?于是，一個創(chuàng)新點就這樣產(chǎn)生了，一篇論文也就寫出來了。 大局部論文的創(chuàng)新點都是對算法的改良的。

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