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　　南京大学教育部长江学者特聘教授周志华学术剽窃

　　作者：一个知耻的人

　　方舟子先生:

　　现将我调查发现的一例学术剽窃相关证据报告如下：

　　南京大学计算机科学与技术系教育部长江学者特聘教授周志华一篇被广泛引
用的论文的主要内容系抄袭自一篇约10年前别人发表的论文。这篇论文先在 
IJCAI‘01 发表（所有基于头24个公式的讨论属抄袭）：

　　Z-H Zhou, J-X Wu, Y. Jiang and S-F Chen, Genetic Algorithm based 
Selective Neural Network Ensemble, pp. 797-802 (见附件),

　　后扩展后在 “Artificial Intelligence”  期刊上发表（所有基于公式
1-17，29-32的讨论都属抄袭）：

　　Z-H Zhou, J Wu, and W. Tang. Ensembling Neural Networks: Many 
could be Better than All, 2002, 137(1-2):239-263(见附件).

　　实际上在这两个版本以前，有一篇中文版发表在中文学术期刊 “计算机研
究与发展”上：

　　吴建鑫，周志华，沈学华，陈兆乾，一种选择性神经网络集成构造方法， 
2000年 第9期，1039-1044。

　　但是现在你在周教授互连网址的所有发表的文章列表里已找不到这篇文章了。
我附上这篇文章供你参考：在这篇文章里，他们清楚地写着他们的贡献是用遗传
算法集成神经网络，清楚地表明所有其他理论讨论（包括所有在上两篇被其佯称
作自己的贡献的理论讨论部分）都是源自如下一篇文章：

　　M. P. Perrone, L. N. Cooper. When Networks disagree: ensemble 
method for neural networks. Artificial Neural Networks for Speech and 
Vision, 1993, 126-142.

　　但是这篇引文在2001年发表的 “Genetic Algorithm based Selective 
Neural Network Ensemble” 消失了。实际上，理论讨论远比所谓的一种解决问
题的方法重要的多。紧接着他们在 “Ensembling Neural Networks: Many 
could be Better than All” 里声称所有的理论讨论都是他们的贡献了。

　　实际上还有一篇相似的会议论文：

　　J-X Wu, Z-H Zhou, Z-Q Chen. Ensemble of GA based Selective Neural 
Network Ensembles. 8th Int. Conf. on Neural Informaton Processing, 
2001，Shanghai, 1477-1482 (见附件).

　　在这篇论文里，他们更清楚的写着所有理论讨论源自 Perrone and Cooper 
的那篇文章。

　　我想他们起初之所以选择性不承认那篇引文的存在，是因为如果承认，在重
要会议或期刊上他们的东西就不可能得到发表。没有剽窃的理论讨论部分,这些
文章的其他部分从独创性到重要性都非常薄弱.后来胆子大起来了，竟胆大包天
声称所有精彩的东西都是自己的了。特别是,在如下文章更进一步明目张胆地明
确地将这些东西全部归功于自己:

　　N. Li, Z-H Zhou.Selective Ensemble Under Regularization Framework. 
MCS'09, LNCS 5519, 293-303(见附件).

　　在这篇文章里, 他们如下写到:

　　"Zhou et al. [24] analyzed the relationship between ensemble and 
its component learners from the context of both regression and classification, 
and proved that it may be better to combine many instead of all of the learners."

　　真是是可忍孰不可忍.他们真的以为世界没人知道他们的迷天大慌吗?

　　基于相似的东西，他们至少还有两篇：
　　Z-H Zhou, J-X Wu, W. Tang, Z-Q Chen, Selectively ensembling neural 
classifiers. IJCNN02, Honolulu, 2002.
　　Z-H Zhou, J-X Wu, W. Tang, Z-Q Chen, Combing regression estimators: 
GA-based selectively neural network ensemble. International Journal of 
Computational Intelligence and Applications, 2001, 1(4): 341-356.

(XYS20091019)

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