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更多的关于南京大学长江学者特聘教授周志华剽窃的证据

作者：一个知耻的人

在写前面那个举报文章的时候，就知道有两样东西是确定的：

1. 周志华教授是绝不会承认这件剽窃的事情的;
2. 周志华教授会抽空给大家一个说法。当然，无法判断周教授会给大家一个什么样的说法。

现在，周教授的说法刊登在新语丝上了，在此我就不重复了。除此专业回复之外，他还在
他的博客有一小段感性评论。可能不是所有人都知道这个博客地址：

http://zhouzh2009.spaces.live.com/?lc=2052，
 
感兴趣的读者可以自己去看。

在提供更具体的证据前，我想先评论一下他的这段感性的非专业的评论：

1. 周教授和一些相关的人应该知道什么事情发生了，而不是“诧异”或者什么“莫名其妙”。
2. 现在您这个东西蒙过了IJCAI'01和AI Journal的评委，还蒙了8年来这么多引用您文章
的人，恐怕不是一个简单的“内行”就能看出的“门道”。请不要误导广大读者。
3. 我要声明的是我对方舟子先生和广大的新语丝读者负责：
   a. 这决不是要“黑”，“整”，或“折腾”谁。这是严肃的学术打假；
   b. 如果这只是象你所辩称的只是引用不严谨或其他小案例，我不会在此浪费大家的时间。
4. 我要向方舟子先生和广大的读者声明，我虽然不象周教授那样“成绩斐然”，但也绝不是什
么“外行”或“愣头青”。难道你真想上演一出现实版的“皇帝的新衣的故事”？
5. "树欲静而风不止。": 周先生，你就这么怕刮风吗？

现在言归正传。

我先请大家看一下 Perrone and Cooper 的那篇文章的第12页。这里只有一个公式 (
7. Conclusions 的上面)。我要告诉大家的是，这个公式和周教授的AI Journal那篇文
章的第17个公式是一个东西（只是符号表述上的区别，下面会进一步说明）。请注意
Perrone and Cooper那段关于这个公式意义的表述（共3句,从公式前面第一句话开始）：

“From this comparison, we find that we should add the new net to 
the population if the following inequality is satisfied,

上面提到的那个公式在此，因文本文件的限制，不重复......

Now, if a network does not satisfy this criterion, we can swap it 
with the next untested network in the ordered sequence."

这难道不是清清楚楚地在说"Many could be better than all"?

周教授在他那篇对我的答复里这么说到:

"...但我们实在不知道[文1]中什么地方有这样的结果。"

有没有,难道周教授还不清楚吗?

"如果有，那倒是非常奇怪的，因为这和[文1]所希望的要把所有学习器全部集成起来是截然
相反的。"

难道这样你就可以将其剽窃走吗? 你真的以为天下可欺？！！！ 请大家注意，他现在在为
一旦将来被指出更具体的证据找借口做铺垫。还好，我们不用提供一张他正在看某句话的照
片去证明他知道某句话。

下面我跟大家讲讲这两个公式为什么是完完全全一样的。从表面上看，这两个公式好象不一
样（注意虽然IJCAI‘01那篇文章的第20个公式和这两个公式也是一个东西，但他们在推导
的时候犯了一个小错误，他们应该用那篇文章的第16和19两个公式，而不是第17和19。所以
略有不同）。现在我要跟大家讲讲为什么我在前一篇文章里说“所有基于头24个公式的讨论
属抄袭”（IJCAI’01文章）和“所有基于公式1-17，29-32的讨论都属抄袭”（AIJ文章）。
请注意我所说的话里的“基于”和“讨论”。我是说推导的思路。下面我要告诉大家的是他们
推导的思路和主要的细节与结论都已经在Perrone and Cooper 的那篇文章里了。以AIJ
那篇文章为例。

1. 先请大家看看IJCAI’01里公式15下面那段话，和计算机研究与发展那篇文章公式10下
面的那段话。得到或者说想到公式13（AIJ，下同）应该很重要。接着他们用公式14到16得
到公式17。所用思路在Perrone and Cooper里的第12页有清楚描述。另外，公式13就是
Perrone and Cooper里的公式3。公式14对应Perrone and Cooper里的第3页的最后
一个公式。Perrone and Cooper讨论问题从简单到复杂（Basic Ensemble Method->
Generalized Ensemble Method)。周教授则是放在一起。

2. 好了，现在可以具体讲讲他们的公式17和Perrone and Cooper里的第12页的公式（简称
公式pc）是怎么完全一样的。首先看两个公式的左边。公式pc是2N+1而公式17里是2N-1。仔细读
一下，Perrone and Cooper是考虑在N个网络上再加一个，而AIJ是考虑从N-1加到N。所以用
N+1替换2N-1里的N就得到2N+1。公式pc里MSE[f^^_N]的意义是Perrone and Cooper
第3页（2. Basic Ensemble Method 所在页）的最后一个公式。把这个公式里的N^2去掉，
剩下的部分和公式17左边余下的东西是一个意思。只是符号表述区别。这样，两个公式左边是
一样的了。把原来去掉的N^2乘到公式pc的右边，这样，两个公式的右边都有了N^2。右边都
有两项。第一项都有个2。公式pc的第一项，i<>new 就是公式17第一项里i<>k，因为k是那
个要被加入的新网。很明显E[m_new.m_i]就是C_{ik}。这样，右边第一项是一个东西。当然
第2项也一样了。注意两个公式不等式方向不一样，这是因为满足公式17的网要去掉而满足公式
pc的要包含进来。注意”>“和“<=”的精确的互补关系。不是抄袭，从思路到主要细节到主要结果
在大约10年后又完整地跑到你们脑子里来了？

3. 另外公式29到32就是Perrone and Cooper里的公式3到4(注意公式3和4之间两个未
标号的公式对应AIJ的公式30和31)。(虽然周教授口口声声说这些只是求解"通常的做法",
但公式31在所有的版本里都错了。有兴趣的读者可试一下。一个疑问是你们这是自己推的
还是照猫画虎抄错了?）。所有他们据此的讨论都是重复Perrone and Cooper的讨论。
而不是象周教授所说

“...指出，这样做是有问题的，...我们在这里的处理和[文1]完全不同：我们指出协方差矩阵
可能病态，所以无法直接求解,..." 难道Perrone and Cooper没指出这些问题吗?你们就
是这样指鹿为马写文章的吗？

4.周教授说,"由此可看出，被特别欣赏的是这个算法，而不是[文2]中简单的推导。另一方面，
如果考虑理论推导的价值，则[文2]是不完整的，因为对当时集成学习所重点研究的分类与回归
这两大部分来说，而[文2]只考虑了回归，对更重要的分类问题没有探讨，并不知道是否在分类
上也能得到相似结论。" GA可以用在很多方面,我还没见到过因为单纯用它提高了多少性能被
IJCAI提名为优秀论文,受邀AIJ发表。周教授是不是在讲笑话?

5.
 ”但即使两个期刊有过协调，这样做仍然不好“到底有没有这个协调？前面只是说”邀请哪些
文章，会议和两个期刊应该都进行过讨论。“你这个当事人不知道他们到底协调没？

6. "对一些本领域研究人员熟知的结果，考虑到其他领域的人今后可能会来读，应该再明确说
明这些是基础知识，不是本文的贡献" 周教授,你真的以为这个世界可欺吗?

最后跟大家讲讲发现的过程。先是读到那篇IJCAI‘01文章。觉得围绕公式1-24的讨论很精
彩。因为没提到任何其他文献，认定是他们的发明了。接着读AIJ那篇，还是没觉得这个东西
和任何别人有关。后来读到Perrone and Cooper，发觉一切已在其中。一种被骗了的感觉。
至于其他的文章都是后来才读到的。也就是说，在读到其他文章前已断定他们是剽窃了。

(XYS20091023)

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