審稿意見(jiàn)回復(fù)求助
5月投了一個(gè)IEEE的trans，上月返回大修審稿意見(jiàn)。一共四位審稿人，其中三位的審稿意見(jiàn)都非常細(xì)節(jié)，很好答復(fù)。但這一位審稿人的審稿意見(jiàn)我回復(fù)起來(lái)十分困難，想請(qǐng)大家?guī)兔⒅\下：
Comments to the Author
1. This paper proposed a deep-learning-based method for ----.
2. Scientific contribution of the paper should be showed with results and explained with details.
3. Comparative results are not enough. New results should be provided for comparison or comparative results should be given with explanations.
這篇文章主要內(nèi)容是使用深度學(xué)習(xí)故障實(shí)現(xiàn)分類和預(yù)測(cè)。在結(jié)果部分，我列出了分類的confusion matrix和預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的對(duì)比，實(shí)在不清楚如何再進(jìn)一步修改了，麻煩大家?guī)兔纯矗?span style="margin-left:5px; font-size: 12px;">
返回小木蟲(chóng)查看更多
今日熱帖
京公網(wǎng)安備 11010802022153號(hào)
引言處突出你所使用方法的優(yōu)勢(shì)，例如精度高速度快等，discussion 處加入對(duì)比仿真或?qū)Ρ葘?shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證
這些都是萬(wàn)能審稿意見(jiàn)，不想仔細(xì)看或者沒(méi)時(shí)間審的審稿人一般都會(huì)回復(fù)這樣的意見(jiàn)，省時(shí)省力你還挑不出毛病。
瓷蟾迦說(shuō)囊饉際薔醯媒峁矯嬡狽υ矸矯嫻慕饈��？梢圓慰枷巒嗦畚淖詈骳ase study是如何討論的。據(jù)我所知深度學(xué)習(xí)的算例貌似也沒(méi)啥理論依據(jù)，參數(shù)都是實(shí)驗(yàn)得來(lái)的。純外行見(jiàn)解�？傮w來(lái)講問(wèn)題不大。
，