基于大数据的CNN技术在学术不端检测中的应用探讨  

作　　者：王开胜 刘皓 

机构地区：[1]玉林师范学院学报编辑部 [2]玉林师范学院生物与制药学院 [3]玉林师范学院档案馆

出　　处：《科技传播》2023年第6期17-20,共4页Public Communication of Science & Technology

基　　金：广西教育科学“十四五”规划学术期刊建设研究专项课题“重点课题A类”“基于大数据背景下的防范学术不端行为的机制建设和技术应用研究”(项目编号:2022QKA017)。

摘　　要：为了提升对学术不端行为检测的效能,设计了一种基于大数据的CNN技术。该技术可对包含各自不同特征信息的文本、表格、图片进行检测。仿真实验结果显示了良好的识别效果,文本、表格、图片的识别率分别为98.3%、95.1%和89.4%,达到了预期效果。该技术可为有效抑制学术不端行为和现象提供强有力的技术支撑。

关 键 词：大数据 卷积神经网络(CNN) 学术不端检测 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]