本技能帮你把投向《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 的实验做到可复现。外审常问"换个人
能否复现你的结果",控制类还要能复现稳定性与性能结论。以下方法于 2026-07-09 核验框架(见
resources/official-source-map.md);本刊是否强制提交复现材料 待核实。
| 支柱 | 内容 |
|---|---|
| 环境可复现 | 语言/库版本、系统、硬件、随机种子固定 |
| 数据可复现 | 数据来源、划分、预处理脚本、校验和 |
| 流程可复现 | 从原始数据到论文图表的一键脚本 |
requirements.txt/environment.yml
或 Dockerfile。| 风险 | 防范 |
|---|---|
| 测试集调参 | 只在验证集调参,测试集仅最终评测一次 |
| 数据泄露 | 划分在预处理前,防未来信息进训练 |
| 重复样本跨集 | 去重,确认训练/测试无交叠 |
| 分布偏移未披露 | 说明训练与测试分布差异 |
repro/
README.md # 环境、数据、运行、预期结果、硬件
env/ # requirements.txt / environment.yml / Dockerfile
data/ # 数据或获取脚本 + 校验和
src/ # 方法与基线
configs/ # 每个实验/图表的配置与种子
scripts/ # run_all.sh:原始数据→论文图表
results/ # 关键指标,供复现校验
aas-submission)。[环境] 版本/硬件/种子固定?仿真器/步长/求解器记录?
[数据] 来源/划分/预处理/校验和齐全?无泄露/无跨集重复?
[随机] 多次运行均值±方差?随机来源已说明?
[流程] run_all.sh 可从数据跑到图表?
[超参] 搜索空间/选择准则/取值公布?基线同等调参?
[匿名] 复现材料无身份泄露?
[待核实] 本刊是否强制提交代码/数据:待核实
控制类结论(稳定、收敛、性能改进)依赖仿真设定,须逐项固定并披露:
| 项 | 记录内容 |
|---|---|
| 被控对象模型 | 状态方程/传递函数、阶数、参数取值 |
| 初始条件 | 状态初值、参考信号 |
| 数值积分 | 求解器类型、步长、容差 |
| 噪声/扰动 | 类型、幅值、随机种子 |
| 仿真时长 | 总时长、采样率 |
| 控制器参数 | 增益、自适应率、约束值 |
同一套参数应能复现论文中的每条响应曲线与性能指标;把这些写进 configs/ 与 README。
results/ 放关键指标基准值,复现时比对偏差在容许范围内。aas-camera-ready)再去匿名、正式公开,衔接 aas-artifact-evaluation。aas-camera-ready)把稳定版复现包正式公开,并在稿件中标注最终获取地址。《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 重视理论与实验双支撑,可复现性是让稳定性/性能结论
可信的基础。把复现包与 aas-experiments、aas-artifact-evaluation 联动整理,能显著降低外审对
"结果可靠性"的疑虑,也为见刊后同行复现打好基础。政策性要求未双源确认前标 待核实。