硕士学位论文答辩回忆录：预答辩中的一些问题和建议

此文是对去年硕士学位论文答辩的回忆。虽然过去时日已久，但好在记录了当时的笔记，几点观察与思考，以供参考。

Part 1：预答辩中遇到的一些问题及建议

1、内容要一脉相承，注重连贯性。如研究内容与论文主基调无关，则宁可不要放入。（实例：为什么要研究特征参数提取？与后面模型优化是否有关联？）

2、一个基本要求：自己写的东西要完全弄懂。（禁忌：列一堆文献，但是却没读过）

3、最后要回顾通篇逻辑，即能解释：为什么这里，会出现这一块内容？为什么前后采用这个顺序？

4、思考如何体现结果的可靠性

5、对一个结果的数值要保持敏感性

如果提升性能，精度等的数值达到了80%以上，我们需要格外地谨慎。具体的：

1）计算是否准确？

2）和谁比？（Benchmark）

6、在做比较的时候，要忠实于原文。例如，在Condition A下好，但是在Condition B下不好，原因是什么。

这些内容都要表述好，而不要刻意躲避。

Part 2：答辩中，评委具体提出的几个问题

（问题背景：提出基于一种新型数据源的建模方法）

评委 1：

1、数据源是实时还是离线的？这种方法对比传统数据源的方法，效果提升如何？新模型在实际运用中便利性如何？

评委 2：

1、数据预处理步骤是怎么样的？

2、仿真的合理性如何保障？（这是一个交通行业很普遍的通用问题）

3、数据在不同饱和度下，和传统检测器数据有何不同？

评委 3：

1、关于“信号控制对轨迹行为的影响”，这一点在文中仅是做了推理（即，你提出了一套框架，认为轨迹会变成这样）。但实际是否是这样，是否有做验证对比？

2、高峰与非高峰时期，轨迹数据的处理方法是否有所不同？

评委 4：

1、前面老师提到，饱和/非饱和、样本/总体，这些不同情况下，计算出来的Delay是不一致的。请问你在文中“用样本去反映整体”的方式，其可行性如何，理由是什么？

这些问题的价值在于：即便专业不同，也应该可以从这几个问题中找到一些共通思路，去辅助思考自己具体的问题吧。