论文

主线: 四篇一作论文是同一条研究主线上的证据

它们不是四个孤立的点，而是同一个根子问题在不同场景上的落点。

工业智能诊断的瓶颈不是缺模型，而是"数据"和"知识"这两个都不完备的证据源之间，没有一个可信的互补机制——我的研究就是做这个机制。

真实工业里，数据侧测不到、标不起、靠不住，知识侧机理不全、经验隐性、机器读不了；更要命的是第三层——两个不完备的来源互相补不上位：知识进不了推断、得不到数据校验、矛盾时没有裁判、运行经验不沉淀。大量论文在"数据充分、知识充分"的象限里刷点，而大量工厂困在双侧受限的另一端。

我把这条主线拆成六个科学问题：Q2/Q3 是已完成的数据侧地基，Q1 供给特殊证据，Q4 把经验文本变成监督，Q5 管记忆与遗忘，最终收束到 Q6——数据侧与知识侧矛盾时的可信裁决，这是博士阶段的主攻方向。下面四篇一作论文，正是这条链条上已经铺好的几块地基。