如果您提交的论文被检测出AI生成特征明显或重复率异常偏高，则很可能是由于当前主流查重系统已集成AIGC识别模块，能有效识别模型输出的语言模式。以下是降低AI写论文查重率的具体方法：
一、调整句式结构与表达逻辑
查重系统对固定句式和高频模板敏感，改变主谓宾顺序、拆分合并句子、转换语态可显著削弱AI文本特征。该方法不依赖外部工具，直接作用于语言表层结构。
1、将“本研究采用……方法”改为“为解决……问题，本文构建了基于……的方法框架”。
2、把含“首先……其次……最后”的段落全部重构，使用因果链、问题-对策、现象-归因等非线性逻辑替代序数词引导。
3、对AI生成的长复合句进行主干提取，用两个以上短句分别陈述前提、操作与结果。
二、注入个性化学术要素
AI文本缺乏真实研究过程痕迹，插入实验记录片段、调试失败案例、本地数据采样说明等可增强“人写”可信度，同时稀释通用表述密度。
1、在方法论章节加入“在XX实验室三次重复测试中，初始参数设置导致收敛震荡，后将学习率由0.01调至0.003并引入早停机制”。
2、于数据分析部分插入截图编号引用，如“见图3-2原始传感器读数波动曲线（采集时间：2025年9月17日14:22）”。
3、在文献综述末尾添加手写体批注式评论：“对比Zhang(2023)的阈值设定，本实验发现当信噪比低于12dB时其分类准确率骤降17.6%，故本文改用自适应门限法”。
三、混合多源文献转述输出
单一AI模型训练数据存在共性偏差，交叉融合知网近3年中文核心期刊原文、IEEE英文会议论文摘要、国家专利说明书技术背景段，再由人工重组逻辑链，可打破模型固有表达惯性。
1、选取3篇主题相关但结论相左的文献，分别提取其问题定义句、技术路径句、验证指标句。
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