知网论文查重系统是一种用于检测论文相似度和抄袭程度的工具。然而，目前的系统在识别代码方面存在一定的挑战。

论文查重是研究生毕业论文撰写过程中一个非常重要的环节。通过检测文本相似度，可以有效避免学术不端行为，维护学术诚信。然而，随着计算机科学和编程技术的发展，很多研究生论文中都涉及到了代码的编写和实现。因此，研究生毕业论文是否可以通过知网论文查重系统来识别代码成为了一个亟待解决的问题。

当前的知网论文查重系统主要是基于文本相似度的计算来检测论文的相似程度。这些系统通常使用类似于余弦相似度、Jaccard相似度或者编辑距离等算法来比较论文的相似度。然而，这些算法在处理代码时存在一些问题。

首先，代码在语法和结构上与自然语言存在明显的区别。传统的文本相似度算法主要针对文本的语义来进行比较，而代码的语义与自然语言有很大的差异。因此，这些算法在识别代码相似度时表现不佳。

其次，代码包含的信息远远超过了自然语言。代码中包含了变量、函数、类等一系列复杂的结构。而知网论文查重系统通常只能识别文本中的字符串，并不能对代码中的语义进行准确的分析和比较。

另外，代码的多样性也使得识别代码相似度变得更加困难。不同的编程语言、编程范式、代码风格等因素都会影响代码的相似度。然而，目前的知网论文查重系统往往只能处理自然语言文本，难以区分不同代码之间的细微差异。

综上所述，虽然知网论文查重系统可以有效地检测研究生毕业论文中的文本相似度和抄袭程度，但在识别代码方面存在一定的局限性。针对这个问题，未来研究可以探索基于代码结构和语义的相似度比较算法，以提高知网论文查重系统在识别代码相似度方面的准确性和可靠性。