计算机应用研究
  • 创刊时间1984
  • 影响因子0.93
  • 发行周期月刊
  • 审稿周期1-3个月

计算机应用研究杂志 北大期刊 CSCD期刊 统计源期刊

主管单位:四川省科学技术厅 主办单位:四川省计算机研究院

《计算机应用研究》是一本由四川省计算机研究院主办的一本计算机类杂志,该刊是北大期刊、CSCD期刊、统计源期刊,主要刊载计算机相关领域研究成果与实践。该刊创刊于1984年,出版周期月刊,影响因子为0.93。该期刊已被北大期刊(中国人文社会科学期刊)、CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)、统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)、知网收录(中)、维普收录(中)、万方收录(中)、SA 科学文摘(英)、JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)、Pж(AJ) 文摘杂志(俄)、哥白尼索引(波兰)、剑桥科学文摘、国家图书馆馆藏、上海图书馆馆藏收录。

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计算机应用研究杂志介绍

本刊创刊于1981年,以其新颖性、技术性、实用性、工具性、知识性于一身,设置众多栏目,信息量极大,反映并涵盖了当今国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势,是一份极具收藏价值的技术刊物。本刊读者对象为从事计算机应用、开发、研究的科技人员,大中专院校师生,各企事业单位技术人员,计算机业余爱好者及相关管理、情报工作者订阅、收藏。

《计算机应用研究》是专业技术性刊物,报道国内外计算机应用领域的研究与探索以及计算机技术发展动态。内容涉及:系统软件和体系结构、计算机局域网、广域网、因特网、计算机通讯、人工智能与专家系统、虚拟现实技术、多媒体技术、图形图形处理、CAD/CAM、CIMS、GIS信息处理、信息交换、数据库系统、计算机硬件、故障诊断、维修技术、计算机安全防护与病毒防治等方面。主要栏目有虚拟现实技术、数据库技术、软件技术、通信与网络技术、图形与图象处理、维修与维护。

本刊主要资助项目有:国家自然科学基金、国家高技术研究发展计划、国家重点基础研究发展计划、中央高校基本科研业务费专项资金、国家教育部博士点基金、国家科技支撑计划、陕西省自然科学基金、广东省自然科学基金、江苏省自然科学基金、中国博士后科学基金。

本刊主要资助课题有:上海市教育委员会重点学科基金(S30504)、国家自然科学基金(60173055)、国家自然科学基金(71271138)、陕西省自然科学基金(2004A14)、国家高技术研究发展计划(2012AA012704)、国家高技术研究发展计划(2009AA012201)、山东省自然科学基金(Y2003G01)、国家教育部博士点基金(20030610003)、上海市教育委员会创新基金(12zz137)、国家重点基础研究发展计划(2011CB311801)。

计算机应用研究杂志征稿要求

1,来稿要求按出版规范写出论文的中英文标题、工作单位、摘要及关键词,并附上作者简介、通信地址、电话。属各级、各类科研课题的论文请注明项目名称和项目编号。“作者简介”请写明作者出生年、性别、籍贯、工作单位、学位学历、职务职称、研究方向和成果。其他个人资料以可附上,供本刊发表时选用。

2,参考文献的标注规范格式按《中华人民共和国国加标准GB7714-87》执行;①专著的标准格式:作者名、书名、出版地、出版者、出版年、页次;②期刊出版物:文章作者、文章名、刊名、年、卷(期);③报纸连续出版物:作者、文章名、报纸名、__年__月__日(版数)。非公开出版的论文集、内部资料不属本刊要求的参考文献范畴,请勿标注。参考文献只注明主要参考文献,并在正文中以角注形式标注出来。

3,本刊自收到稿件之日起,将在15-30日内完成审稿。对拟刊用稿本刊将向作者发用稿通知,不用稿恕不另行通知作者,来稿亦不退还,请作者自备底稿。投稿后2个月未收到本刊录用通知者,可改投其他刊物。

4,本刊对作者原稿进行的编辑删改加工,将不另行通知作者。如需保留原稿修改权的作者,请来稿时特别注明,否则视同全权委托本刊编辑部编辑加工。特此声明。

计算机应用研究杂志数据统计

历年影响因子和发文量

主要机构发文分析

机构名称 发文量 主要研究主题
西北工业大学 830 网络;图像;计算机;感器;传感
电子科技大学 669 网络;图像;路由;无线;传感
中国科学院 654 网络;图像;网格;数据库;计算机
武汉大学 541 网络;图像;计算机;数据库;计算机网
华中科技大学 525 网络;图像;计算机;数据库;分布式
上海理工大学 517 网络;群算法;调度;优化算法;图像
国防科学技术大学 515 网络;图像;视频;计算机;分布式
重庆大学 509 网络;图像;遗传算法;神经网;神经网络
西南交通大学 493 网络;仿真;图像;计算机;支持向量
浙江大学 459 网络;数据库;计算机;图像;分布式

计算机应用研究杂志文章选集

  • 异构环境下纠删码的数据修复方法综述 钟凤艳; 王艳; 李念爽
  • 基于深度学习的图像风格迁移研究综述 陈淑環; 韦玉科; 徐乐; 董晓华; 温坤哲
  • 基于信息熵的混合属性数据谱聚类算法 姜智涵; 朱军; 周晓锋; 李帅
  • 文本分类中一种特征选择方法研究 赵婧; 邵雄凯; 刘建舟; 王春枝
  • 基于LDA主题模型的用户电信轨迹恢复算法 徐广根; 杨璐; 严建峰; 徐彩旭; 石鸿斌
  • 基于BP和朴素贝叶斯的时间序列分类模型 王会青; 郭芷榕; 白莹莹
  • 在线用户打分行为长记忆效应与信任关系研究 郭昕宇; 郭强; 刘建国
  • 基于EK-medoids聚类和邻域距离的特征选择方法 孙印杰; 张新乐; 孙林
  • 不确定性数据中基于GSO优化MF的模糊关联规则挖掘方法 章武媚; 董琼
  • 一种改进的个性化查询引文推荐方法 李飞; 张宏鸣; 蔡晓妍; 刘斌; 郭蓝天
  • 基于标签分类的协同过滤推荐算法 朱峥宇; 曹晓梅
  • 基于注意力机制的音乐深度推荐算法 张全贵; 张新新; 李志强
  • 利用ε-贪婪学习和用户行为反馈的搜索引擎网页排序算法 张春玲; 姜成晶
  • 基于差分进化的改进狼群算法研究 王盈祥; 陈民铀; 程庭莉; 盛琪; 董龙昌; 李哲
  • 自组织多目标粒子群优化算法 梁静; 郭倩倩; 岳彩通; 瞿博阳

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地址:成都市成科西路3号

邮编:610041

主编:刘营

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主办单位:四川省计算机研究院

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