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模式識(shí)別與人工智能

模式識(shí)別與人工智能雜志 北大期刊 CSCD期刊 統(tǒng)計(jì)源期刊

Pattern Recognition and Artificial Intelligence

基礎(chǔ)信息
  • 主辦單位:國(guó)家智能計(jì)算機(jī)研究開(kāi)發(fā)中心;中國(guó)科學(xué)院合肥智能機(jī)械研究所
  • 主管單位:中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì);中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)
  • 國(guó)際刊號(hào):1003-6059
  • 國(guó)內(nèi)刊號(hào):34-1089/TP
  • 主編:鄭南寧
  • 出刊周期:月刊
  • 郵發(fā)代號(hào):26-69
  • 出版地區(qū):安徽
  • 開(kāi)本尺寸:B5
  • 創(chuàng)刊時(shí)間:1989
  • 語(yǔ)言種類:中文 
  • 復(fù)合影響因子:1.3
  • 訂價(jià):820.00元/年
  • 綜合影響因子:1.54

期刊簡(jiǎn)介

    《模式識(shí)別與人工智能》(雙月刊)創(chuàng)刊于1989年,是由中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)、國(guó)家智能計(jì)算機(jī)研究開(kāi)發(fā)中心和中國(guó)科學(xué)院合肥智能機(jī)械研究所共同主辦、科學(xué)出版社出版的學(xué)術(shù)性期刊。本刊主要發(fā)表和報(bào)道模式識(shí)別、人工智能、智能系統(tǒng)等方面的研究成果與進(jìn)展,旨在推動(dòng)信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展。人工智能是我國(guó)優(yōu)先發(fā)展的學(xué)科之一,模式識(shí)別與智能系統(tǒng)是我國(guó)鼓勵(lì)發(fā)展的專業(yè)。近些年來(lái),我國(guó)人工智能、模式識(shí)別學(xué)科發(fā)展較快,在研究與應(yīng)用方面不斷取得進(jìn)展。本刊將會(huì)成為與學(xué)科同步發(fā)展的精品性期刊。

收錄、榮譽(yù)

收錄情況:

北大期刊(中國(guó)人文社會(huì)科學(xué)期刊)CSCD 中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源期刊(含擴(kuò)展版)統(tǒng)計(jì)源期刊(中國(guó)科技論文優(yōu)秀期刊)知網(wǎng)收錄(中)維普收錄(中)萬(wàn)方收錄(中)JST 日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)(日)國(guó)家圖書館館藏上海圖書館館藏

期刊榮譽(yù):

中國(guó)優(yōu)秀期刊遴選數(shù)據(jù)庫(kù)中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)(CJFD)中國(guó)科技期刊優(yōu)秀期刊北大圖書館收錄期刊

主要欄目

研究與應(yīng)用、論文與報(bào)告、“結(jié)構(gòu)化特征學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別”專題、“結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)表示及其在目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別中的應(yīng)用”專題、信息與動(dòng)態(tài)、“強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究”專題、“網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與信息推薦”專題、“多粒度屬性表示及應(yīng)用”專題、綜述與評(píng)論

部分目錄

1、人工智能的突破與科學(xué)方法的創(chuàng)新鐘義信;

2、基于核的類別非局保留投影王文俊;張軍英;

3、多agent合作決策的agent可靠性研究陳鋒;

4、基于遺傳算法的Web信息抽取郭銀蕊;陳榮;

5、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)化多Agent系統(tǒng)的任務(wù)分配蔣嶷川;

6、基于論辯的Agent非單調(diào)推理廖備水;代建華;

7、基于二元蟻群優(yōu)化算法的分類規(guī)則挖掘熊偉清;

8、基于多特征的在線簽名認(rèn)證方法張大海;汪增福;

9、基于幾何活動(dòng)輪廓模型的圖像分割陳波;代秋平;

10、基于AUC的分類器評(píng)價(jià)和設(shè)計(jì)綜述汪云云;陳松燦;

11、隨機(jī)細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平衡點(diǎn)均方指數(shù)穩(wěn)定性分析李毓;

12、基于投影峰的眼睛快速定位方法戴景文;劉丹;蘇劍波;

13、基于音素聚類的多語(yǔ)言聲學(xué)建模方法孟猛;梁家恩;徐波;

14、研討廳專家意見(jiàn)聚類分析及其可視化熊才權(quán);李德華;張玉;

15、快速的完備鑒別保局投影人臉識(shí)別算法盧桂馥;王勇;金忠;

16、基于約束主成份分析的文本聚類算法王明文;葉浩;左家莉;

17、核耦合度量學(xué)習(xí)方法及其在步態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用王科俊;閻濤;

18、圖像中物體空間關(guān)系的表示及在檢索中的應(yīng)用楊同峰;馬軍;

19、基于仿射不變性的輪廓曲線局部描述符張桂梅;熊逸文;馬珂;

20、基于局部切空間偏離度的自適應(yīng)鄰域選取算法閆德勤;劉勝藍(lán);

21、一種用Powell方法局部?jī)?yōu)化的人工螢火蟲算法張軍麗;周永權(quán);

22、張量補(bǔ)全算法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用史加榮;焦李成;尚凡華;

23、基于HMM/DTW兩級(jí)結(jié)構(gòu)的簽名認(rèn)證方法于宏斌;吳仲城;申飛;

24、基于旋轉(zhuǎn)擴(kuò)展和稀疏表示的魯棒遙感圖像目標(biāo)識(shí)別殷飛;焦李成;

25、基于人類記憶模型的粒子濾波魯棒目標(biāo)跟蹤算法齊玉娟;王延江;

26、極小樹葉結(jié)點(diǎn)數(shù)定理的補(bǔ)充證明及有關(guān)分析張明亮;吳俊;李凡長(zhǎng);

27、基于模糊劃分和支持向量機(jī)的TSK模糊系統(tǒng)蔡前鳳;郝志峰;劉偉;

28、基于SAD與UKF-MeanShift的主動(dòng)目標(biāo)跟蹤劉獻(xiàn)如;蔡自興;唐?;

29、采用高斯概率分布和支持向量機(jī)的說(shuō)話人確認(rèn)郭武;戴禮榮;王仁華;

30、一種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器集群式參數(shù)學(xué)習(xí)的降噪算法王中鋒;王志海;付彬;

文章要求

1、文章標(biāo)題要簡(jiǎn)短,能概括中心思想,一般不超過(guò)20個(gè)漢字,必要時(shí)加副標(biāo)題

2、正文應(yīng)層次清楚,行文規(guī)范,方便閱讀,字?jǐn)?shù)一般以2500-8000字為宜,重要稿件可不受此限制

3、題目下面均應(yīng)寫作者姓名、單位名稱、所在城市、郵編,多位作者分別列出上述信息

4、來(lái)稿必須附有100-300字的內(nèi)容摘要和3-5個(gè)關(guān)鍵詞

5、如文章獲得基金項(xiàng)目資助,以[基金項(xiàng)目]作為標(biāo)識(shí),并注明基金項(xiàng)目名稱和編號(hào)

6、正文中圖表主要是文字難以表達(dá)清楚的內(nèi)容,圖表應(yīng)設(shè)計(jì)合理,先后分別給出圖表序號(hào)

7、來(lái)稿請(qǐng)注明姓名、性別、籍貫、出生年月、學(xué)歷、職稱、工作單位、聯(lián)系電話、詳細(xì)郵寄地址

8、編輯部有權(quán)對(duì)稿件進(jìn)行修刪,不同意請(qǐng)?jiān)诟寮新暶?/p>

9、請(qǐng)勿一稿多投,發(fā)現(xiàn)一稿多投者,一切不良后果由作者承擔(dān)

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