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计算机学报期刊论文模板

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计算机学术论文是学术论文的一种。计算机学术论文的一般格局是:(一)题目。题目是论文的窗户,它应是论文内容的高度概括。好的论文题目能大体反映出作者研究的方向、成果、内容、意义。题目引用语要确切、简洁、精炼、通俗和新颖。确定题目时,题目要专一,开掘要透,道理要深,立意要新。(二)内容提要。就是将文章的主要内容简要地概括出来,使读者了解论文概貌,以确定其有无阅读价值。提要以二三百字为宜,不要过长。一般较短的论文(三千字以下)可不写提要。(三)绪论(引论、引言、前言、序言)。概述研究该课题的动机,目的、意义和主要方法,指出前人或旁人做了哪些工作,进展到何种程度,哪些尚未解决,说明自己研究这个问题的主要成果和贡献。这部分占比例要小,起简介作用。文字要简洁、明确、具体,使人看到绪论,就知道本文的基本价值。(四)本论(正文)。这部分占论文的绝大部分篇幅,具有极其重要的地位,是作者表达研究成果的部分。这部分的关键在于论证,即证明作者所提出的论题。这里包括课题的提出,对解决问题的设想、研究过程(研究中出现的问题及解决问题的方法。手段、主要数据)、研究结果等。写这部分要注意理论的运用和逻辑推理,注意段与段之间的过渡衔接,注意主次,抓住本质。如果内容多,可加小标题。也可使用由大到小的不同序码。(五)结论。是整个研究的结晶,是论证得到的结果,即对本论进行分析、比较、归纳、综合、概括而得出的结论,审视整个课题的答案。写结论时,措词要严谨,逻辑要严密,文字要简明具体,使读者看到作者的独到见解。不得使用“大概”、“可能”之类含混不清的字眼。不能得出明确结论时,要说明有待进一步探讨。(六)参考文献。在文章的最后注明写作论文时所参考的文献;引用别人原话或原文时还需注明出处,以便查找。这样做反映作者科学态度和求实精神,表示作者对他人成果的尊重。也反映了作者对本课题的历史和现状研究的程度,便于读者了解该领域的研究情况、评价论文的水平和结论的可信度。当今世界,信息丰富,文字浩瀚,能对资料作分门别类的索引,已经备受欢迎,为科学研究做出了实实在在的贡献。而整理性论文,不仅提供了比索引更详细的资料,更可贵的是整理者在阅读大量的同类信息过程中,以他特有的专业眼光和专业思维,做出筛选归纳,其信息高度浓缩。整理者把散置在各篇文章中的学术精华较为系统地综合成既清晰又条理的问题,明人眼目,这就是创造性综合。这种综合,与文摘有明显区别。这种综合需要专业特长,需要学术鉴赏水平,需用综合归纳能力,更需要发现具有学术价值问题的敏锐力。我们应积极追求学术论文的创造性,为科学发展做出自己的贡献,我们应自觉抵制“人云亦云”或毫无新意的论文,也应自觉抵制为晋升职称而“急功近利”、“ 鹦鹉学舌”地去写那些重复别人说过的,改头换面的文章。将论文写作当作晋升职称的“敲门砖”,这是学术的悲哀。但是我们也要看到,一篇学术论文的创造性是有限的。惊人发现、伟大发明、填补空白,这些创造绝非轻而易举,也不可能每篇学术论文都有这种创造性,但只要有自己的一得之见,在现有的研究成果的基础上增添一点新的东西,提供一点人所不知的资料,丰富了别人的论点,从不同角度、不同方面对学术做出了贡献,就可看做是一种创造。计算机(computer / calculation machine)是总称,一般在学术性或正式场合使用。在通常用语中,计算机一般指电子计算机中用的个人电脑。计算机是一种能够按照指令对各种数据和信息进行自动加工和处理的电子设备。它由多个零配件组成,如中央处理器、主板、内存、电源、显卡等。接收、处理和提供数据的一种装置,通常由输入输出设备、存储器、运算和逻辑部件以及控制器组成;有模拟式、数字式及混合式三种类型。

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[1] 王德兴, 胡学钢,刘晓平 基于概念格的属性归纳算法研究 计算机学报(已录用,待发表), [2] 王德兴,胡学钢, 刘晓平 基于量化扩展概念格的属性归纳算法研究 模式识别与人工智能, 6,20(6):843-848[3] 王德兴,胡学钢, 刘晓平 基于量化扩展概念格的属性归纳算法与关联规则挖掘研究 系统工程学报(已录用,待发表),[4] 王德兴,胡学钢, 刘晓平 一种新颖的基于量化概念格的属性归纳算法 西安交通大学学报, 2 41(2):176-[5] 刘晓平,王德兴, 胡学钢 基于概念格模板优化的关联规则挖掘 工程图学学报, 12, 27(6):26-30[6] 王德兴,胡学钢,刘晓平, 王浩 改进购物篮分析的关联规则挖掘算法研究, 重庆大学学报, 2006, 29(6):105-[7] 王德兴,胡学钢,刘晓平,王浩 基于概念格和Apriori算法的关联规则挖掘分析, 合肥工业大学学报, 2006, 29(6):699-[8] Dexing Wang, Xuegang Hu, Xiaoping Liu, Hao WAssociation Rules Mining on Concept Lattice Using Domain K In: IEEE Proceedings of the Fourth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Guangzhou, A18-21, 2005, p2151-2154 (EI、ISTP索引)[9] Dexing Wang, Xuegang Hu, Xiaoping Liu, Hao Wang, Research on Model of Association Rules Mining with Added-newly Measure C In: IEEE Proceedings of the Third International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Shanghai, A 24-29, 2004, p1187- (EI、ISTP索引)[10]王德兴, 胡学钢, 王浩 基于量化概念格的关联规则挖掘 合肥工业大学学报(自然科学),10,25(5):678-682[11]王德兴, 胡学钢, 王浩 基于概念格的兴趣度加权的关联规则挖掘模型研究 南京大学学报(自然科学版),计算机专辑,9,p89-95[12]Dexing Wang, Xuegang Hu, Hao W The Research on Model of Mining Association Rules Based on Quantitative Extended Concept Lattice, In: IEEE Proceedings of the First International Conference on Machine Learning and Cybernetics, N, 2002, Beijing, p134- (EI、ISTP索引)[13] 胡学刚,徐勇,王德兴,张晶 基于多剪枝格的频繁项集表示与挖掘 合肥工业大学学报 4,30(4) :432-435[14] Xuegang Hu, Xiang Wei, Dexing Wang, Peipei L A Parallel Algorithm to Construct Concept L Fuzzy Systems And Knowledge Discovery (Fskd'07),Jingsheng Lei, Jian Yu(eds), The IEEE Computer Society Press,S Vol 2, p119-123 (EI索引)[15]Xuegang Hu, Dexing Wang, Xiaoping Liu, Hao W The Analysis on Model of Association Rules Mining Based on Concept Lattice and Aprori Algorithm, In: IEEE Proceedings of the 3rd International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Shanghai, A24-29, p1620- (EI、ISTP索引)[16]Xuegang Hu, Xiefei Hu, Dexing Wang, Dongyan, Zhang, Chunling H A Classification Algorithm Based on Multi-Relation Domain K In: IEEE Proceedings of the 4th International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Guangzhou, A18-21, p2067-2072

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