在人类历史发展和社会生活中,数学发挥着不可替代的作用,同时也是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。关于数学方面的论文我们可以写哪些呢?下面我给大家带来关于数学方向的优秀论文题目有哪些,希望能帮助到大家!
最全组合数学论文题目
1、并行组合数学模型方式研究及初步应用
2、数学规划在非系统风险投资组合中的应用
3、金融经济学中的组合数学问题
4、竞赛数学中的组合恒等式
5、概率 方法 在组合数学中的应用
6、组合数学中的代数方法
7、组合电器局部放电超高频信号数学模型构建和模式识别研究
8、概率方法在组合数学中的某些应用
9、组合投资数学模型发展的研究
10、高炉炉温组合预报和十字测温数学建模
11、证券组合的风险度量及其数学模型
12、组合数学中的Hopf方法
13、PAR方法在组合数学问题中的应用研究
14、概率方法在组合数学及混合超图染色理论中的应用
15、一些算子在组合数学中的应用
16、陀螺/磁强计组合定姿方法的相关数学问题研究
17、高中数学人教版新旧教材排列组合内容的比较研究
18、生物絮凝吸附-曝气生物滤池组合工艺处理生活污水的数学模拟研究
19、基于数学形态学-小波分析组合算法的牵引网故障判定方法
20、证券组合投资的灰色优化数学模型的研究
21、一些算子在组合数学中的应用
22、概率方法在组合数学中的应用
23、组合数学中的Hopf方法
24、概率方法在组合数学中的某些应用
25、概率方法在组合数学及混合超图染色理论中的应用
26、竞赛数学中的组合恒等式
27、Stern-Lov醩z定理及在组合结构中的应用
28、几类特殊图形的渐近估计及数值解
29、Fine格路和有禁错排
30、基于DFL的Agent自主学习模型及其应用研究
31、基于DFL的多Agent自动推理平台设计
32、预应力混凝土斜拉桥施工监控概率方法研究
33、最大概率方法与最近邻准则下的图像标注
34、亚式期权定价的偏微分方程方法和概率方法
35、编目空间碎片的碰撞概率方法研究及应用
36、基于概率方法的机器人定位
37、民用建筑内部给水设计秒流量的概率方法研究
38、图论中的组合方法和概率方法
39、物理概率方法预估贮存寿命研究
40、静载下结构参数识别的误差分析和概率方法
41、概率方法在组合计数证明中的应用
42、基于非概率方法的结构全寿命总费用评估
43、概率方法在组合数学中的应用
44、概率方法与邻点可区别全染色的色数上界
45、既有钢筋混凝土结构耐久性评定的概率方法
46、概率方法在多任务EEG脑机接口中的应用研究
47、应用概率方法对居住小区给水设计秒流量的推求
48、概率方法与图的染色问题
49、概率方法对居住小区设计秒流量的推求
50、概率方法在组合数学中的某些应用
51、概率方法在组合恒等式证明中的应用
52、遗传算法的研究与应用
53、基于空间算子代数理论的链式多体系统递推动力学研究
54、关于Weidmann猜想及具有转移条件微分算子的研究
55、实数编码遗传算法杂交算子组合研究
56、基于OWA算子理论的混合型多属性群决策研究
57、序列算子与灰色预测模型研究
58、具有转移条件的Sturm-Liouville算子和具有点作用的Schrodinger算子谱分析的研究
59、高精度径向基函数拟插值算子的构造及其应用
60、多线性算子加权Hardy算子与次线性算子的相关研究
数学建模论文题目
1、高中数学核心素养之数学建模能力培养的研究
2、小学数学建模数字化教学的设计与实施策略——以“自行车里的数学问题”为例
3、培养低年段学生数学建模意识的微课教学
4、信息化背景下数学建模教学策略研究
5、数学建模思想融入解析几何的实际应用探讨
6、以数学建模为平台培养大学生创新能力的SWOT分析──以内蒙古农业大学为例
7、基于高等数学建模思维的经济学应用
8、以数学建模促进应用型本科院校数学专业的发展
9、高等代数在数学建模中的应用探讨
10、融入数学建模思想的线性代数案例教学研究
11、以“勾股定理的应用”为例谈初中数学的建模教学
12、经管概率统计中的数学建模思想研究——评《经管与 财税 基础》
13、数学建模实例——河西学院校内充电站最佳选址问题
14、基于数学建模探讨高职数学的改革途径
15、大数据时代大学生数学建模应用能力的提升研究
16、“数学写作之初见建模”教学设计及思考
17、大学数学教学过程中数学建模意识与方法的培养简析
18、基于建模思想的高等数学应用研究
19、小学数学建模教学实践
20、依托对口支援平台培养大学生的数学建模能力
21、跨界研究在数学建模教与学中的应用
22、基于结构参数的机织物等效导热率数学建模
23、数学建模对大学生综合素质影响的调查研究
24、计算机数学建模中改进遗传算法与最小二乘法应用
25、数学建模在高中数学课堂的教学策略分析
26、发动机特性数字化处理与数学建模
27、数学建模中的数据处理——以大型百货商场会员画像描绘为例
28、数学建模竞赛对医学生 学习态度 和自学能力的影响
29、数学建模思想与高等数学教学的融会贯通
30、试论数学建模思想在小学数学教学中的应用
31、浅析飞机地面空调车风量测控系统数学建模及工程实施
32、高中数学教学中数学建模能力的培养——基于核心素养的视角
33、注重数学建模 提炼解题思路——对中考最值问题的探究
34、在数学建模教学中培养思维的洞察力
35、刍议数学建模思想如何渗透于大学数学教学中
36、数学建模竞赛背景下对高校数学教学的思考
37、数学建模课程对高职学生创新能力的培养探究
38、高等数学教学中数学建模思想方法探究
39、初中数学教学中数学建模思想的渗透
40、无线激光通信网络海量信息快速调度数学建模
41、基于多元线性回归模型的空气质量数据校准——2019年大学生数学建模竞赛D题解析
42、中学数学建模教学行为探究
43、数学建模竞赛成果诊断倒逼教学资源库优化的机制研究
44、基于数学建模活动的高校数学教学改革
45、数学建模与应用数学的结合研究
46、谈初中数学建模能力的培养
47、数学建模在初中数学应用题解答中的运用
48、基于数学建模思想的高等数学 教学方法 研究
49、数学建模融入高等数学翻转课堂模式研究
50、数学软件融入数学建模课程教学的探讨
最新小学数学教学论文题目
小学数学教材问题探析
小学数学生活化教学研究
小学数学___教学方法有效性分析
小学数学多媒体课件设计研究
小学生数学思维培养探究
小学数学中创新意识的培养
数学作业批改中巧用评语
新课标下小学数学教学改革研究
数学游戏在小学数学教学中的应用
《9和几的进位加法》教学设计
小学数学教学中素质 教育 研究
小学数学学困生的转化策略
小学数学教学中的情感教育
《六的乘法口诀》教学 反思
浅谈数学课堂中学生问题意识的培养
问答式学习课堂教学怎样转向小组合作学习
浅谈农村课堂的有效交流
浅谈在实践活动中提高学生解决实际问题的能力
浅谈小学应用题教学
浅谈学生合作意识的培养
“层次性体验”在数学课堂中的应用
数学课堂教学中学生探索能力的培养
小学数学低段学生阅读能力培养点滴
“观察、 品味、 顿悟” 我谈小学数学空间与图形教学
浅谈小学数学课堂教学中的“留白”
润物细无声--小班化数学作业面批有效策略的尝试
“我的妈妈体重 50 千克” 对培养良好数感的思考
“圆的面积” 教学一得
利用图解法解决逆推题
我教《24 时计时法》
《解简易方程》 教学反思
“可能性” 的反思
折线统计图折射出的“光芒”
《平均数》 教学反思
数学课堂上的“失误“也是一种资源
幽默语言在教学中的应用
“圆的认识” 教学片断与反思
计算机多媒体与小学数学教学的整
充分发挥学生的主体作用
“圆柱的体积” 教学反思
“平行四边形的面积” 听课反思
听“逆向求和应用题” 有感
小学低年级教学策略的实践与反思
“相遇问题” 建立“数学模型”
如何提高课堂语言评价的有效性
“20 以内退位减法” 教学反思
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说实话, 好多学校可以直接拿javaweb技术做一些管理系统, 就能过毕设, 甚至php啊之类的做个网站也都符合要求。比如课程管理系统, 学籍管理系统, 如果有要求的话可以拿SSH框架实现一些比较复杂的业务比如电商系统,网上订餐系统, 外卖系统, 这些能用于实际业务的几乎是个人能做的最复杂的业务了, 如果自己喜欢技术的话, 可以尝试做一下可以 look at my name, 可以找到很多项目的源码, 可以自己选一下, 希望能够采纳
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模式识别的大作业真经典,经久不变
duda的那本模式分类专门有一章讲神经网络。然后就是Simon Haykin的那本神经网络与机器学习,应该是比较经典的。几乎所有的模式识别或者人工智能的书上都会有专门的一章讲神经网络。我觉得就是按照书上那种结构写就行了。先写BP,然后是径向基函数,然后是Hopfield等等。
嗯~12级的合影
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人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容,是选修模块。 通过本模块的学习,学生应能描述人工智能的基本概念,会使用一种人工智能语言解决简单问题,把握其基本特点;能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统;知道人工智能对人类学习、生活的影响;通过感受人工智能技术的丰富魅力,增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用;要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学;要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求,可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一)知识及其表达1.内容标准(1)能描述人工智能的概念与基本特点;知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。(2)列举人工智能的主要应用领域;通过演示或实际操作,体验人工智能的若干典型应用,知道其发展现状。例1 符号运算: 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica,进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别:声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明:这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理:该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。(3)掌握知识的概念;学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2.活动建议(1)就下列话题展开讨论:利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题?具有哪些优点?(2)对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。(3)人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用,“在家里寻找外星人”(SETI@home)项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施,它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力,分析世界上最大的射电望远镜获得的数据,帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义,学生登录 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念,了解SETI@home项目的具体内容,感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 (二)推理与专家系统1.内容标准(1)演示或使用简单的产生式专家系统软件,感受用专家系统解决问题的基本过程;了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”(Desktop PC Product Advisor)专家系统,为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。(2)通过实例分析,知道专家系统正向、反向推理的基本原理;会描述一种常用的不精确推理的基本过程。(3)了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统,分别使用“Why”和“How”命令,了解其解释过程。(4)了解专家系统外壳的概念;学会使用一个简易的专家系统外壳,并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中,通常采用“原型化”策略。2.活动建议(1)针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题,利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如,用于识别校园中植物的专家系统。(2)有人认为:“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段,专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后,让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 (三)人工智能语言与问题求解1.内容标准(1)了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构,掌握相关概念,知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站,考察它的实例程序。(2)初步学会使用该语言设计程序求解简单问题,并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔(Hanoi)问题。(3)了解状态空间的概念与方法,学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。(4)通过简单博弈问题的分析,了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程,知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年,“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年,“深蓝”的后嗣替“父”报仇,以的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上,“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录,它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2.活动建议(1)以小组为单位,对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查,就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。(2)观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品,发挥自己的想象力,描述人工智能技术的应用前景,以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。
duda的那本模式分类专门有一章讲神经网络。然后就是Simon Haykin的那本神经网络与机器学习,应该是比较经典的。几乎所有的模式识别或者人工智能的书上都会有专门的一章讲神经网络。我觉得就是按照书上那种结构写就行了。先写BP,然后是径向基函数,然后是Hopfield等等。
计算机考研方向主要分类计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全3类,但是相关学科考研方向还是比较宽泛,所以搞清楚专业方向,专业学科综合情况,才便于大家考研。我们整理分享“计算机专业研究生阶段有几大研究方向可以选择?”相关内容,一起来看看吧。1、计算机应用技术研究方向:计算机网络、实时计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、网络信息安全、数据库、情感计算、数据挖掘、分布式计算、知识工程、计算机视觉、自动推理、机器学习、草图理解、网络性能分析与协议设计、网络管理与安全、计算机图形学、信息可视化、基于GPU的高性能计算、复杂系统(应急、物流、海洋)领域工程、基于SOA的空间信息共享与业务协同、语义搜索引擎、自然语言处理、机器翻译、搜索引擎、空中交通信息系统与控制、民航信息与决策支持系统、智能交通系统理论与技术等。专业特点:计算机应用技术是针对社会与各种企事业单位的信息化需求,通过对计算机软硬件与网络技术的选择、应用和集成,对信息系统进行需求分析、规划和设计,提供与实施技术与解决方案,创建优化的信息系统,并对其运行实行有效的技术维护和管理的学科。培养这方面人才所涉及的知识面包括:数学与信息技术基础、程序设计基础、系统平台技术、计算机网络、信息管理与安全、人机交互、集成程序开发、系统架构与集成、Web与数字媒体技术、工程实施、职业操守等。培养目标是为企事业单位和政府机构提供首席信息官及承担信息化建设核心任务的人才,并提供为IT企业提供系统分析人才。科研状况:本专业是天津市第一个计算机类博士点,主要从事计算机技术在其它领域应用中核心技术问题研究及相关信息系统开发。近年来在计算机集成制造(CIMS)、计算机辅助教学、虚拟现实技术应用、计算机工业控制、电子商务等方向承担国家863项目及重大项目、国家自然科学基金十余项。承担省部级及横向科研课题近百项。为国家和天津市的信息化建设做出了重要贡献。近几年报考简况:本专业从80年代初开始招生,至今已为国家培养出硕士学位研究生300多名。近年来,报考人数和录取名额逐年同步增加。硕士期间主要课程及论文要求:主要课程:高等计算机网络、计算理论、排队论及在计算机中的应用、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高级计算机图形学、高级人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。论文要求:论文选题涉及计算机在各领域应用的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题,要求达到较高的理论水平和创新;对于系统设计、系统开发及系统应用课题,要求指导理论正确,实现技术先进,设计新颖,所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。 就业方向:本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础,全面掌握计算机应用领域的理论和工程方法,能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。2、计算机软件与理论研究方向:计算理论、算法理论; 软件工程、中间件、智能软件、计算环境;并行计算、网格计算、普及计算;密码学、信息安全、数据理论;图形图象算法、可视化方法;人工智能应用基础;理论计算机科学其他方向。专业特点:计算机软件与理论专业涉及计算机科学与技术的基本理论和方法,强调计算、算法、软件、设计等概念,主要的领域包括计算理论、算法与复杂性、程序设计语言、软件设计与理论、数据库系统、人工智能、操作系统与编译理论、信息安全理论与方法、图形学与可视化计算、以网络为中心的计算等。科研状况:计算机软件与理论专业是我院重点发展,进步较快的专业。近年来承担国家863、自然科学基金、,以及省部级项目多项。在网络信息安全、中间件技术、并行计算、网格计算、计算机图形学等方面取得了多项前沿性成果。 近几年报考简况:本专业从96年代初开始招生,至今已为国家培养出硕士学位研究生50多名。近年来,报考人数和录取名额逐年同步增加。硕士期间主要课程及论文要求:主要课程:计算理论、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高级计算机图形学、高级人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。 论文要求:论文选题涉及计算机软件的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题,要求达到较高的理论水平和创新;对于系统设计、系统开发及系统应用课题,要求指导理论正确,实现技术先进,设计新颖,所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。就业方向:本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础,全面掌握计算机软件的理论方法,以及软件工程、信息系统、并行计算、普及计算等等的软件系统开发技术,能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。 研究生考试有疑问、不知道如何总结考研考点内容、不清楚考研报名当地政策,点击底部咨询官网,免费领取复习资料:
是的 在万方上看看就知道了
Pattern Recognition期刊Q1区。期刊分区:SCI期刊分区共有两种,一类是JCR分区,也就是汤森路透分区,共有Q1、Q2、Q3和Q4四个区,前25%(含25%)期刊划分为Q1区,前25%~50% (含50%)为Q2区,前50%~75% (含75% )为Q3区,75%之后的为Q4区。
另一个分区是中科院分区,中科院分区也是有四个区,1区-4区,在称谓上与JCR分区不同,前5% 为该类1 区、6% ~ 20% 为2 区、21% ~50% 为3 区,其余的为4 区。
其实这两类分区最大的区别在于影响因子的区间标准不同,中科院分区中1区期刊比JCRQ1区期刊要少,质量上要更高,两种分区都是可以选择的。PATTERN RECOGNITION 期刊简介:模式识别是一个成熟而激动人心、发展迅速的领域,它支撑着计算机视觉、图像处理、文本和文档分析以及神经网络等相关领域的发展。它与机器学习非常相似,并且在生物特征学、生物信息学、多媒体数据分析和最近的数据科学等快速新兴领域也有应用。期刊模式识别是在大约50年前建立的,因为这个领域出现在计算机科学的早期。在过去的几年里,它有了很大的发展。该杂志接受在任何领域对模式识别的理论、方法和应用做出原创贡献的论文,前提是该工作的背景在模式识别文献中都有明确的解释和依据。主要关注的论文不属于模式识别领域,并且使用现有或众所周知的方法报告IT的常规应用程序的论文,应该指向其他地方。以上内容参考:期刊网——期刊简介
是人工智能领域公认的顶级水平。
TPAMI是计算机视觉和人工智能领域公认的顶级国际期刊,是中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊,也是中国人民大学核心期刊目录中的A+类期刊,影响因子。
2021年1月至今,高瓴人工智能学院已发表或被录用CCF A类期刊和会议论文76篇、CCF B类期刊和论文31篇。
TPAMI是目前计算机类别中影响因子最高(影响因子)的期刊之一,主要收录人工智能、模式识别、计算机视觉及机器学习领域的原创性科研成果。
上海科技大学信息学院智能视觉中心的最新研究成果“Neural Opacity Point Cloud”在人工智能领域顶级学术刊物IEEE TPAMI发表。
TPAMI是模式分析与机器智能IEEE汇刊,中国计算机学会和中国自动化学会等多个学会将其定位为:国际上极少数的顶级刊物,鼓励我国学者去突破。
EEE TPAMI是公认的人工智能、模式识别、图像处理和计算机视觉领域顶级国际期刊,该期刊影响因子(Impact Factor)和谷歌指数(H-Index)在计算机科学和工程技术两个大类学科里均列首位。
同时,该期刊影响因子和谷歌指数列所有计算机学会推荐A类(CCF A类)期刊首位,在计算机科学与人工智能领域具有权威影响力。
是要发论文吗?选择期刊的时候一定是要选择正规的期刊。要不然发了也是白发了。
热门频道首页博客研修院VIPAPP问答下载社区推荐频道活动招聘专题打开CSDN APPCopyright © 1999-2020, , All Rights Reserved打开APP审稿周期较快的SCI期刊总结:人工智能,神经网络,CV 原创2019-10-14 16:41:02 29点赞乘风万万里 码龄5年关注1.期刊名:Journal of Information Science and Engineering期刊主页:影响因子:审稿周期:平均八个月(台湾)、大概需要一年左右甚至更多期刊收录范围:人工智能大数据与云计算音频、语音和语言处理计算机架构与硬件设计计算机网络和无线通信计算机安全与密码学计算机视觉和模式识别计算机系统数据挖掘与分析数据库和信息系统进化计算模糊系统人机交互图像处理信息检索机器学习多媒体自然语言处理实时和嵌入式系统传感器网络信号处理软件系统2.期刊名:IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems期刊主页:投稿指南:影响因子:审稿周期:两个月期刊收录范围:IEEE《神经网络和学习系统学报》发表技术文章,讨论神经网络和相关学习系统的理论、设计和应用。重点将放在人工神经网络和学习系统。3. 期刊名:International Journal of Systems Science期刊主页:
appliedintelligence的proof需要具体看应用的类型,一般来说,appliedintelligence的proof需要花费一些时间来完成,可能需要几天或者几周。
Pattern Recognition期刊Q1区。期刊分区:SCI期刊分区共有两种,一类是JCR分区,也就是汤森路透分区,共有Q1、Q2、Q3和Q4四个区,前25%(含25%)期刊划分为Q1区,前25%~50% (含50%)为Q2区,前50%~75% (含75% )为Q3区,75%之后的为Q4区。
另一个分区是中科院分区,中科院分区也是有四个区,1区-4区,在称谓上与JCR分区不同,前5% 为该类1 区、6% ~ 20% 为2 区、21% ~50% 为3 区,其余的为4 区。
其实这两类分区最大的区别在于影响因子的区间标准不同,中科院分区中1区期刊比JCRQ1区期刊要少,质量上要更高,两种分区都是可以选择的。PATTERN RECOGNITION 期刊简介:模式识别是一个成熟而激动人心、发展迅速的领域,它支撑着计算机视觉、图像处理、文本和文档分析以及神经网络等相关领域的发展。它与机器学习非常相似,并且在生物特征学、生物信息学、多媒体数据分析和最近的数据科学等快速新兴领域也有应用。期刊模式识别是在大约50年前建立的,因为这个领域出现在计算机科学的早期。在过去的几年里,它有了很大的发展。该杂志接受在任何领域对模式识别的理论、方法和应用做出原创贡献的论文,前提是该工作的背景在模式识别文献中都有明确的解释和依据。主要关注的论文不属于模式识别领域,并且使用现有或众所周知的方法报告IT的常规应用程序的论文,应该指向其他地方。以上内容参考:期刊网——期刊简介