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    軟件導刊雜志

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    影響因子:0.97

    總被引頻次: 2301

    軟件導刊雜志 省級期刊

    Software Guide
    主要欄目:

    人工智能計算機軟件與理論軟件設計開發(fā)與應用區(qū)塊鏈技術及應用計算機網(wǎng)絡與通信大數(shù)據(jù)與信息處理圖形圖像處理等

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    c.執(zhí)行GB/T7714—2005《文后參考文獻著錄規(guī)則》。采用順序編碼制著錄,依照其在文中出現(xiàn)的先后順序用阿拉伯數(shù)字標出,并將序號置于方括號中,排列于文后。

    d.論文如系資助項目,在文末說明。多個資助來源的,只選一項。

    e.本刊注釋均采用腳注形式,文末不列參考文獻。注釋序號采用1,2,3……;同一文獻被反復引用者,從第二次引注開始可標為“同注某某”。

    雜志簡介:

    軟件導刊雜志(月刊)知識豐富,內(nèi)容廣泛,貼近大眾,自2002年創(chuàng)刊以來廣受好評,注重視角的宏觀性、全局性和指導性,以服務計算機軟件事業(yè)為使命,以“引領軟件學科發(fā)展方向,響應軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展潮流”為辦刊宗旨,積極反映軟件學科的新理論、新方法、新技術,把握學科發(fā)展趨勢,促進學術交流,推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

    統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    雜志被引次數(shù)

    雜志發(fā)文量

    年度被引次數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

    本刊文章見刊的年份

    2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

    在2012年的被引次數(shù)

    51 237 236 184 92 108 52 33 0 0

    被本刊自己引用的次數(shù)

    11 16 9 10 2 4 5 1 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0509 0.2874 0.523 0.7066 0.7984 0.9062 0.9581 0.991 0.991 0.991

    本刊文章見刊的年份

    2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

    在2013年的被引次數(shù)

    62 223 265 224 168 96 79 43 25 0

    被本刊自己引用的次數(shù)

    8 20 8 7 12 7 5 2 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0522 0.2399 0.463 0.6515 0.7929 0.8737 0.9402 0.9764 0.9975 0.9975

    本刊文章見刊的年份

    2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

    在2014年的被引次數(shù)

    85 295 253 269 206 167 74 81 42 26

    被本刊自己引用的次數(shù)

    12 25 20 14 9 7 5 2 2 2

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0566 0.253 0.4214 0.6005 0.7377 0.8489 0.8981 0.9521 0.98 0.9973

    本刊文章見刊的年份

    2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

    在2015年的被引次數(shù)

    144 339 382 230 223 173 133 49 58 41

    被本刊自己引用的次數(shù)

    28 55 21 21 12 14 7 0 1 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0793 0.2661 0.4766 0.6033 0.7262 0.8215 0.8948 0.9218 0.9537 0.9763

    本刊文章見刊的年份

    2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

    在2016年的被引次數(shù)

    112 413 317 377 201 211 178 122 48 47

    被本刊自己引用的次數(shù)

    30 56 32 12 10 6 11 8 3 2

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0541 0.2536 0.4068 0.5889 0.686 0.7879 0.8739 0.9329 0.956 0.9787

    本刊文章見刊的年份

    2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

    在2017年的被引次數(shù)

    65 332 373 236 285 170 171 142 109 47

    被本刊自己引用的次數(shù)

    6 42 20 13 11 11 9 10 6 5

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0321 0.196 0.3801 0.4965 0.6372 0.7211 0.8055 0.8756 0.9294 0.9526

    本刊文章見刊的年份

    2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

    在2018年的被引次數(shù)

    82 315 343 293 198 209 134 123 108 73

    被本刊自己引用的次數(shù)

    6 53 32 16 15 14 6 2 5 5

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0414 0.2002 0.3732 0.5209 0.6208 0.7262 0.7937 0.8558 0.9102 0.947

    本刊文章見刊的年份

    2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

    在2019年的被引次數(shù)

    164 463 436 328 247 160 149 104 81 55

    被本刊自己引用的次數(shù)

    40 89 73 44 30 11 12 9 5 2

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0692 0.2644 0.4483 0.5867 0.6908 0.7583 0.8212 0.865 0.8992 0.9224

    本刊文章見刊的年份

    2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

    在2020年的被引次數(shù)

    186 528 547 375 236 204 117 122 81 77

    被本刊自己引用的次數(shù)

    51 153 120 72 61 37 22 12 9 7

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0695 0.2667 0.471 0.6111 0.6993 0.7755 0.8192 0.8648 0.895 0.9238

    本刊文章見刊的年份

    2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012

    在2021年的被引次數(shù)

    144 562 477 378 290 154 125 68 60 63

    被本刊自己引用的次數(shù)

    19 134 101 81 54 23 10 12 4 7

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.057 0.2794 0.4681 0.6177 0.7325 0.7934 0.8429 0.8698 0.8935 0.9185

    本刊文章見刊的年份

    2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013

    在2022年的被引次數(shù)

    109 445 570 328 225 144 136 86 40 49

    被本刊自己引用的次數(shù)

    33 110 155 64 30 21 14 7 3 8

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0465 0.2365 0.4799 0.62 0.7161 0.7775 0.8356 0.8723 0.8894 0.9103

    文章摘錄

    概率神經(jīng)網(wǎng)絡在汽輪發(fā)電機組故障診斷中的應用

    基于深度學習的教室人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)設計

    改進量子粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)優(yōu)化及應用

    基于CNN與Bi-LSTM的唇語識別研究

    基于Faster R-CNN的排水管道缺陷檢測研究

    基于行為特征的ATM機用戶身份識別研究

    一種融合LDA主題模型與LSTM網(wǎng)絡的個性化推薦算法

    一種基于Kettle的無損增量數(shù)據(jù)同步方法研究

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