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首頁 > 期刊 > 教育期刊 > 統(tǒng)計源期刊(中國科技論文優(yōu)秀期刊) > 浙江地區(qū) > 雙月刊 > 雜志介紹(非官網(wǎng))

評價信息：

影響因子：1.58

總被引頻次： 1008

浙江工業(yè)大學學報雜志北大期刊統(tǒng)計源期刊

Journal of Zhejiang University of Technology

主管單位：浙江省教育廳
主辦單位：浙江工業(yè)大學
全年訂價：￥ 220.00

國際刊號：1006-4303
國內(nèi)刊號：33-1193/T
創(chuàng)刊時間：1973年

出版地區(qū)：浙江
發(fā)行周期：雙月刊
審稿時間：1-3個月

期刊收錄：

北大期刊(中國人文社會科學期刊)統(tǒng)計源期刊(中國科技論文優(yōu)秀期刊)知網(wǎng)收錄(中)維普收錄(中)萬方收錄(中)CA 化學文摘(美)SA 科學文摘(英)JST 日本科學技術(shù)振興機構(gòu)數(shù)據(jù)庫(日)Pж(AJ) 文摘雜志(俄)國家圖書館館藏上海圖書館館藏

期刊榮譽：

Caj-cd規(guī)范獲獎期刊中國優(yōu)秀期刊遴選數(shù)據(jù)庫中國期刊全文數(shù)據(jù)庫（CJFD）中國學術(shù)期刊（光盤版）全文收錄期刊中國科技期刊優(yōu)秀期刊北大圖書館收錄期刊全國高校優(yōu)秀科技期刊

主要欄目：

政治學哲學經(jīng)濟管理法學文學語言學高等教育藝術(shù)新聞與傳媒科技經(jīng)濟與社會倫理學圖書館學

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浙江工業(yè)大學學報雜志簡介預計審稿時間：1-3個月

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c.關(guān)鍵詞3~8個，用于對研究內(nèi)容的檢索。因此，關(guān)鍵詞應緊扣文章主題，應盡可能使用規(guī)范的主題詞。

d.獲得基金資助的文章應在文章首頁地腳以“基金項目”作為標志注明項目名稱及編號，并附項目證書復印件。

e.正文標題層次分級：一般不超過4級。

雜志簡介：

浙江工業(yè)大學學報（雙月刊）知識豐富，內(nèi)容廣泛，貼近大眾，自1973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，內(nèi)容包括電子、通信、計算機、自動化、機械、環(huán)境、土木、建筑、數(shù)學、物理、生物技術(shù)等多學科領(lǐng)域的最新成果和學術(shù)動態(tài)。

浙江工業(yè)大學學報歷史收錄

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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)

9 34 68 72 77 60 50 48 38 32

被本刊自己引用的次數(shù)

0 2 1 3 2 0 1 1 1 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0152 0.0725 0.1872 0.3086 0.4384 0.5396 0.6239 0.7049 0.769 0.8229

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)

6 82 78 71 77 72 55 47 36 31

被本刊自己引用的次數(shù)

1 36 23 16 13 11 8 3 1 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0086 0.1264 0.2385 0.3405 0.4511 0.5546 0.6336 0.7011 0.7529 0.7974

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)

4 73 125 88 94 93 82 84 51 45

被本刊自己引用的次數(shù)

2 36 60 41 40 31 15 9 5 6

被引次數(shù)的累積百分比

0.0044 0.0846 0.222 0.3187 0.422 0.5242 0.6143 0.7066 0.7626 0.8121

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)

7 86 90 105 70 97 60 70 58 46

被本刊自己引用的次數(shù)

3 59 42 51 33 39 16 7 6 5

被引次數(shù)的累積百分比

0.0081 0.1076 0.2118 0.3333 0.4144 0.5266 0.5961 0.6771 0.7442 0.7975

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)

8 91 103 92 94 78 76 53 66 65

被本刊自己引用的次數(shù)

1 56 61 49 42 32 31 8 7 8

被引次數(shù)的累積百分比

0.0084 0.1037 0.2115 0.3079 0.4063 0.488 0.5675 0.623 0.6921 0.7602

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)

9 87 119 83 91 71 60 64 59 46

被本刊自己引用的次數(shù)

1 49 54 43 46 27 22 14 7 9

被引次數(shù)的累積百分比

0.0096 0.1028 0.2302 0.3191 0.4165 0.4925 0.5567 0.6253 0.6884 0.7377

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)

13 69 129 186 74 88 86 50 39 26

被本刊自己引用的次數(shù)

3 27 58 75 37 37 28 10 7 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.013 0.0818 0.2104 0.3958 0.4696 0.5573 0.6431 0.6929 0.7318 0.7577

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)

10 80 124 108 99 82 69 69 40 39

被本刊自己引用的次數(shù)

1 12 37 41 47 34 32 17 9 5

被引次數(shù)的累積百分比

0.0104 0.0934 0.222 0.334 0.4367 0.5218 0.5934 0.6649 0.7064 0.7469

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)

18 112 144 109 113 74 54 36 39 26

被本刊自己引用的次數(shù)

1 28 62 48 35 27 20 7 4 7

被引次數(shù)的累積百分比

0.019 0.1376 0.2899 0.4053 0.5249 0.6032 0.6603 0.6984 0.7397 0.7672

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)

16 103 134 102 76 83 58 36 15 37

被本刊自己引用的次數(shù)

4 25 39 39 33 23 21 8 7 4

被引次數(shù)的累積百分比

0.0184 0.1369 0.2911 0.4085 0.496 0.5915 0.6582 0.6997 0.7169 0.7595

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)

22 115 152 128 70 64 58 44 31 19

被本刊自己引用的次數(shù)

0 26 45 38 25 23 13 9 5 6

被引次數(shù)的累積百分比

0.0247 0.1536 0.324 0.4675 0.546 0.6177 0.6827 0.7321 0.7668 0.7881

文章摘錄

多孔板與文丘里組合式空化滅活致病菌研究

大跨度懸索橋施工階段靜風穩(wěn)定性精細化分析

基于應變模態(tài)差的連續(xù)梁損傷識別方法研究與應用

大風量空調(diào)機組應用于小空間的策略研究

站點位置缺失的公交客流OD估計方法及應用

荷載循環(huán)沖擊下跑道軟土沉降及孔壓變化

基于分層控制結(jié)構(gòu)的迭代學習城市交通信號控制

一種基于局部線性嵌入的SVM增量學習方法

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