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南京大学学报(自然科学版)期刊
出版文献量（篇）
2526
总下载数（次）
6
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23071

南京大学学报(自然科学版)

Journal of Nanjing University(Natural Sciences)

CSTPCD

影响因子 0.5634
《南京大学学报（自然科学）》创刊于1955年1月，是建国以后创办最早的大学学报之一。其主要目标和任务是反映南京大学理科以及全国自然科学研究的最新成果，促进学科建设和人才培养，推动国内外学术交流，为我国现代化建设服务。学报以“广、严、快、活”为特色——报道内容广泛涵盖自然科学的各个方面，特别以地球科学、物理学和化学等方面的论文见长；对论文审稿和编辑严格从而保证论文具有生命力；论文出版周期短速度... 更多
主办单位：
南京大学
期刊荣誉：
百种中国杰出学术期刊 
ISSN：
0469-5097
CN：
32-1169/N
出版周期：
双月刊
邮编：
210093
地址：
江苏省南京市南京大学
出版文献量（篇）
2526
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6
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23071
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  • 1. 基于覆盖的社团发现算法
    作者： 张燕平 段震 汪洋 赵姝 高兆远
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  539-545
    摘要： 社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一,发现复杂网络中的社团结构是复杂网络研究的基础性问题,近年来受到广泛关注,涌现出一批新颖的算法,但时间复杂度和准确率仍然是大规模复杂网络社团结构分析算...
  • 2. 对划分的一个粒度公式的研究
    作者： 姚华 林姿琼
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  546-552
    摘要： 对于划分的粒度,现在已经定义了很多公式.相对于同一个论域来说,这些定义所遵循的一个整体的原则显然是划分块数越少其粒度越大.对于同一论域的具有相同块数的两个不同划分,在某些情况下,其粒度也被认...
  • 3. 形式概念的布尔计算方法
    作者： 徐优红 李同军 王霞
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  553-560
    摘要： 形式概念分析是用于知识表示和知识发现的一个重要方法.将布尔矩阵方法引入形式概念分析之中,提出布尔形式背景的概念,利用布尔向量和布尔矩阵的蕴含运算,给出了布尔形式概念的定义,研究了布尔形式概念...
  • 4. 一种覆盖粗糙集的拟阵结构
    作者： 林姿琼 祝峰 苏礼润
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  561-566
    摘要： 拟阵是一种图和矩阵的同时推广的概念,而覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广.广义粗糙集与拟阵的结合已被广泛研究.通过结合拟阵中的基公理和覆盖中的友元,一方面,用友元构造出一个集族并且证明其满足拟阵的...
  • 5. 不完备多标记信息系统中粒度研究
    作者： 吴伟志 徐优红 顾沈明
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  567-573
    摘要： 粒计算是知识表示与数据挖掘的一种方法.在粒计算看来,一个粒是由多个比较小的颗粒组成更大的一个单元.在许多场合下,由于不同标记尺度对数据有不同的分割,会得到不同层次的信息粒度.首先介绍了多标记...
  • 6. 粗糙集理论:基于三支决策视角
    作者： 刘盾 李华雄 李天瑞
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  574-581
    摘要： 从三支决策的视角出发,系统地介绍了三支决策与粗糙集理论相融合的理论、方法和应用.考虑到粗糙集理论中的正域、负域和边界域可分别生成相应的接受、拒绝和延迟决策规则,三支决策赋予粗糙集新的语义解释...
  • 7. 基于F-粗糙集的三支决策模型
    作者： 张宁 裴明华 邓大勇
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  582-587
    摘要： 三支决策粗糙集模型进行决策时,往往将数据集中在一个信息表中,从整体角度分析客观事物并对其进行决策.然而在多人决策这种情况中,不同的人由于其自身知识不同会对同一事物做出不同的决策,这体现了局部...
  • 8. 面向Folksonomy用户兴趣相似性度量方法
    作者： 于洪 张艳桃 王国胤
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  588-595
    摘要： 在社会化标签系统Folksonomy中,标签不仅能描述资源的内容,而且能体现用户的兴趣偏好.通过标签来表征用户的兴趣,定义了标注行为一致程度、用户资源共享程度和好友间兴趣相似度概念.使用用户...
  • 9. 一种改进的样例约简支持向量机
    作者： 王婷婷 王熙照 翟俊海
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  596-602
    摘要： 在以前工作的基础上,提出了一种改进的样例约简支持向量机,利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域,并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机.该方法的特点是可同时对属性和样例进行约简.实验结果...
  • 10. 基于概率密度分布的增量支持向量机算法
    作者： 潘世超 王文剑 郭虎升
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  603-610
    摘要： 增量支持向量机(Incremental Support Vector Machine,ISVM)模型通过每次加入一个或者一批样本进行学习,将大规模问题分解成一系列子问题,以提高支持向量机(S...
  • 11. SSXCS:半监督学习分类系统
    作者： 俞亚君 史颖欢 张剡 霍静 高阳
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  611-618
    摘要： 学习分类系统作为一种自适应的机器学习技术,已经被成功地运用于解决多种学习问题.传统的学习分类系统的工作主要关注监督学习(分类)和无监督学习(聚类)环境下的研究,而学习分类系统在半监督学习环境...
  • 12. 基于邻域粗糙集约减的谱聚类算法
    作者： 丁世飞 贾洪杰
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  619-627
    摘要： 谱聚类算法是近年来机器学习领域的研究热点,它基于代数图论,可以有效地解决很多实际问题.但是传统的谱聚类算法无法很好地处理高维数据,容易受到噪声和不相关属性的干扰.为了降低计算复杂度,同时减弱...
  • 13. 基于双向有序互信息的单调分类决策树算法
    作者： 梁吉业 王宝丽 许行
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  628-636
    摘要： 决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法,已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题,近年来引起了国内外研究者的广泛关注.Hu...
  • 14. 基于多粒度数据压缩的支持向量机
    作者： 包文颖 王长忠 胡清华
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  637-643
    摘要： 将多粒度理论融合到支持向量机理论中,提出了一种基于多粒度数据压缩的支持向量机分类算法(support vector machine based on multi-granulations,M...
  • 15. 基于粒分布的支持向量机加速训练方法
    作者： 张宇 王文剑 郭虎升
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  644-649
    摘要： 粒度支持向量机(Granular Support Vector Machine,GSVM)通过选取粒的代表点构成精简训练集以提高支持向量机(Support Vector Machine,SV...
  • 16. 粗糙ε-支持向量回归模型
    作者： 张仕光 米据生 胡清华
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  650-654
    摘要： 在ε-支持向量回归和粗糙v-支持向量回归模型的基础上,研究了新的粗糙ε-支持向量回归模型.利用固定对称边界粗糙ε-不敏感损失函数,得到粗糙ε-不敏感管,构造固定对称边界粗糙ε-支持向量回归模...
  • 17. 基于无线传感器网络的车辆分型算法
    作者： 刘群 张足生 顾金
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  655-663
    摘要： 针对现有车辆分类算法精度不高的问题,基于既有的车辆检测算法,提出一种基于决策树初次分类,K邻近算法细分的车辆分型算法,实验证明算法行之有效并取得了较好的分类效果.为了验证算法的可行性,还设计...
  • 18. 信息动态
    作者：
    刊名： 南京大学学报(自然科学版)
    发表期刊： 2013年5期
    页码:  封3
    摘要：

南京大学学报(自然科学版)基本信息

刊名 南京大学学报(自然科学版) 主编 龚昌德
曾用名
主办单位 南京大学  主管单位 中华人民共和国教育部
出版周期 双月刊 语种
chi
ISSN 0469-5097 CN 32-1169/N
邮编 210093 电子邮箱 xbnse@nju.edu.cn
电话 025-83592704 网址 www.nju.edu.cn
地址 江苏省南京市南京大学

南京大学学报(自然科学版)评价信息

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