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南京大学学报(自然科学版)2017年第3期出版文献
出版文献量（篇）
2526
总下载数（次）
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23071
南京大学学报(自然科学版)
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Journal of Nanjing University(Natural Sciences)
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...
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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：
出版文献量（篇）
2526
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23071
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 采用聚苯乙烯(PS)纳米小球自组装技术结合激光退火方法制备了三种不同尺寸纳米银球阵列,研究不同尺寸纳米银球阵列对非晶掺氧氮化硅(a-SiNx∶O)薄膜的光致发光的影响.首先,在p型硅衬底上铺...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 在室温下利用等离子体增强化学气相淀积(PECVD)方法制备出非晶掺氧氮化硅(a-SiNx∶O)薄膜.通过改变硅烷(SiH4)和氨气(NH3)流量比R,可实现薄膜光致发光(PL)峰位在2.06...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 对不同能量密度激光晶化的硅量子点/碳化硅周期性多层膜的结构与光学性质进行了研究.结果表明,激光晶化技术可以获得晶化的硅量子点并且保持良好的周期性层状结构;随着激光能量密度的增大,多层膜中的硅...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 以生长在不同电极衬底:MgO,c-sapphire,a-sapphire,Si上的钙钛矿PbTiO3(PTO)/Terfenol-D压电/压磁异质结为例,利用唯象热力学理论研究了热应力对压电...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 结合铌酸锂薄膜的研究现状,提出一种硅与铌酸锂复合集成的波导结构,该波导结构能够将硅基的成熟工艺与铌酸锂材料的特性结合,利用铌酸锂的高双折射特性,该波导结构在实现偏振控制器件方面具有一系列独特...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 分别采用等离子体增强化学气相沉积(PECVD)技术和金属辅助化学蚀刻的方法制备了纳米硅/二氧化硅(nc-Si/SiO2)多层膜和多孔硅纳米线(Si NW)两种含氧的硅基材料.借助透射电子显微...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 采用甚高频等离子增强化学气相沉积技术,以SiH4,CH4和O2作为反应气源,在150 ℃下制备非晶碳氧化硅薄膜,并对薄膜进行不同条件下快速热退火处理,研究快速热退火处理对其结构和发光特性的影...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达具有波形分集、空间分集和极化分集等优势,在抗目标"闪烁"、反干扰、提高分辨力方面有很大的潜力.提出了...
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9. 智能剥离制备GOI材料刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 绝缘体上锗(Germanium-on-Insulator,GOI)结合了Ge材料及SOI(Silicon-on-Insulator)结构的优点,是一种极具吸引力的Si基新型材料.GOI材料不...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 作为一种简单直观的图形表示工具,条件偏好网(conditional preference networks,CP-nets)可表示ceteris paribus(其他条件都不变)的偏好关系....
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 1986年Atanassov提出直觉模糊集后,提出了多种直觉模糊集的距离公式,然而鲜有分析各种距离公式之间的差异.基于此,提出一种基于直觉模糊集三维坐标下的空间变换模型(隶属度、非隶属度、犹...
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12. L1投影的解析计算方法刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 点到平面距离的解析表示对度量间隔、模式可分性起到决定性作用,该距离均可归结为范数最小化问题.除L2范数易于求解外,其他类型范数求解均困难.以L1范数为例,尽管L1范数问题是凸的,由于L1范数...
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13. 基于近期最远遍历的支撑点选择刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 度量空间数据管理分析方法把数据抽象成度量空间中的点,具有高度的通用性,是应对大数据多样性挑战的有效手段之一.由于度量空间没有坐标,很多数学工具无法直接使用,一般以数据到参考点(也称作支撑点)...
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14. DBM-ELM深层网络模型刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 使用深层限制波尔兹曼机实现高维数据非线性降维,再结合极速学习机算法,提出了一种复合的DBM-ELM深层网络模型.该模型在复杂高维数据的分类问题上,能较好的将高维数据简化到低维空间,进而得到较...
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15. 决策演化集的垂直膜结构刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 决策演化集的纵向演化是在决策演化集的基础上处理决策规则在不同粒度空间上演化问题的理论.决策演化集的纵向演化并不拘泥于静态的决策规则,而是把着眼点放在决策规则的在不同粒度空间的动态变化上.在决...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 高光谱图像在采集过程中极易产生高斯、椒盐、条纹等噪声,从而对后续的地物空间识别工作产生影响.因此有效的噪声去除工作在高光谱图像处理中是不可缺少的一步.鲁棒主成分分析(Robust Princ...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 子空间聚类已经广泛应用于多个涉及高维数据聚类应用领域,受到机器学习研究者的广泛关注.子空间聚类方法是一种使用特征选择的聚类分析技术,通过选择重要特征子集实现对高维空间的低维表示,在实际应用中...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 社区挖掘是复杂网络研究的核心内容之一.基于局部结构建模的重叠社区发现方法由于可利用局部先验知识,具有适应网络动态环境,建模速度快,可多角度呈现局部结构特征等优点,当前已成为大规模网络发现研究...
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19. 基于主题提取的海量微博情感分析刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 从海量微博数据中分析公众对某一社会事件的情感倾向具有重要研究意义,而海量微博文本稀疏规模庞大,导致传统方法处理这一任务时面临诸多挑战.提出一种基于主题聚类的海量微博情感分析方法.首先基于高质...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 在大数据时代,多视图数据普遍存在.多视图聚类是分析多视图数据的一种常用方法.基于多流形正则化非负矩阵分解的多视图聚类是一种极具竞争力的多视图聚类算法,但该算法没有考虑非负矩阵分解的簇排列问题...
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21. 图像分割的EMKPFC算法刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 现有基于模糊聚类的图像分割算法对噪声敏感,不能妥善地处理图像的灰度特征与邻域像素之间关系.针对该问题,在可能性聚类的基础上融入多核聚类思想,提出了图像分割的EMKPFC算法(Enhanced...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 形式化方法是保证操作系统设计和实现的正确性的可靠方法.操作系统的形式化设计和验证过程仍然是一个极其复杂的过程.由于汇编语言过于底层,对其进行形式化验证的难度较大,如何有效地对汇编语言代码进行...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 对传统的车辆目标检测方法进行改进,提出了一种基于形态学高帽变换(TOPHAT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的车辆目标检测方法.首先对交通图像进行形态学高帽变化提取图像的目标区域、然后...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 气液界面的传质强化是设计高效节能反应器的重要目标.气泡大小是影响气液反应界面传质和最终反应速率的重要流体力学参数.就确定的体系而言,反应器的结构参数和操作参数会对气泡大小产生不同程度的影响,...
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刊名： 南京大学学报(自然科学版)发表期刊： 2017年3期页码:摘要： 通过溶液相路线制备了Zn2GeO4纳米棒和Zn2GeO4纳米颗粒.通过X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、高分辨透射电镜(HRTEM)、电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)、...
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
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| 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 |
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