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計算機工程與設計雜志簡介

計算機工程與設計雜志創刊于1980年，辦刊以來，融指導性、實用性、知識性于一體，發行周期為：月刊，經過雜志社調整，不斷提高了刊物的整體質量，在行業內有一定的影響。

計算機工程與設計投稿須知
預計審稿時間：1-3個月

(一)正文中的文獻號碼，請寫于引用處的右上角，用方括號。引用文獻一般不超過20篇。引文必須準確，與原始書刊資料核對無訛誤。

(二)參考文獻表列于正文之后題，文獻列表按文中出現的順序從小到大依次排列。

(三)所有論文均要求有中文摘要和關鍵詞，摘要用第三人稱撰寫，分目的、方法、結果及結論四部分，完整準確概括文章的實質性內容，以150字左右為宜，關鍵詞一般3～6個。

(四)本刊作者文圖責任自負。對于作者侵犯他人版權或其他權利的文字、圖片稿件，本刊概不承擔任何連帶責任。

(五)基金項目獲省、部級以上科學基金資助產出的文章和國家重點攻關項目的研究論文，請在篇首頁下方以“基金項目”標識，注明基金項目名稱，并在圓括號內注明其項目編號。多項基金項目應依次列出，其間以分號“；”隔開。

計算機工程與設計歷史收錄信息

北大核心期刊（2023版）
北大核心期刊（2020版）
北大核心期刊（2017版）
北大核心期刊（2014版）
北大核心期刊（2011版）
北大核心期刊（2008版）
北大核心期刊（2004版）
北大核心期刊（1996版）
北大核心期刊（1992版）
中國科技核心期刊
中國科學引文數據庫-擴展（2013-2014）
中國科學引文數據庫-擴展（2011-2012）
武大RCCSE核心期刊（2020）
日本科學技術振興機構數據庫

計算機工程與設計發表范例

基于FPGA的期貨行情數據并行處理設計

作者：張延彬; 張鳳麒; 王忠勇
基于關聯分類的FPGA缺陷檢測水平量化方法

作者：王志昊; 馮志華
基于mutual KNN和標準化的譜聚類算法

作者：譚馬龍; 文國秋; 童濤; 吳林; 杜婷婷
改進卷積神經網絡模型設計方法

作者：張濤; 楊劍; 宋文愛; 郭雁蓉
基于CPSO-XGboost的個人信用評估

作者：王名豪; 梁雪春
基于螢火蟲算法的虛擬機部署能效優化策略

作者：龔婷婷; 徐健銳
結合信息量和深度學習的領域新詞發現

作者：黃文明; 楊柳青青; 任沖
基于概率模型檢測的移動應用缺陷評估

作者：張國強; 殷博; 朱靜雯; 康介恢
基于ELM改進層集成架構的時間序列預測

作者：樊樹銘; 覃錫忠; 賈振紅; 牛紅梅; 王哲輝
結合遺傳算法的Apriori算法改進

作者：文武; 郭有慶

計算機工程與設計數據統計

被引次數統計

影響因子統計

名詞解釋：

被引次數：指該刊被當參考文獻的引用次數，以及被下載次數。

影響因子：指該刊在某年被全部源刊物引證該刊前兩年發表論文的次數，與該刊前兩年所發表的全部源論文數之比。

主要參考文獻期刊分析：

主要引證文獻期刊分析：

計算機工程與設計同類期刊推薦

免責聲明

若用戶需要出版服務，請聯系出版商，地址：北京142信箱37分箱，郵編：100039。

計算機工程與設計雜志

Computer Engineering and Design

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基于關聯分類的FPGA缺陷檢測水平量化方法

基于mutual KNN和標準化的譜聚類算法

改進卷積神經網絡模型設計方法

基于CPSO-XGboost的個人信用評估

基于螢火蟲算法的虛擬機部署能效優化策略

結合信息量和深度學習的領域新詞發現

基于概率模型檢測的移動應用缺陷評估

基于ELM改進層集成架構的時間序列預測

結合遺傳算法的Apriori算法改進

計算機工程與設計數據統計

被引次數統計

影響因子統計

主要參考文獻期刊分析：

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基于關聯分類的FPGA缺陷檢測水平量化方法

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基于CPSO-XGboost的個人信用評估

基于螢火蟲算法的虛擬機部署能效優化策略

結合信息量和深度學習的領域新詞發現

基于概率模型檢測的移動應用缺陷評估

基于ELM改進層集成架構的時間序列預測

結合遺傳算法的Apriori算法改進

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