計算機應用研究雜志簡介
- 主管單位：四川省科學技術廳
- 出版周期：月刊
- 出版語言：中文
- 主辦單位：四川省計算機研究院
- 國際刊號：1001-3695
- 類別：計算機
- 創刊時間：1984
- 國內刊號：51-1196/TP
- 全年訂價：￥ 700.00
- 出版地區：四川
- 曾用名：四川電子科技
- 郵編：610041
《計算機應用研究》是一本由四川省計算機研究院主辦的計算機學術刊物，該雜志為月刊，面向國、內外公開發行。主要報道計算機相關領域的研究成果與實踐，該雜志的創辦有利于國內外同行探討有創新的學術觀點，加強國內外同行學術交流。本刊將及時推出該領域的新理論、新技術、新成果，使國內外同行能及時、方便地查閱、引用，為計算機研究事業的發展作貢獻。
《計算機應用研究》雜志一級發文領域主要有：自動化與計算機技術、電子電信、經濟管理、交通運輸工程、文化科學、理學、機械工程、天文地球、電氣工程、醫藥衛生。二級發文領域主要有：自動化與計算機技術 / 計算機科學與技術、自動化與計算機技術 / 計算機應用技術、自動化與計算機技術 / 計算機系統結構、自動化與計算機技術 / 計算機軟件與理論、自動化與計算機技術 / 控制科學與工程、電子電信 / 信息與通信工程、電子電信 / 通信與信息系統、自動化與計算機技術 / 控制理論與控制工程、自動化與計算機技術 / 檢測技術與自動化裝置、經濟管理 / 國民經濟。該雜志與時俱進，開拓進取，保持優勢，敢于爭先，開設了綜述評論、研究探討、軟件技術、網絡與通訊、應用與開發、數據庫技術、圖形與圖像技術 、經驗技巧等欄目，反映計算機領域科研成果和計算機實踐經驗，為計算機工作者和研究人員提供業務交流和學術成果的發布平臺。
計算機應用研究期刊榮譽
計算機應用研究歷史收錄
- 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（2000版）
- 中國科技核心期刊
- 中國科學引文數據庫-核心（2013-2014）
- 中國科學引文數據庫-核心（2011-2012）
- 中國科學引文數據庫-擴展（2023-2024）
- 中國科學引文數據庫-擴展（2021-2022）
- 中國科學引文數據庫-擴展（2019-2020）
- 中國科學引文數據庫-擴展（2017-2018）
- 中國科學引文數據庫-擴展（2015-2016）
- 數學文摘
- 烏利希期刊指南
- 武大RCCSE核心期刊（2020）
- 日本科學技術振興機構數據庫
- 文摘雜志
學術熱點分析
影響因子和被引次數
期刊他引率和平均引文率
影響因子：指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率，是衡量學術期刊影響力的一個重要指標。影響因子越高，代表著期刊的影響力越大。
被引次數：指某篇論文在一定時間內被引用的次數。被引用次數越多，說明這篇論文影響力越大，論文的分量越高。
期刊他引率：指此期刊全部被引用次數中，被其他刊引用次數所占的比例。具體算法是：他引率= (被其他刊引用的次數) / (期刊被引用的總次數)。
平均引文率：指在某一期刊上發表的論文被引用的平均次數。它是研究、學術績效和研究出版物發表質量的重要指標。
主要資助項目分析
| 序號 | 資助項目 | 文獻量 |
| 1 | 國家自然科學基金 | 10531 |
| 2 | 國家高技術研究發展計劃 | 2219 |
| 3 | 國家重點基礎研究發展計劃 | 669 |
| 4 | 中央高校基本科研業務費專項資金 | 588 |
| 5 | 國家教育部博士點基金 | 576 |
| 6 | 國家科技支撐計劃 | 357 |
| 7 | 陜西省自然科學基金 | 338 |
| 8 | 廣東省自然科學基金 | 336 |
主要資助課題分析
| 序號 | 資助課題 | 文獻量 |
| 1 | 上海市教育委員會重點學科基金(S30504) | 37 |
| 2 | 國家自然科學基金(60173055) | 28 |
| 3 | 國家自然科學基金(71271138) | 27 |
| 4 | 陜西省自然科學基金(2004A14) | 25 |
| 5 | 國家高技術研究發展計劃(2012AA012704) | 23 |
| 6 | 國家高技術研究發展計劃(2009AA012201) | 23 |
| 7 | 山東省自然科學基金(Y2003G01) | 23 |
| 8 | 國家教育部博士點基金(20030610003) | 21 |
主要發文機構分析
| 序號 | 機構名稱 | 發文量 |
| 1 | 西北工業大學 | 830 |
| 2 | 電子科技大學 | 669 |
| 3 | 中國科學院 | 654 |
| 4 | 武漢大學 | 541 |
| 5 | 華中科技大學 | 525 |
| 6 | 上海理工大學 | 517 |
| 7 | 國防科學技術大學 | 515 |
| 8 | 重慶大學 | 509 |
相關發文主題分析
| 序號 | 相關發文主題 |
| 1 | 網絡；圖像；計算機；感器；傳感 |
| 2 | 網絡；圖像；路由；無線；傳感 |
| 3 | 網絡；圖像；網格；數據庫；計算機 |
| 4 | 網絡；圖像；計算機；數據庫；計算機網 |
| 5 | 網絡；圖像；計算機；數據庫；分布式 |
| 6 | 網絡；群算法；調度；優化算法；圖像 |
| 7 | 網絡；圖像；視頻；計算機；分布式 |
| 8 | 網絡；圖像；遺傳算法；神經網；神經網絡 |
計算機應用研究期刊文獻
- 神經網絡模型壓縮方法綜述 作者：曹文龍; 芮建武; 李敏；中國科學院大學; 北京100190; 中國科學院軟件研究所; 北京100190; 中國科學院通用芯片與基礎軟件研究中心; 北京100190；
- 稀疏條件下的重疊子空間聚類算法 作者：邱云飛; 費博雯; 劉大千; 劉興；遼寧工程技術大學軟件學院; 遼寧葫蘆島125105; 遼寧工程技術大學工商管理學院; 遼寧葫蘆島125105; 遼寧工程技術大學電子與信息工程學院; 遼寧葫蘆島125105；
- 面向數據流的多任務多核在線學習算法 作者：裴樂; 劉群；重慶郵電大學計算智能重慶市重點實驗室; 重慶400065；
- 求解并行機拖期與能耗成本優化調度的混合教—學算法 作者：王永琦; 吳飛; 江瀟瀟; 王春媛；上海工程技術大學電子電氣工程學院; 上海201620；
- 基于CARLA-PSO組合模型的智能控制器參數學習優化 作者：谷學靜; 張明儒; 王志良; 郭宇承；華北理工大學電氣工程學院; 河北唐山063009; 華北理工大學輕工學院; 河北唐山063009; 北京科技大學計算機與通信工程學院; 北京100083；
- 基于分布的中文詞表示研究 作者：曹學飛; 李濟洪; 王瑞波；山西大學軟件學院; 太原030006；
- 互聯網金融平臺中高違約風險用戶識別算法 作者：陽曉慧; 郭炳暉; 米志龍; 鄭志明；北京航空航天大學; 大數據科學與腦機智能高精尖創新中心; 數學信息與行為教育部重點實驗室; 數學與系統科學學院; 北京100191；
- 基于核學習方法的短時交通流量預測 作者：王秋莉; 李軍；蘭州交通大學自動化與電氣工程學院; 蘭州730070；
