计算机与数字工程期刊方向

　　近期有作者咨询：计算机与数字工程期刊征稿方向，小编解答：该刊物是电子信息技术方面的优秀期刊，主要刊登国内外计算机方面的新理论、新技术、订报工艺、新成果。设置的栏目有：算法与分析、系统结构、信息与网络安全、图像处理、工程实践等，是很多计算机从业人员发表论文的首选刊物，单位认可度也比较高。

　　下面小编分享计算机与数字工程期刊近期接收的论文范例：

　　范文一、基于支持向量机的备件需求预测研究

　　摘要：针对传统以统计学为基础的预测方法难以解决小样本预测精度不高的实际问题,将支持向量机回归原理应用到备件需求预测领域,构建基于支持向机备件需求预测模型,以及需求预测结果准确率的评价指标。以实际数据为例,分别运用了指数平滑法、网格搜索法优化参数的支持向量机和遗传算法优化参数的支持向量机进对重点备件的需求量进行预测,验证了遗传算法优化的支持向量机预测性能的先进性。结果证明将支持向量机理论应用到备件保障领域具有重要的实用价值。

　　关键词：支持向量机; 备件; 需求预测;

　　范文二、全局中心聚类算法在课程序化中的应用

　　摘要：针对K-means在聚类过程中存在的随机性强、准确率不稳定等问题,提出了一种改进聚类算法,首先选取k个首尾相连且距离乘积最大的数据对象作为初始聚类中心,在簇中心迭代过程中,选取簇内距离和最小的样本作为簇中心,再将其他样本划分至相应簇中,反复迭代,直至收敛。在UCI数据集上的仿真实验结果表明:新算法与K-means算法和其他两种改进算法相比,不仅能够降低运算耗时,在准确率、Jaccard系数、F值等多项聚类指标上也有较大的提升,在实际应用中,使用新算法对现代学徒制的职业能力进行了聚类分析,解决了课程间的序化问题。

　　关键词：全局中心; 簇内距离和; 序列聚类; 课程体系;

　　范文三、基于智能机器人视觉清理系统研究

　　摘要：针对铸造类零件人工清理效率低、劳动强度大、成本高等问题,论文提出一种基于机器视觉的智能机器人清理系统。设计了由CCD摄像机、图像采集卡、输入输出单元、控制装置构成的机器人硬件系统,搭建了图像采集、处理分析、学习识别软件系统。通过对金属型铸造的盖板、导体类零件浇口、冒口等清理部位机械化自动化清理工作的多次实验验证,零件残留小于1mm,清理准确率达到97.6%,该系统所有指标达到设计要求,满足了工厂对于零部件毛刺智能化清理的要求。

　　关键词：机器人; 清理系统; 铸造零部件; 清洗;

　　看了上述论文范例，相信大家对计算机与数字工程期刊征稿方向有了一定的了解，如果您想要投稿计算机方向论文可以考虑投稿此刊物，或者是咨询该站老师为您安排投稿事宜，此外小编也在这里分享了另外一本计算机方向的刊物：

　　《计算机应用》(月刊)创刊于1981年，由中国科学院成都计算机应用研究所主办。该刊把介绍计算机应用技术作为重点，以推动经济发展和科技进步为宗旨，把促进计算机开发应用创新作为目标。主要内容：紧紧围绕“应用”。主要涉及计算机网络与通信、软件应用技术、信息系统集成、数据库、多媒体、图形、图像处理、计算机控制、先进制造技术、CAD/CAM/CIMS、人工智能、专家系统及新型计算机软硬件系统开发经验等。

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