本文關(guān)鍵詞： 期刊影響因子 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 網(wǎng)絡(luò)仿真 仿真結(jié)果 有關(guān)因素 非線性關(guān)系 總被引頻次 科技 樣本數(shù)據(jù) 被引半衰期　出處：《中國市場》2008年26期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：正用影響因子評價期刊質(zhì)量已經(jīng)成為國內(nèi)外的一個共識,但如果僅從影響因子的計算和定義來看,似乎只涉及兩年內(nèi)發(fā)表的論文量和被引用的論文量兩個指標(biāo),但實際影響這兩個量的因素很多,許多因素對影響因子的影響方式雖然是間接的,但影響程度卻是非常大的,這種影響關(guān)系是非常復(fù)雜的非線性關(guān)系,很難用傳統(tǒng)的分析方法進行分析,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的學(xué)習(xí)能力,通過機器
[Abstract]:It has become a consensus both at home and abroad to evaluate the quality of periodicals by using the influence factors. However, if we only look at the calculation and definition of the influence factors, it seems that only two indicators are involved in the number of papers published within two years and the number of papers cited. But there are many factors that actually affect these two quantities. Although many factors affect the factors indirectly, the degree of influence is very large. This kind of influence relation is a very complicated nonlinear relationship. It is difficult to analyze by traditional analysis method. Neural network has good learning ability.
【作者單位】：
【基金】：陜西省軟科學(xué)基金項目(項目編號2006kr74)。
【分類號】：G237.5

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本文編號：1549957