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郑州大学学报:理学版

分类:教育期刊 时间:2017-11-30 09:29 人气:1195

郑州大学学报:理学版论文字体要求

郑州大学学报:理学版

北大核心
期刊周期:季刊
期刊级别:北大核心
国际刊号:1671-6841
国内刊号:41-1338/N
主管单位:河南省教育厅
主办单位:郑州大学

郑州大学学报:理学版杂志介绍

  《郑州大学学报:理学版》杂志基本信息:

  主管单位:河南省教育厅

  主办单位:郑州大学

  国内统一刊号:41-1338/N

  国际标准刊号:1671-6841

  邮发代号:36-191

  北大核心期刊

  《郑州大学学报:理学版》简介

  《郑州大学学报:理学版》Journal of Zhengzhou University:Natural Science Edition(季刊)曾用刊名:郑州大学学报(自然科学版),创刊于1962年,为自然科学类综合性学术期刊。主要刊登理、工科基础研究、应用研究及综合评述方面的学术论文,内容涉及数学、物理、化学化工、生物、材料、电子、计算机、机械、电气、建筑工程等学科专业。

  《郑州大学学报:理学版》主要刊登理工科基础理论和应用研究方面的学术论文,具体刊登内容包括数学、物理学、化学、信息科学、生物工程科学、计算机科学、环境科学、材料科学、建筑工程、土木工程等相关学科和专业研究领域的最新研究成果。

  《郑州大学学报:理学版》收录情况

  国家新闻出版总署收录 维普网、万方数据库、知网数据库、龙源期刊网、化学文摘(网络版)、数学评论、哥白尼索引、数学文摘、剑桥科学文摘社ProQeust数据库皇家化学学会系统列文摘收录

  《郑州大学学报:理学版》影响因子:

  截止2014年万方:影响因子:0.341;总被引频次:298

  截止2014年知网:复合影响因子:0.470;综合影响因子:0.249

  《郑州大学学报:理学版》栏目设置

  数学、信息工程、化学、物理学、材料工程、应用研究。

  《郑州大学学报:理学版》杂志投稿须知:

  1关于论文

  1.1来稿要求主题明确,文字精炼,数据可靠。论文必须包括(按顺序):论文题目;作者姓名;作者单位;所在城市(非省会城市加注省份);邮政编码;摘要;关键词(3~8)个;中图分类号;正文;参考文献;英文题目;作者(用汉语拼音);单位译名;英文摘要;关键词。注:若为英文稿件,书写顺序同上,仅将中英文摘要等内容对换。

  1.2中文题目一般不超过20个字,英文题名应与中文题名一致。

  1.3论文摘要要求写成报道性摘要,内容包括研究目的、方法、结果和结论等,字数应在150~300字之间。英文摘要应在中文摘要的基础上对应译出;采用第三人称表述,避免使用“本文”、“作者”、“我们”等术语作主语;一般使用现在时态或过去时态。

  1.4正文(包括图表)中的物理量和计量单位应按国家标准和国际标准标注,文中外文字母的大小写、上下角标及专用符号应书写清楚,必要时用铅笔注明。

  2关于图表和照片

  2.1文中图表仅附最必要的,并放在正文相应的位置上。附图一般不超过8幅,宽度不超过10cm。

  2.2图中文字、符号以及纵横坐标的标值线(纵坐标在右,横坐标在上)和标值必须书写清楚,并用符号注明坐标所表示的“物理量(斜体)/单位(正体)”。若提供照片,对比度应分明(不要彩照)。

  2.3表格一律采用“三线表”,并有相应的表序和表题,必要时可加辅助线。表中参数应说明量和单位(用符号)。若有表注,写在表底线下左侧。

  2.4对同一组数据,图和表不宜同时使用。

  3关于参考文献参考文献只收录最主要的、近期发表的相关文献。所列文献要按正文中引用的先后顺序编排序号并在正文中注明相应的文献序号。

  2017年《郑州大学学报:理学版》杂志03期投稿论文目录:

  动物免疫潜力与新概念疫苗张改平;

  随机利率下基于Tsallis熵及O-U过程的幂式期权定价王永茂;李丹;魏静;

  关于X_0-sn-网的一些性质刘士琴;

  基于改进模拟退火的三维片上网络映射算法研究马悦;宋国治;张大坤;

  一种SIFT虹膜匹配算法张震;邵星星;

  基于互近邻相对距离的最小生成树聚类算法程汝峰;刘奕志;梁永全;

  基于相关系数的有效特征光谱筛选方法申金媛;李航;刘润杰;孔银亮;

  多视角核K-means聚类算法的收敛性证明邱保志;贺艳芳;

  收录论文:一种SIFT虹膜匹配算法

  【摘要】:尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法是目前图像研究领域的热点,它具有良好的尺度、旋转、光照、噪声等不变特性.在特征提取方法上,利用SIFT算法提取虹膜纹理的特征向量,由于提取出来的虹膜特征向量是128维,占用内存空间大,因此提出用Harris角点对初始特征点进行筛选,选择高对比度的点作为最终的虹膜特征向量;在匹配方法上,使用街区距离进行虹膜图像特征匹配,进一步提高虹膜图像匹配的速度.实验结果表明,改进的算法在保持鲁棒性的同时,提高了SIFT特征匹配效率,能够为一些快速应用提供保障.

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