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《軟件學報》簡介
《軟件學報》創(chuàng)刊于1990年,由中國科學院軟件研究所和中國計算機學會聯(lián)合主辦,是一本刊登計算機軟件各領域原創(chuàng)性研究成果的期刊,所刊登的論文均經過嚴格的同行專家評議。《軟件學報》主要面向全球華人計算機軟件學者,致力于創(chuàng)辦與世界計算機科學和軟件技術發(fā)展同步的以中文為主的"中文國際軟件學術期刊",為全球華人同行提供學術交流平臺�！盾浖䦟W報》主管單位：中國科學院，主辦單位：中國科學院軟件研究所;中國計算機學會，國內統(tǒng)一刊號：11-2560/TP，國際標準刊號：1000-9825
《軟件學報》注重刊登反映計算機科學和計算機軟件新理論、新方法和新技術以及學科發(fā)展趨勢的文章,主要涉及理論計算機科學、算法設計與分析、系統(tǒng)軟件與軟件工程、模式識別與人工智能、數(shù)據庫技術、計算機網絡、信息安全、計算機圖形學與計算機輔助設計、多媒體技術及其他相關的內容。
《軟件學報》收錄情況
國家新聞出版總署收錄 維普網、萬方數(shù)據庫、知網數(shù)據庫、文摘雜志、數(shù)學評論、哥白尼索引、數(shù)學文摘、文摘與引文數(shù)據庫、工程索引Compendex數(shù)據庫(核心)、劍橋科學文摘社ProQeust數(shù)據庫、物理學、電技術、計算機及控制信息數(shù)據庫、日本科學技術振興機構中國文獻數(shù)據庫收錄
《軟件學報》中文核心期刊：
1992-2011年連續(xù)6屆中文核心期刊(中文核心期刊(1992)、中文核心期刊(1996)、中文核心期刊(2000)、中文核心期刊(2004)、中文核心期刊(2008)、中文核心期刊(2011))
《軟件學報》影響因子：
截止2014年萬方：影響因子：2.032;總被引頻次：5880
截止2014年知網：復合影響因子：2.871;綜合影響因子：1.642
《軟件學報》欄目設置
理論計算機科學、算法設計與分析、系統(tǒng)軟件與軟件工程、模式識別與人工智能、數(shù)據庫設計、計算機網絡與信息安全、計算機圖形學與輔助設計、多媒體技術。
《軟件學報》投稿須知
1.文章標題：一般不超過300個漢字以內，必要時可以加副標題，最好并譯成英文。
2.作者姓名、工作單位：題目下面均應寫作者姓名，姓名下面寫單位名稱(一、二級單位)、所在城市(不是省會的城市前必須加省名)、郵編，不同單位的多位作者應以序號分別列出上述信息。
3.提要：用第三人稱寫法，不以“本文”、“作者”等作主語，100-200字為宜。
4.關鍵詞：3-5個，以分號相隔。
5.正文標題：內容應簡潔、明了，層次不宜過多，層次序號為一、(一)、1、(1)，層次少時可依次選序號。
6.正文文字：一般不超過1萬字，用A4紙打印，正文用5號宋體。
7.數(shù)字用法：執(zhí)行GB/T15835-1995《出版物上數(shù)字用法的規(guī)定》，凡公元紀年、年代、年、月、日、時刻、各種記數(shù)與計量等均采用阿拉伯數(shù)字;夏歷、清代及其以前紀年、星期幾、數(shù)字作為語素構成的定型詞、詞組、慣用語、縮略語、臨近兩數(shù)字并列連用的概略語等用漢字數(shù)字。
8.圖表：文中盡量少用圖表，必須使用時，應簡潔、明了，少占篇幅，圖表均采用黑色線條，分別用阿拉伯數(shù)字順序編號，應有簡明表題(表上)、圖題(圖下)，表中數(shù)字應注明資料來源。
9.注釋：是對文章某一特定內容的解釋或說明，其序號為①②③……，注釋文字與標點應與正文一致，注釋置于文尾，參考文獻之前。
10.參考文獻：是對引文作者、作品、出處、版本等情況的說明，文中用序號標出，詳細引文情況按順序排列文尾。以單字母方式標識以下各種參考文獻類型：普通圖書[M]，會議論文[C]，報紙文章[N]，期刊文章[J]，學位論文[D]，報告[R]，標準[S]，專利〔P〕，匯編[G]，檔案[B]，古籍[O]，參考工具[K]。
2016 年《軟件學報》10期收錄論文目錄：
層次結構K-d樹的立體圖像快速匹配方法 張貴安;袁志勇;童倩倩;廖祥云;
基于自適應延遲切割的三角網格布爾運算優(yōu)化 姜旭東;盛斌;馬利莊;申瑞民;吳恩華;
基于二進制GA的B樣條重構曲線節(jié)點優(yōu)化 胡良臣;壽華好;
插值邊界的四邊網格離散極小曲面建模方法 徐崗;朱亞光;李鑫;許金蘭;汪國昭;許健泉;
化身1號:一個快速的三維彩色全身人像捕捉系統(tǒng) 程志全;陳寅;宋展;吳彤;王進;
投稿論文：基于二進制GA的B樣條重構曲線節(jié)點優(yōu)化
【摘要】：帶法向約束的自由曲線曲面重構在光學反射面設計中起著至關重要的作用.為解決法向約束下的曲線重構問題提出了一種優(yōu)化方案,使得重構出的曲線在逼近數(shù)據點的同時,亦能滿足相應法向約束.首先,利用懲罰函數(shù)的方法將帶法向約束的優(yōu)化問題轉化為無約束的優(yōu)化問題.然后,引入二進制編碼的遺傳算法(GA),建立合適的適應度函數(shù),自適應產生優(yōu)化節(jié)點向量,如此迭代進化,直到產生令人滿意的重構曲線為止.考慮到節(jié)點向量非遞減的特性,而遺傳算法在尋找最優(yōu)節(jié)點向量的過程中有可能打亂節(jié)點向量的順序,所以在建立適應度函數(shù)的時候將變量調整為無序有界變量.通過與傳統(tǒng)最小二乘方法和粒子群智能優(yōu)化方法的比較,所提方案在解決帶法向條件約束的曲線重構問題上優(yōu)勢明顯,且對于任意形狀的曲線重構都行之有效.
【關鍵詞】： 離散數(shù)據 曲線重構 遺傳算法 法向約束 B樣條 節(jié)點向量
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