软件学报

　　《软件学报》简介：

　　《软件学报》创刊于1990年，由中国科学院软件研究所和中国计算机学会联合主办。是一本刊登计算机软件各领域原创性研究成果的期刊，所刊登的论文均经过严格的同行专家评议。软件学报杂志主要面向全球华人计算机软件学者，致力于创办与世界计算机科学和软件技术发展同步的以中文为主的"中文国际软件学术期刊"，为全球华人同行提供学术交流平台。

　　《软件学报》注重刊登反映计算机科学和计算机软件新理论、新方法和新技术以及学科发展趋势的文章，主要涉及理论计算机科学、算法设计与分析、系统软件与软件工程、模式识别与人工智能、数据库技术、计算机网络、信息安全、计算机图形学与计算机辅助设计、多媒体技术及其他相关的内容。

　　《软件学报》主管单位：中国科学院主办单位：中国科学院软件研究所出刊周期：月刊出版地：北京市语言种类：中文开本尺寸：16开创刊时间：1990年邮发代号：82-367国际标准刊号：1000-9825国内统一刊号：11-2560/TP知网复合影响因子：2.871知网综合影响因子：1.642万方影响因子：2.032万方总被引频次：5880

　　《软件学报》是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊。自创刊以来，以新观点、新方法、新材料为主题，坚持"期期精彩、篇篇可读"的理念。软件学报内容详实、观点新颖、文章可读性强、信息量大，众多的栏目设置，软件学报公认誉为具有业内影响力的杂志之一。软件学报并获中国优秀期刊奖，现中国期刊网数据库全文收录期刊。

　　2015年第5期《软件学报》投稿论文查询：

　　模式识别与人工智能

　　稀疏标签传播:一种鲁棒的领域适应学习方法…………………………………………陶剑文;Fu-Lai CHUNG;王士同;姚奇富977-1000

　　一种带混合进化机制的膜聚类算法……………………………………　彭宏;蒋洋;王军;Mario J.PEREZ-JIMENEZ1001-1012

　　一种基于信息分离的高维多目标进化算法……………………………………郑金华;申瑞珉;李密青;邹娟1013-1036

　　基于软集的无标记信息代数模型与算法……………………………………许格妮;李永明;管雪冲1037-1047

　　一种基于高斯混合模型的轨迹预测算法……………………………………乔少杰;金琨;韩楠;唐常杰;格桑多吉;Louis Alberto GUTIERREZ1048-1063

　　数据库技术

　　云平台下基于粗糙集的并行增量知识更新算法……………………………………　张钧波;李天瑞;潘毅;罗川;滕飞1064-1078

　　基于MapReduce与相关子空间的局部离群数据挖掘算法……………………………………张继福;李永红;秦啸;荀亚玲1079-1095

　　一般间隙及一次性条件的严格模式匹配……………………………………柴欣;贾晓菲;武优西;江贺;吴信东1096-1112

　　面向海量数据流的基于密度的簇结构挖掘算法……………………………………于彦伟;王欢;王沁;赵金东1113-1128

　　计算机网络与信息安全

　　云计算访问控制技术研究综述……………………………………王于丁;杨家海;徐聪;凌晓;杨洋1129-1150

　　内存取证研究与进展……………………………………　张瑜;刘庆中;李涛;吴丽华;石春1151-1172

　　安全的无证书聚合签名方案……………………………………陈虎;魏仕民;朱昌杰;杨忆1173-1180

　　云计算环境中支持关系运算的加密算法……………………………………黄汝维;桂小林;陈宁江;姚婧1181-1195

　　密钥弹性泄漏安全的通配模板层次委托加密机制……………………………………张明武;王春枝;杨波;高木刚1196-1212

　　计算机图形学与计算机辅助设计

　　3D多尺度几何分析研究进展……………………………………宋传鸣;赵长伟;刘丹;王相海1213-1236

　　PalmPhasor算法性能的理论分析……………………………………冷璐;黎明;Andrew Beng Jin TEOH;Cheonshik KIM1237-1250

　　耳廓点云形状特征匹配的路径跟随算法……………………………………孙晓鹏;李思慧;王璐;韩枫;魏小鹏1251-1264

　　论文范文参考：一种带混合进化机制的膜聚类算法

　　【摘要】 膜计算(也称为P系统或膜系统)是一种新颖的分布式、并行计算模型.为了处理数据聚类问题,提出了一种采用混合进化机制的膜聚类算法.它使用了一个由3个细胞组成的组织P系统,为一个待聚类的数据集发现最优的簇中心.其对象表示候选的簇中心,并且这3个细胞分别使用了3种不同的进化机制:遗传算子、速度-位移模型和差分进化机制.然而,所使用的速度-位移模型和差分进化机制是结合了这个特殊膜结构和转运机制所提出的改进版本.这种混合进化机制能够增强系统中对象的多样性和改善收敛性能.在混合进化机制和转运机制控制下,这种膜聚类算法能够确定一个数据集的良好划分.所提出的膜聚类算法在3个人工数据集和5个真实数据集上被评估,并与k-means和几种进化聚类算法进行比较.统计显著性测试建立了所提出的膜聚类算法的优势.

　　【关键词】 膜计算; P系统; 组织P系统; 数据聚类; 膜聚类算法; 混合进化机制;

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