基于BP神经网络的科技类期刊影响因子的影响因素分析模型与实证研究

发布时间：2018-03-01 02:15

  本文关键词： 期刊影响因子 神经网络模型 网络仿真 仿真结果 有关因素 非线性关系 总被引频次 科技 样本数据 被引半衰期　出处：《中国市场》2008年26期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：正用影响因子评价期刊质量已经成为国内外的一个共识,但如果仅从影响因子的计算和定义来看,似乎只涉及两年内发表的论文量和被引用的论文量两个指标,但实际影响这两个量的因素很多,许多因素对影响因子的影响方式虽然是间接的,但影响程度却是非常大的,这种影响关系是非常复杂的非线性关系,很难用传统的分析方法进行分析,神经网络具有很好的学习能力,通过机器
[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.
【作者单位】：
【基金】：陕西省软科学基金项目(项目编号2006kr74)。
【分类号】：G237.5

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本文编号：1549957