决策树分类论文期刊
近五年来，在国内外学术期刊上公开发表论文30多篇，其中有15篇论文被EI或ISTP收录。出版的教材或专著有：1．《Foxpro实用教程》，南京大学出版社，1994年（主编）2．《用C++建造专家系统》，电子工业出版社，1996年 （副主编）3．《机器学习与智能决策支持系统》，科学出版社，2004年5月（副主编）4．《编译原理》，北京希望电子出版社，2005年11月（主编）5．《现代物流技术》，中国物资出版社，2006年1月（主编）（被评为国家“十一五”规划教材）6．《物流信息系统》，中国物资出版社，2006年2月（副主编）7. 《智能管理技术与方法》，科学出版社，2007年10月（主编）8. 《动态数据挖掘》，科学出版社，2010年8月（主编）近年来，发表的主要学术论文如下： [1] Zhangjun Wu, Xiao Liu, Zhiwei Ni, Dong Yuan, Jinjun Chen, Yun Yang: A Market-Oriented Hierarchical Scheduling Strategy in Cloud Workflow Systems, Journal of Supercomputing, Volume 63,Issue 1,.(UT WOS:0003).[2] Xiao Liu,Zhiwei Ni,et Novel Statistical Time-Series Pattern based Interval Forecastting Strategy for Activity Durations in Workflow of Software and system,2011,(84),354-376.(SCI indexed)[3] Liping Ni, Zhiwei Ni, YaZhuo trend Prediction Based on Fractal Feature Selection and Support Vector system with applications,2011,(38),5569-5576.(SCI indexed)[4]Xiao Liu,Zhiwei Ni,et probabilistic strategy for temporal constraint management in scientisfic workflow and Computation :Pratice and Experience,2011,23(16),1893-1919.(SCI indexed) [5] Xiao Liu, Zhiwei Ni, Zhangjun Wu, Dong Yuan, Jinjun Chen, Yun Yang: A Novel General Framework for Automatic and Cost-Effective Handling of Recoverable Temporal violations in Scientific Workflow Systems, Journal of Software and System,2011,(84),492-509. (SCI indexed ) [6]Zhiwei Ni,Junfeng guo ,et Efficient Method for Improving Query Efficiency in Data of software,2011,6(5),857-865.[7]高雅卓， 倪志伟等.连续属性上的OLAP查询建模方法研究.情报学报，2011，30(4),372-379.[8]张以文，倪志伟等.云计算环境下动态虚拟企业伙伴选择模型.计算机科学，2011，38(7),212-215.[9]倪志伟，公维峰等.数据流中随机型分型维数计算方法研究.计算机科学，2011，38(4),209-212.[10]倪志伟，吴昊等.基于改进的经验模态分解的时间序列匹配算法.系统仿真学报，2011，23(11),2395-2399.[11]姜苗，倪志伟等.数据流时间窗口中闭频繁项集的在线挖掘.中国科学技术大学学报，2011，(8),729-745.[12] Zhangjun Wu, Zhiwei Ni, Lichuan Gu, Xiao Liu: A Revised Discrete Particle Swarm Optimization for Cloud Workflow Scheduling, 2010 International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS2010), Nanning, China, 11-14 Dec. 2010 (EI indexed) [13] Xiao Liu, Zhiwei Ni, Zhangjun Wu, Dong Yuan, Jinjun Chen, Yun Yang: A Framework for Handling Fine-Grained Recoverable Temporal Violations in Scientific Workflows, 16th IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS2010), Shanghai, China, December 7-11, 2010, on Sept. 05, 2010 (EI indexed). [14] Yazhuo Gao, Zhiwei Ni, Yuxiao scheduling strategy for OLAM tasks and its application in a financial BI system Business Intelligence and Financial Engneering .2009会议论文集: 435-440 (EI收录) [15] Zhiwei Ni, Dan Han, Gongrang Zhang, Yazhuo CBR —227 (EI收录) [16] Zhangjun Wu, Zhiwei Ni，Chang Zhang, Lichuan Gu. A Novel PSO for Multi-stage Portfolios Planning, IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence (AICI2009)，71—77 (EI收录) [17] Chang Zhang, Zhiwei Ni, Zhangjun Wu,Lichuan Gu. A Novel Swarm Model with Quasi-Oppositional Particle, International Forum on Information Technology and Applications (IFITA 2009), (EI收录) [18] Li Fenggang, Wang Xiaolu, Ni Zhiwei, Ni Liping. Semantic Analysis Based Literature Transaction System of Xi-An Medical Authority, Intelligent Information Management Systems and Technologies (2010),Volume6, ,219—226 [19] Xiao Liu, Jinjun Chen, Zhangjun Wu, Zhiwei Ni, Dong Yuan, Yun Recoverable Temporal Violations in Scientific Workflow Systems: A, Workflow Rescheduling Based Strategy,2010, [20]Chao Wang ,Zhi-wei Ni ,Jun-fen Fast Bidirectional Method for Mining Maximal Frequent Itemsets，The Third International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization (CSO 2010),447—450 [21]倪志伟,高雅卓,李伟东,束建华.基于矩阵的增量式关联规则挖掘算法.计算机工程与应用, 2008,44(13):153-155 [22]刘斌,倪志伟,赵敏.基于属性重要性的贪心算法的改进算法.合肥工业大学学报,2010,33(8):1185-1188 [23]王丽红,倪志伟, 高雅卓.改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题.计算机技术与发展,2008 ,18(10):49—52 [24]吴姗,倪志伟,罗贺,郑盈盈.一种基于密度的无监督联系发现方法.中国管理科学,2008,16:29—32 [25]梁敏君,倪志伟,倪丽萍,杨葛钟啸.基于网格与分形维数聚类算法.计算机应用,2009,29(3):830-833 [26]倪丽萍,倪志伟,吴昊,叶红云.基于分形维数和蚁群算法的属性选择方法.模式识别与人工智能, 2009,22(2):293—298(EI收录) [27]倪志伟,倪丽萍,杨葛钟啸.分形技术在案例库维护中的应用.计算机应用,2009,29(6):1598—1604 [28]倪志伟,吴姗,胡汤磊.联系发现在证券客户划分中的应用研究.计算机工程与应用, 2009, 45(18):201--204 [29]Dan Han, Zhiwei Ni, Gongrang Zhang, Hongyu Wang, Jun Yan. Research and Design the Extension Case BaseBased on CBR. BIFE International meeting, 2009，:210—214 (EI收录) [30]郑盈盈,倪志伟,吴姗,王丽红.基于移动网格和密度的数据流聚类算法.计算机工程与应用,2009,45(8):129--131 [31]王园园,倪志伟,赵裕啸,伍章俊.基于决策树的模糊聚类评价算法及其应用.计算机技术与发展, 2009,19(9):232-235 [32]严军,倪志伟,王宏宇,韩丹.案例推理在汽车诊断中的应用.计算机应用研究. 2009,26(10):3846-3848 [33]刘慧婷,倪志伟.基于EMD与交叉覆盖算法的个人信用的评估.计算机工程与设计,2009,10:4472—4491 [34]刘慧婷,倪志伟.基于EMD与K-means算法的时间序列聚类.模式识别与人工智能, :803—808 [35]倪志伟,李建洋,李锋刚, 杨善林.案例决策技术及案例决策支持系统研究综述.计算机科学,2009,36(11):18—23 [36]郭峻峰, 倪志伟, 高雅卓, 伍章俊.一种提高数据仓库查询效率的有效方法.计算机集成制造系统, 2009,15(12):2451-2457 (EI收录) [37]高雅卓,倪志伟,郭峻峰,胡汤磊.用户兴趣驱动的冰山数据立方体构建及更新方法研究.计算机科学, 2009,36(12):179-182 [38]赵裕啸,倪志伟,王园园,伍章俊.SQL Server 2005数据挖掘技术在证券客户忠诚度的应用.计算机技术与发展, 2010,20(2):229-232 [39]李锋刚,倪志伟, 郜峦.案例推理和多策略相似性检索的中医处方自动生成.计算机应用研究,2010, 27(2):544—547 [40]李建洋,倪志伟,郑金彬,谢秀珍.案例知识维护技术的研究进展.武汉工程大学学报,2010,32(3):96-99 [41]赵敏,倪志伟,刘斌.K-means与朴素贝叶斯在商务智能中的应用.计算机技术与发展, 2010,20(4):179-182 [42]王宏宇,倪志伟,严军,韩丹.灰度关联理论在CBR中的应用研究.计算机技术与发展, 2010,20(5):96-100 [43]罗义钦,倪志伟,杨葛钟啸.一种新的数据流分形聚类算法.计算机工程与应用, 2010,46 (6): 136-13 [44]查春生，倪志伟，倪丽萍，公维峰.基于相空间重构的股指时间序列相关性分析,计算机技术与发展，计划在2010年第8期刊载 [45]姜苗，倪志伟，王超，戴奇波.在线挖掘数据流混合窗口中闭频繁项集，系统仿真学报， [46]辜丽川，倪志伟，张友华.一种基于核矩阵迭代学习的范例相似度算法，模式识别与人工智能。 [47] Case base maintenance based on outlier data mining，Proc. 4th Intl. Conf. on Machine Learning and Cybernetics，IEEE Press, China, ，2861-2864 [48] 基于相似粗糙集的案例特征项的约简维护, 计算机科学， , 2005，93-96 [49] 数据流管理与挖掘研究, 合肥工业大学学报(自然科学版), , , 2005，1157-1162 [50] Case-Based Reasoning Framework Based On Data Mining Technique. Proceedings of the Third International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Shanghai, August，2004，2511-2514 [51] 基于案例和规则相结合的推理技术,小型微型计算机系统，2004,， [52] 集成范例推理系统的研究，系统仿真学报，2004，，， 803-806 [53] 范例推理中范例自动获取的数据挖掘技术，天津大学学报，2003年，，82-86 [54] 基于知识发现的范例推理系统，计算机科学，年，26-29 [55] 范例推理系统中的范例库维护，小型微型计算机系统，, ，2003年10月，1825-1828 [56] Integrated case-based reasoning，Proceedings of 2003 International Conference on Machine Learning and Cybernetics ,Xi’an,2003，1845-1849 [57]范例推理中的知识发现技术，小型微型计算机系统，，2002年2月，159-162 [58]范例库中特征项权重的发现技术，厦门大学学报， 年3月，168-172 [59]用神经网络来实现基于范例的推理系统，计算机工程，2002年7月， [60]A neural network case-based reasoning and its application , Proceedings of 2002 International Conference on Machine Learning and Cybernetics ,Beijing, ，529-532 [61]范例库上的知识发现，南开大学学报，2002年12月， [62]神经网络专家系统及其数据挖掘技术的探讨，系统工程学报，2001年，, , 61-65
XGBoost 的方法源自于Friedman的二阶方法，XGBoost在正则化目标函数上做了小改进。XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了 GBDT算法 并进行了算法和工程上的许多改进。 （XGBoost本质上还是一个GBDT，但是力争把速度和效率发挥到极致）
对于一个含n个训练样本，m个features的给定数据集D，所使用的树集成模型（见图“树集成模型”）使用 K次求和函数（下图公式1） 来预测输出（ 加法模型 ）。
在中的目标函数公式（对应论文公式2）上中的树集成模型包含函数作为参数，传统的欧几里得空间优化方法无法对其进行优化。因此，模型是以相加的方式训练（前向分步算法）的。认为y ̂_i(t)是第i个实例在第t次迭代时的预测，加入一个新的ft来最小化以下目标。目标函数表达式为：
对于该函数的优化，在 XGBoost 中使用了泰勒展开式，与 GDBT 不同的是 XGBoost 使用了泰勒二次展开式。去掉常数项（如下图“常数项”），最终得到简化后的函数（损失函数），如下图“损失函数”。
定义 q 函数将输入 x 映射到某个叶节点上，则定义每个叶子节点j上的样本集合为
除了正则化目标外，还使用了另外两种技术来进一步防止过拟合。
构建树,寻找分裂点的时候需要关注两个问题：选用什么特征（维度）进行切割和在所选特征（维度）取什么样的阈值进行切割。
在所有特征上，枚举所有可能的划分。 精确贪心算法从树的根节点开始，对每个叶节点枚举所有的可用特征。 文中指出：为了更高效，该算法必须首先根据特征值对数据进行排序，以有序的方式访问数据来枚举打分公式中的结构得分（structure score）的梯度统计(gradient statistics)。 （就是写两层循环穷举这两个参数，逐个尝试后保留最优的切分方案。 ） 该算法要求穷举所有数据，当数据不能完全装入内存时（特征量比较大，设备不支持），就不可能有效地这样做。
分桶操作 ，该算法首先会根据特征分布的百分位数，提出候选划分点。将连续型特征映射到由这些候选点划分的分桶(buckets)中，聚合统计信息，基于该聚合统计找到proposal中的最优解。（计算每个桶中的统计信息就可以求出最佳分裂点的最佳分裂收益值）
采用分位数的直方图近似计算分位点，以近似获取特定的查询。使用随机映射将数据流投射在一个小的存储空间内作为整个数据流的概要，这个小空间存储的概要数据（ 需要保留原序列中的最小值和最大值 ）称为Sketch，可用于近似回答特定的查询。
在每个树节点中添加一个默认方向，对于缺失数据让模型自动学习默认的划分方向。采用的是在每次的切分中，让缺失值分别被切分到左节点以及右节点，通过计算得分值比较两种切分方法哪一个更优，则会对每个特征的缺失值都会学习到一个最优的默认切分方向。
XGBoost 在目标函数上加入了惩罚项，使模型的泛化能力大大增强，且对行列支持降采样，优化了计算速度。 比较有意思的点在于稀疏值处理，让模型自动学习，默认划分节点，选择最优。
毕业论文决策树
"机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。一个决策树包含三种类型的节点：决策节点：通常用矩形框来表示机会节点：通常用圆圈来表示终结点：通常用三角形来表示决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 数据库已如下所示：(x, y) = (x1, x2, x3…, xk, y)相关的变量 Y 表示我们尝试去理解，分类或者更一般化的结果。 其他的变量x1, x2, x3 等则是帮助我们达到目的的变量。"
人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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第二个好写一些
管理决策期刊
是的，管理科学与研究期刊的中英文版都是核心期刊，它们收录了来自全球各地的管理科学和研究领域的最新研究成果和论文，可以帮助学者们更好地了解当前管理科学和研究的发展趋势。此外，这些期刊还可以帮助学者们更好地了解管理科学和研究的最新发展，以及如何更好地应用这些研究成果。因此，可以说管理科学与研究期刊的中英文版都是核心期刊，对学者们有重要的参考价值。
管理科学与研究期刊中的英文版有时被认为是核心期刊，有时则不是。比如，如果你只刊登在英文版本的期刊中，那么根据Scopus的定义，你的文章就不会被视为核心文章。另一方面，如果你还同时发表在俄文、中文等版本上，那么Scopus就会认为你的文章达到了核心发表质量——比如在中国，核心期刊的标准就是发表三个语言版本的文章。
您好，管理科学与研究期刊中英文版是核心期刊，它反映了管理科学的最新发展和最新研究成果。它涵盖了管理科学的各个领域，包括管理学、经济学、计算机科学、社会学、心理学等，涉及到管理科学的各个方面。它不仅提供了有关管理科学的最新研究成果，而且还提供了有关管理科学的最新理论和实践经验。因此，管理科学与研究期刊中英文版是核心期刊，它为管理科学的研究和发展提供了重要的参考。
控制与决策是C刊。
《控制与决策》创刊于1986年，由教育部主管、东北大学主办。本刊是自动控制与管理决策领域的学术性期刊，月刊，A4开本，192页，经邮局国内外发行。
多年以来，本刊坚持正确的办刊宗旨，选择工业生产和企事业管理中的一些难点和热点问题，着重在时滞系统、不确定系统、智能控制、网络控制、最优控制等许多方面，进行广泛交流和深入研讨，发表了一大批最新研究成果，受到广大读者的一致好评。
《控制与决策》主要刊登以下内容：自动控制理论及其应用，系统理论与系统工程，决策理论与决策方法，自动化技术及其应用，人工智能与智能控制，以及自动控制与决策领域的其他重要课题。主要栏目有：综述与评论、论文与报告、短文、信息与动态等。
《控制与决策》其他相关资料：
《控制与决策》是研究生教育中文重要期刊，中文核心期刊，被国内外重要检索系统收录。国内检索系统有：科技部中国科学技术信息研究所 《中国科技论文统计源期刊》，中国科学院文献评价中心 《中国科学引文数据库来源期刊》，北京大学图书馆 《中文核心期刊要目总览》，《中国学术期刊综合评价数据库》。
《中国期刊网》，中国知识资源总库中国科技期刊精品数据库。国外检索系统有：美国 《工程索引(EI)》，英国《科学文摘(SA)》，美国《剑桥科学文摘(CSA:EEA)》，美国《数学评论(MR)》，德国《数学文摘(ZM)》，俄罗斯《文摘杂志(AJ)》。
数据挖掘决策树论文
第二个好写一些
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
国际权威学术组织的数据挖掘（ICDM）12 2006 IEEE国际会议上入选十大经典领域的数据挖掘算法：，K均值，SVM，先验，EM的PageRank，AdaBoost的朴素贝叶斯，KNN，和CART 不只是所选算法10，事实上，参与的18种算法的选择，其实，只是为了拿出一个可以称得上是经典算法的数据挖掘领域有产生深远的影响。 的 算法是一种分类决策树算法，机器学习算法，核心算法是ID3算法算法继承了ID3算法的优点和ID3算法已经在以下几个方面： 1）信息增益率提高，选择属性，克服偏差值选择属性信息增益选择属性缺乏; 2）在树结构中修剪; 3）完成的过程中连续属性离散化; 4）不完整的数据。 算法有以下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在树形结构中，顺序扫描和排序的数据集，从而导致低效率的算法。 2。 K-means算法 k-means算法算法的k-means算法是一个聚类算法，根据其属性分成K，K
决策与计划期刊
统计与决策 [1002-6487] 本刊收录在： 中文核心期刊要目总览(2008年版)提示: 排序：统计学 - 第4位本刊收录在： 中文核心期刊要目总览(2011年版)提示: 排序：统计学类 - 第4位本刊收录在： 中文社会科学引文索引-CSSCI(2010-2011年版)提示: 排序：统计学 - 第3位本刊收录在： 中文社会科学引文索引-CSSCI(2012-2013年版)提示: 排序：统计学 - 第3位本刊收录在： 中文社会科学引文索引-CSSCI(2014-2015年版)主题分类：C8：统计学: C8：统计学Mathematical Sciences: Statistics统计学: 统计学
如果你是正常发到统计与决策上的，这个期刊怎么可能是非法期刊呢。它可是北大核心 同时也是CSSCI核心，双核心啊。当然如果你了或怎么了，不是期刊的问题，是你没找对发表的渠道。这些好的核心期刊对文章都有一定要求的，比较严格，不是给文章就能发的，如果你提交的文章不管好坏， 别人都说可发，那你还是别发，的几率很大，毕竟统计与决策是双核心，哪有那么容易发的？ 不找中介安排，能安排的几率确实很小啊，因为你时间耗不起，而且统计与决策现在2012年9月正常都已经安排到2013年10-12月了，你正常投？3个月给审稿消息 ，3个月后13年的版面你根本赶不上的。找中介又怕怎么办呢？你找那些正规点的论文网站比如“巴蜀论文网”，或找能接受支付宝担保付款的论文发表店铺，比如“博研轩”，如果费用比较高找那些有公司担保可以和你签协议保障的机构。论文界里牛人还是比较多的，有的人在期刊界里是有关系的，又是老店，这样安排你就不用担心了，希望能帮到你
统计与决策期刊是比较好发表的。
都是根据文章质量来决定的，无非就是审稿周期的长短而已。要弄清楚核心期刊的概念，尽管期刊级别没有出台国家标准，但有7个不同的社会研究机构分别作出了对核心期刊的评价，并得到了社会的认同。
其中以北京大学的北大中文核心和南京大学的CSSCI最权威，应用范围也最广。大致是：北大核心全面，囊括了各学科，而CSSCI只针对社会科学，不包括自然科学，但更严格，两种核心中有重复期刊，比如统计与决策，既是北大核心，又是CSSCI。
统计与决策期刊介绍：
得有一篇高质量的论文，何谓高质量的论文，就是你的论文高于普通的论文一筹的质量，教科书似的论文很难被核心期刊录用。要完成一篇高质量的论文的前提是严肃的学术态度，千万不要评凑，部分作者在发表论文之前和论文发表完以后都不再去沾惹论文了。
编辑的审稿水平也在不断提高，拼凑的论文侥幸一次，但侥幸不了两次，职称论文并不是只要一篇，特别是对高校教师，从讲师、副教授、教授、以及基金课题结题、年度评比，都需要以论文作依据。