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智能系统学报

智能系统学报

北大核心

CSCD

CSTPCD

CAAI Transactions on Intelligent Systems
《智能系统学报》于2006年3月正式出刊，双月刊，大16开，CN 23-1538/TP，ISSN 1673-4785，邮发代号14-190。《智能系统学报》是由中国人工智能学会和哈尔滨工程大学联合主办，是中国人工智能学会会刊。主要刊登神经网络与神经计算、智能信息处理、自然语言理解、智能系统工程、机器翻译、复杂系统、机器学习、知识工程与分布式智能、机器人、智能制造、粗糙集与软计算、免疫系统、机器感知与虚拟现实、智能控制与智能管理、可拓工程、人工智能基础等内容,目前，为美国《剑桥科学文摘》、英国《科学文摘》、中文核心期刊、中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊、中国科技核心期刊等重要数据库收录。连续5年获国家自然科学基金资助，曾获得中国高校百佳科技期刊、中国科技论文在线优秀期刊一等奖、中国高校特色科技期刊、工业和信息化部优秀期刊等多项荣誉。
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  • 发文量：2995
  • 被引量：858
  • H指数：3
  • 开始收录时间：1994(3)
  • CNKI综合因子：1.042
  • 维普期刊影响因子： 1.71
  • 万方期刊影响因子：1.15
  • 创刊时间：2006
  • 国内刊号/CN：23-1538/TP
    国际刊号/ISSN：1673-4785
  • 发行周期：双月刊
    邮发代号：14-190
  • 主管单位：工业和信息化部
    主办单位：中国人工智能学会　哈尔滨工程大学
智能系统学报-联系信息
  • 主编：李德毅
  • 电话：0451-82518134
  • 邮箱：tis@vip.sina.com
  • 地址：哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
  • 邮编：150001
智能系统学报-获奖情况
  • • 2010年荣获教育部"第3届中国高校特色科技期刊奖"和2009-2010年度工信部"优秀科技期刊奖"
  • • 获2016年度、2014年度"中国科技论文在线优秀期刊"一等奖
  • • 获2016年度、2018年度 "中国高校百佳科技期刊奖"
  • • 2017年度学术期刊综合评估中获评优秀
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智能系统学报 >2023年第5期

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共4384条结果
  • 摘要：为了解决未知环境下的单目视觉移动机器人目标跟踪问题,提出了一种将目标状态估计与机器人可观性控制相结合的机器人同时定位、地图构建与目标跟踪方法。在状态估计方面,以机器人单目视觉同时定位与地图构建为基础,设计了扩展式卡尔曼滤波框架下的目标跟踪算法;在机器人可观性控制方面,设计了基于目标协方差阵更新最大化的优化控制方法。该方法能够实现机器人在单目视觉条件下对自身状态、环境状态、目标状态的同步估计以及目标跟随。仿真和原型样机实验验证了目标状态估计和机器人控制之间的耦合关系,证明了方法的准确性和有效性,结果表明:机器人将产生螺旋状机动运动轨迹,同时,目标跟踪和机器人定位精度与机器人机动能力成正比例关系。
  • 摘要：传统的机器人局部路径规划方法多为已有先验地图的情况设计,导致其在与视觉(simultaneous localization and mapping,SLAM)结合的导航中效果不佳。为此传统的机器人局部路径规划方法多为已有先验地图的情况设计,导致其在与视觉SLAM结合的导航中效果不佳。为此,本文提出一种基于深度强化学习的视觉局部路径规划策略。首先,基于视觉同时定位与建图(SLAM)技术建立周围环境的栅格地图,并使用A*算法规划全局路径;其次,综合考虑避障、机器人行走效率、位姿跟踪等问题,构建基于深度强化学习的局部路径规划策略,设计以前进、左转、右转为基本元素的离散动作空间,以及基于彩色图、深度图、特征点图等视觉观测的状态空间,利用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法学习和探索最佳状态动作映射网络。Habitat仿真平台运行结果表明,所提出的局部路径规划策略能够在实时创建的地图上规划出一条最优或次优路径。相比于传统的局部路径规划算法,平均成功率提高了53.9%,位姿跟踪丢失率减小了66.5%,碰撞率减小了30.1%。
  • 摘要：问题智能处理是人工智能领域具有挑战性和交叉性的课题。大数据与人工智能技术背景下,为了给具有较高普遍性的开放性问题求解提供新的理论支撑,对因素空间与可拓学做了对比分析,发现两者具有共同的数学基础,在问题智能处理等研究方向有交叉性和互补性。以面向问题处理的融合模型为例,论证了可拓学与因素空间交叉研究的基本路径及其可行性,提出了两者交叉研究的主要方向,阐明了实际应用的潜在优势及适用范围。该研究将有助于进一步提高问题处理的系统性、智能化水平,提高解决问题从不确定性、偶然性到必然性的程度,并将推动为智能科学服务的智能数学的发展。
  • 摘要：为了适应环境的复杂性和多样性,增强机器人抓取任务的鲁棒性,本文从3D目标跟踪算法出发,提出了一种实现机器人手眼协调的新方法。该方法采用改进的基于区域的位姿追踪算法同时跟踪机械臂夹持器和目标物体的位姿,根据二者的相对位置关系引导机械臂运动。对基于区域的位姿跟踪算法,本文提出根据局部区域分割线构建分割模型并改进模型颜色似然的线性更新方式,使得算法能够准确跟踪机械臂夹持器与目标物体。基于ROS平台搭建了一套仿真实验环境,并分别在仿真环境和真实环境下验证了此手眼协调系统的有效性和鲁棒性。这种方式不仅不需要手眼标定,更接近于人类“Sensor-Actor”带反馈的闭环控制方式,同时赋予了机器人足够的灵活性来应对弹性的任务和多变的环境。
  • 摘要：针对模糊C-均值聚类算法(fuzzy C-means clustering,FCM)对于初始化聚类中心敏感、收敛速度慢,聚类效果不稳定且容易陷入局部最优等问题,提出了一种将黏菌(SMA)与青少年身份搜索(AISA)相融合的自适应优化模糊C-均值算法(AISA-SMA-FCM)。该算法首先通过引入AISA算法中的青少年社会机制,改善SMA算法中的全局搜索和局部开发性能。克服了SMA对于高维数据及部分混峰数据不敏感的缺陷,通过标准测试函数验证改进后的混合AISA-SMA算法寻优求解性能更为优秀;其次此算法用于FCM聚类算法的迭代机制中,通过将AISA-SMA聚类环节加入FCM算法聚类中心迭代过程中,使FCM算法获得自适应优化算法相同的特性,即算法在每次迭代中都将具有探索和开发两个过程,并依据循环迭代次数调节比重,求解聚类结果;最后通过UCI标准数据集仿真测试,利用适应度平均值与聚类正确率评价所提算法的稳定性与有效性,结果表明,AISA-SMA算法用于FCM聚类问题效果较好,AISA-SMA-FCM算法较其他聚类方式和相应的优化技术具有收敛速度快、求解精度高的优点。
  • 摘要：11月27日由中国人工智能学会和IEEE北京分会联合主办,西南交通大学、四川大学、CAAI智能服务专委会、CAAI会员服务工委会联合承办,四川省人工智能学会支持的2022年第八届IEEE云计算与智能系统国际会议(以下简称“CCIS 2022”)将在成都举办。本次会议共收到来自多个国家的280篇有效投稿,经过严格评审最终录用136篇,录用率为48.6%。
  • 摘要：《智能系统学报》是中国人工智能学会的会刊,由中国人工智能学会与哈尔滨工程大学联合主办,旨在创办中国智能科学领域最具引领性的中文学术期刊,主要刊登人工智能与计算智能、智能控制与决策、智能信息处理、专家系统与知识工程、机器学习与知识发现以及人工心理与机器情感等内容,反映我国智能科学领域理论研究及科研进展情况,以促进和扩大国内外学术交流,为我国智能科学的发展和社会进步服务。
  • 摘要：针对盗窃犯罪时空预测特征融合不精、时序动态适应性不足问题,提出自注意力和多尺度多视角特征动态融合的预测模型。首先,以盗窃发案的位置信息为基础,将数据投射到地图栅格内,通过构建一种可将不同时序长度案件数据匹配为自适应长度数据的方法,并组合向量映射后的天气、作案时间、地理位置等属性,构造多维度特征融合的输入向量;其次,采用自注意力机制生成多视角特征动态融合的向量;最后,通过采用多尺度窗口CNN对多视角特征动态融合向量进行编码后送入分类器,预测出每个地图栅格内的发案态势。在某市盗窃数据集上验证,本文方法在3种地理栅格尺度下,预测准确率最高可达到0.899,显著优于其他对比模型。
  • 摘要：人工智能是指用计算机模拟、实现或延伸人类的感知、思考、行动等思维与行为能力的科学与技术。人类智能的核心在于智慧的思维和智慧的行为能力。这种能力可能是通过学习而获得的,也可能是人类所固有的或者本能的、遗传的或者基因形成的。
  • 摘要：第四届国际高性能大数据暨智能系统会议(The 4th International Conference on High Performance Big Data and Intelligent Systems,HDIS 2022)拟于2022年12月9日至12月11日在中国天津举办。会议旨在搭建高性能计算、大数据及人工智能领域高端前沿交流平台,促进海内外专家学者的交流与合作,推动智能技术进步和智能产业发展。本次会议将汇聚全球顶级专家、学者和产业界优秀人才,共同围绕国际热点话题、核心关键技术、产业发展及挑战等进行开放式研讨。
  • 摘要：在遥感影像语义分割任务中,数字表面模型可以为光谱数据生成对应的几何表示,能够有效提升语义分割的精度。然而,大部分现有工作仅简单地将光谱特征和高程特征在不同的阶段相加或合并,忽略了多模态数据之间的相关性与互补性,导致网络对某些复杂地物无法准确分割。本文基于互补特征学习的多模态数据语义分割网络进行研究。该网络采用多核最大均值距离作为互补约束,提取两种模态特征之间的相似特征与互补特征。在解码之前互相借用互补特征,增强网络共享特征的能力。在国际摄影测量及遥感探测学会(international society for photogrammetry and remote sensing, ISPRS)的Potsdam与Vaihingen公开数据集上验证所提出的网络,证明了该网络可以实现更高的分割精度。
  • 摘要：针对睡眠多导图中各模态信息在睡眠各阶段存在差异性,而导致特征利用不充分的问题,本文提出了一种基于通道注意力机制和多模态门控机制的睡眠分期模型。首先利用残差收缩网络设计各模态特征提取网络用于提取各模态特征,并在通道维度上进行拼接融合,利用通道注意力机制进一步对融合特征进行重标定得到睡眠多导图的时不变特征;之后提出了一种基于自适应门控机制的多模态门控模块,对各模态特征及时不变特征按照重要程度进行加权融合,实现特征融合;最后利用双向长短时记忆网络提取睡眠多导图的时序特征。实验结果表明,本文提出的睡眠分期模型在欧洲数据格式睡眠数据集(sleep-European data format, sleep-EDF)上准确率为87.6%,M为82.0%,取得了目前最好的分期效果。
  • 摘要：大会主题:交叉、融合、相生、共赢2022杭州全球人工智能技术大会(GAITC 2022)于11月25—27日在杭州未来科技城举办。作为我国智能科技界的标杆会议和国际化的交流平台,本届大会坚持“综合性、专业性、引领性”的办会宗旨,打通政企学研的跨界联动和跨域联合,推动智能科技的协同创新和融合发展。本次大会力邀中外院士、技术精英、商业先锋等数百位知名专家同场交流,以多元化的内容和立体化的形式,全面呈现智能科技的最新热点和未来焦点,展现我国人工智能自主创新活力,赋能智能产业生态建设和人才教育培养,助力杭州打造国家人工智能创新应用先导区。
  • 摘要：脑机接口(brain computer interface, BCI)旨在通过脑电信号与外部设备通信,以实现对外部设备的控制。针对目前脑机接口系统中混合多种复杂生理电信号,并且输出控制指令较少的问题,本文提出融合运动想象(motor imagery, MI)脑电与眼电信号方法扩充控制指令的轻量级机械臂控制系统。该系统分阶段融合脑电和眼电信号两种生物信号,使用双次眼电作为任务开关,运动想象脑电信号控制机械臂运动,单次眼电控制阶段切换,实现了二分类运动想象生成多种控制指令,完成了对机械臂的连续控制。其中运动想象脑电信号使用提升小波变换(lifting wavelet transform, LWT)和共空间模式(common spatial pattern, CSP)结合的方法提取特征,并采用支持向量机(support vector machines, SVM)进行分类;眼电信号通过分析无意识眼电和有意识眼电的峰值来设置阈值进行区分。为了验证系统的可行性,设计了一项脑控机械臂自主服药实验,通过在线实验测试,被试通过使用脑电信号和眼电信号实现了机械臂控制,并完成了服药流程,有利于进一步推广脑机接口技术的实际应用。
  • 摘要：以往针对通信网络故障分类的算法没有考虑告警和故障数据中的潜在特征,导致故障分类准确率低,因此提出一种基于数据挖掘的通信网络故障分类算法。首先,根据对数据背景和数据特点的理解,使用特征构造挖掘数据中潜在的特征,将挖掘到的特征加入原数据中。然后,使用LightGBM算法的特征重要性评估函数对新数据集中的所有特征进行重要性评估,根据重要性值删除不重要特征。最后,使用集成学习模型对特征筛选后的数据集进行故障分类研究。实验结果表明,基于数据挖掘的通信网络故障分类算法的准确率有更好的效果。
  • 摘要：科学效应中蕴含庞大的科学知识,是面向功能矛盾问题求解的重要基础。为了建立科学效应的可拓知识库,实现面向功能问题的可拓智能设计,提出了一种以几何效应为例的面向实际应用的可拓知识表示方法,利用该方法对实际问题中几何效应的输入与输出关系所蕴含的可拓知识进行形式化表示。首先根据几何效应,建立基元模型;根据领域知识和可拓学中的相关规则,建立基元间的相关关系;根据主动变换、传导变换知识和基元的发散规则,对相关网中某基元实施主动变换;再根据可拓变换的蕴含系和传导变换规则,得到一系列的传导变换,进而建立可拓知识表达式,实现输入与输出的转换关系的表达;最后以双曲面搅拌器设计为例进一步拓展相应的可拓知识以解决领域问题。本研究可以使设计人员更加全面地理解几何效应实现的机理,以便更准确地选择应用几何效应解决实际问题,也为其他类型科学效应的可拓知识表示研究打下良好基础。
  • 摘要：在视觉语义导航任务中,智能体通过视觉信息,寻找并导航到给定对象类别的目标处。然而,大部分现有的研究都是使用基于学习的框架来完成任务,这些研究在现实世界中应用的训练成本非常高,可移植性很低,并且它们只适用于单智能体,效率低下、容错能力差。为解决上述问题,本文提出一种基于场景感知的分布式多目标优化蒙特卡洛树搜索模型,该模型中多智能体实时在线规划并且不需要预先训练,利用场景感知先验知识结合观测信息实时对环境进行估计,并且利用改进的蒙特卡洛树搜索进行路径规划以此搜索目标。在Mtterport3D数据集中进行的实验表明,该模型在效率方面比单智能体有着显著的提高。
  • 摘要：针对公安执法环境的复杂性和电子证据取证及证据固定的困难,根据公安执法场景中电子证据的功能需求,创建了一类基于区块链技术的公安执法电子证据模型的原型系统。该系统具备分布式、不可篡改、可溯源和安全性高等特点,较好地解决了公安执法电子证据在取证和诉讼中证据的易变性、逻辑混乱和时间不一致等核心问题。该系统将执法过程中涉及举证的数据上链,通过改进实用拜占庭将军容错(practical byzantine fault tolerance, PBFT)共识算法来监测试图篡改执法数据的行为,利用层级监管特性启动备用共识节点以提高整体效率,基于星际文件系统(interplanetary file system, IPFS)对超大文件上链进行数据存储,有利于公安系统在处理大型数据信息时做到及时、安全与高效。最后通过公安局办案大厅执法场景的测试与分析,验证了该系统的可行性。该系统的应用可赋能公安执法电子证据举证效力的提升和司法领域反腐倡廉,并为案件侦破的串并案智能化提供可靠的数据基础。
  • 摘要：应用无人机对风力发电机进行自主巡检时,需对其桨叶叶尖进行精准定位,同时因机载计算板的计算能力有限,常规目标检测算法检测效率低下。为此提出了一种基于轻量型YOLOv5的风机桨叶检测与空间定位方法,首先对YOLOv5目标检测算法进行轻量化改进,将ShuffleNetv2作为特征提取主干网络;然后利用该算法对风机全景图像中的风机轮毂和桨叶进行检测,以得到轮毂和桨叶叶尖的像素坐标;最后利用无人机位姿信息和空间平面的几何关系,对风机桨叶进行精准定位。实验表明,所改进的目标检测算法以1.536×10^(6)的参数量在大疆MANIFOLD2-C上的检测速度提升47%,可达29.4 f/s,所设计的定位方法可对风机桨叶叶尖进行精准定位,水平和高度定位误差均为±5 cm,三维整体定位误差为±10 cm。
  • 摘要：为解决细粒度图像分类中不相关背景信息干扰以及子类别差异特征难以提取等问题,提出了一种结合前景特征增强和区域掩码自注意力的细粒度图像分类方法。首先,利用ResNet50提取输入图片的全局特征;然后通过前景特征增强网络定位前景目标在输入图片中的位置,在消除背景信息干扰的同时对前景目标进行特征增强,有效突出前景物体;最后,将特征增强的前景目标通过区域掩码自注意力网络学习丰富、多样化且区别于其他子类的特征信息。在训练模型的整个过程,建立多分支损失函数约束特征学习。实验表明,该模型在细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft的准确率分别达到了88.0%、95.3%和93.6%,优于其他主流方法。
  • 摘要：多视图数据在现实世界中应用广泛,各种视角和不同的传感器有助于更好的数据表示,然而,来自不同视图的数据具有较大的差异,尤其当多视图数据不完整时,可能导致训练效果较差甚至失败。为了解决该问题,本文提出了一个基于双重低秩分解的不完整多视图子空间学习算法。所提算法通过两方面来解决不完整多视图问题:一方面,基于双重低秩分解子空间框架,引入潜在因子来挖掘多视图数据中缺失的信息;另一方面,通过预先学习的多视图数据低维特征获得更好的鲁棒性,并以有监督的方式来指导双重低秩分解。实验结果证明,所提算法较之前的多视图子空间学习算法有明显优势;即使对于不完整的多视图数据,该算法也具有良好的分类性能。
  • 摘要：实现输电线路图像典型金具的精准检测是进行其缺陷检测的前提。针对通用目标检测模型对密集分布、遮挡严重的金具检测精度较低、易出现漏检等问题,提出了一种结合金具间遮挡结构信息和场景关联信息的典型金具检测方法。基于经典的FasterR-CNN模型提取金具特征作为节点,提取整张图像特征作为金具场景关联信息,学习金具标注框间相交区域信息作为金具遮挡关系信息,并采用图同时建模金具特征、场景关联信息和遮挡关系信息,通过门控循环单元信息传递机制构建结构推理模块完成金具类别和位置的联合推理检测。为了验证所提方法的有效性,选取了8类存在遮挡连接关系的金具进行实验,其中,原始Faster R-CNN模型的mAP值为81.30%,改进模型的mAP值为84.15%。实验结果表明,本文方法一定程度上提高了遮挡严重金具的检测精度,为后续的金具故障诊断奠定良好的基础。
  • 摘要：毛羽瑕疵由于尺寸微小,极易发生漏检和误检,是化纤丝饼检测中的难点。为了准确高效地检测丝饼的外观瑕疵,搭建了基于显微视觉的毛羽瑕疵图像采集平台,提出加入注意力机制和特征融合的瑕疵检测算法(CenterNet-CBAM)。采集了毛羽和断线两类易混淆的目标图像,构建基于CenterNet-CBAM的目标检测模型,并与CenterNet、YOLOv4、Faster R-CNN、SSD四种目标检测算法进行比较。实验结果表明,工业显微相机能有效获取毛羽特征,CenterNet-CBAM在毛羽、断线两类目标的实验检测结果的准确率分别为94.00%和93.57%,召回率分别为86.75%和92.16%,AP值分别为92.93%和92.91%,两类mAP值均为92.92%,优于其他算法,验证了实验方法的有效性。
  • 摘要：随着深空探测及航天器智能化发展与应用,未来在轨智能协同控制将是关键性技术。本文首先讨论了卫星星载系统硬件设计的技术发展现状以及在监测卫星平台上应用的可行性;其次,面向未来卫星系统智能化发展要求,着重讨论了星载系统智能化现状与未来星载协同所具备的基本特性;再次,针对智能共位协同编队卫星群协同控制问题开展讨论,总结了在轨监测所需的关键技术实现路线;最后,针对卫星编队智能协同算法进行深入系统性分析,指出未来人工智能技术共位编队任务的应用可行性与良好前景。
  • 摘要：船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据中蕴含着大量的船舶行为相关信息,从中提取出有效的航线,在海事监管、船只勘查等方面具有广泛应用。本文提出一种基于GRU自编码器(gate recuurent unit auto-encoder,GRU-AE)的船舶航线提取方法,首先采用GRU编码器将原始轨迹数据编码为统一格式的深度特征信息,其次利用DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)算法对深度特征信息进行聚类,最后将深度特征类簇中心通过解码器反演生成相应的船舶航线,从而实现在海量AIS数据中挖掘船舶轨迹规律。以波士顿港口为例,分析一年时间内10万多条AIS的船舶航行数据,实验表明本方法可对不同长度轨迹数据进行聚类及其航线提取,并可支撑船舶轨迹异常检测、路径规划、位置预测等研究,具有较好的应用适应性。
  • 摘要：量化的城市街区品质评价是街区设计规划的重要依据,图像数据是街区品质评价模型的重要维度。目前的研究中存在街区品质标注成本较高的问题。因此本文改进基于子空间的小样本学习方法,对街区卫星图像特征进行奇异分解生成类别子空间,并将训练集子空间参数继承到街区品质评估模型中。实验结果表明,在小样本街区品质评估问题上,本文方法相比传统小样本学习方法的正确率提高约30%,一致性提高约15%。
  • 摘要：机器阅读理解任务在近年来备受关注,它赋予计算机从文本数据中获取知识和回答问题的能力。如何让机器理解自然语言是人工智能领域长期存在的挑战之一,近年来大规模高质量数据集的发布和深度学习技术的运用,使得机器阅读理解取得了快速发展。基于神经网络的端到端的模型结构,基于预训练语言模型以及推理技术的应用,其性能在大规模评测数据集上有很大提升,但距离真正的理解语言还有较大差距。本文对机器阅读理解任务的研究现状与发展趋势进行了综述,主要包括任务划分、机器阅读理解模型与相关技术的分析,特别是基于知识推理的机器阅读理解技术,总结并讨论了该领域的发展趋势。
  • 摘要：针对目前基于双目视觉的高精度立体匹配网络消耗计算资源多、运算时间长、无法用于智能驾驶系统实时导航的问题,本文提出了一种能够满足车载实时性和准确性要求的动态融合双目立体匹配深度学习网络。该网络加入了基于全局深度卷积的注意力模块完成特征提取,减少了网络层数与参数数量;通过动态代价级联融合、多尺度融合以及动态视差结果修复优化3D卷积计算,加速了常用的3D特征融合过程。将训练好的模型部署在车载硬件例如NVIDIA Jetson TX2上,并在公开的KITTI立体匹配数据集上进行测试。实验显示,该方法可以达到与目前公开在排行榜中最好方法相当的运行精度,3像素点误差小于6.58%,并且运行速度小于0.1 s/f,能够达到车载实时使用性能要求。

    智能系统学报的期刊信息

    • 曾用名：现代科技译丛(1971-2005);现代科技译丛（哈尔滨）;现代科技译丛(哈尔滨);现代科技译丛（1971-2005）
    • 创刊时间：2006
    • 地区：CN
    • 语言：中文
    • 热门主题：中国人工智能学会;哈尔滨工程大学
    • 学科分类： 自动化技术、计算机技术(除计算机网络、安全保密）;

    智能系统学报的获奖情况

    • • 2010年荣获教育部"第3届中国高校特色科技期刊奖"和2009-2010年度工信部"优秀科技期刊奖"
    • • 获2016年度、2014年度"中国科技论文在线优秀期刊"一等奖
    • • 获2016年度、2018年度 "中国高校百佳科技期刊奖"
    • • 2017年度学术期刊综合评估中获评优秀

    智能系统学报的收录情况

    • • 北大核心期刊（2011版）
    • • 北大核心期刊（2014版）
    • • 北大核心期刊（2017版）
    • • 中国科学引文数据库（2013-2014）
    • • 中国科学引文数据库（2015-2016）
    • • 中国科学引文数据库（2017-2018）
    • • 中国科学引文数据库（2019-2020）
    • • 哥白尼索引
    • • 日本科学技术振兴机构数据库
    • • 中国科技核心期刊

    智能系统学报的投稿信息

    • 投稿方式：在线投稿
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