核心期刊
- 主管單位：中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)
- 主辦單位：中國(guó)煙草學(xué)會(huì)
- 期刊周期：雙月刊
- 審稿時(shí)間：
- 國(guó)內(nèi)刊號(hào)：11-2985/TS
- 國(guó)際刊號(hào)：1004-5708
大類學(xué)科： 不限 醫(yī)學(xué) 生物 物理 化學(xué) 農(nóng)林科學(xué) 數(shù)學(xué) 地學(xué)天文 地學(xué) 環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué) 綜合性期刊 管理科學(xué) 社會(huì)科學(xué) 查看全部熱門(mén)領(lǐng)域
《中國(guó)煙草學(xué)報(bào)》簡(jiǎn)介
《中國(guó)煙草學(xué)報(bào)》Acta Tabacaria Sinica(雙月刊)創(chuàng)刊于1992年，中國(guó)科協(xié)主管，中國(guó)煙草學(xué)會(huì)主辦的覆蓋煙草工業(yè)、農(nóng)業(yè)、經(jīng)濟(jì)管理及相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊。注重基礎(chǔ)性、前沿性研究工作的報(bào)道，依托中國(guó)煙草學(xué)會(huì)的開(kāi)展國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)交流的優(yōu)勢(shì)，堅(jiān)持貫徹?zé)煵菪袠I(yè)科技發(fā)展戰(zhàn)略，引導(dǎo)煙草行業(yè)科技發(fā)展方向，緊追國(guó)際煙草研究前沿，對(duì)coresta研究論文有較多的報(bào)道。本刊以活躍學(xué)術(shù)氣氛、傳播科學(xué)思想、促進(jìn)理論思維、服務(wù)中心工作為辦刊宗旨。《中國(guó)煙草學(xué)報(bào)》主管單位：中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)，主辦單位：中國(guó)煙草學(xué)會(huì)，國(guó)內(nèi)統(tǒng)一刊號(hào)：11-2985/TS，國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)刊號(hào)：1004-5708
《中國(guó)煙草學(xué)報(bào)》貫徹黨的方針政策，為企業(yè)服務(wù)，發(fā)展煙草事業(yè)，促進(jìn)煙草科技進(jìn)步，交流科技成果，提高煙草工作者的科技水平和經(jīng)營(yíng)管理水平。適合于煙草企事業(yè)單位的科技工作者、經(jīng)營(yíng)管理者、相關(guān)專業(yè)科技人員，大專院校相關(guān)專業(yè)師生等。
《中國(guó)煙草學(xué)報(bào)》收錄情況
國(guó)家新聞出版總署收錄 維普網(wǎng)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)、知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)、化學(xué)文摘(網(wǎng)絡(luò)版)、農(nóng)業(yè)與生物科學(xué)研究中心文摘、美國(guó)工程索引(EI)、煙草文摘(TA)收錄
《中國(guó)煙草學(xué)報(bào)》影響因子：
截止2014年萬(wàn)方：影響因子：1.053;總被引頻次：1577
截止2014年知網(wǎng)：復(fù)合影響因子：1.154;綜合影響因子：0.640
《中國(guó)煙草學(xué)報(bào)》欄目設(shè)置
工業(yè)，農(nóng)業(yè)，經(jīng)濟(jì)與管理，吸煙與健康，生物技術(shù)，綜述等。
《中國(guó)煙草學(xué)報(bào)》投稿須知
一、摘要與關(guān)鍵詞：文章要提供100-200字的摘要，客觀反映論文的主要內(nèi)容;提供3-5個(gè)關(guān)鍵詞，用分號(hào)隔開(kāi);撰寫(xiě)的文章字?jǐn)?shù)以2500-4500字為宜。
二、作者簡(jiǎn)介：姓名(出生年月)、性別、工作單位、郵政編碼、職稱、職務(wù)、學(xué)歷、主要研究方向等(研究生須注明博士研究生或碩士研究生)。
三、注釋：注釋序號(hào)(上標(biāo))用帶圓圈的阿拉伯?dāng)?shù)字表示，附于文末。
四、非正式出版物(如博士或碩士學(xué)位論文)、未正式發(fā)表的講話等不能作為參考文獻(xiàn)引用。
五、參考文獻(xiàn)的格式：
1、參考專著：[序號(hào)]作者.書(shū)名.出版地:出版社，出版年。
2、參考報(bào)紙、期刊：[序號(hào)]作者.文題.報(bào)刊名，出版年，卷(期、版次)，其止頁(yè)碼(具體情況可以參照國(guó)家GB7714-87“文后參考文獻(xiàn)著錄規(guī)則”)。
六、資助項(xiàng)目需注明資助者、項(xiàng)目編號(hào)。
七、體例要求：以“一”、“1”、“(1)”作為文章層次，(1)之下以小標(biāo)題方式提煉主要觀點(diǎn)。
八、圖表要求：表格：將表名置于表上方居中;圖：將圖名置于圖下方居中。表、圖內(nèi)文字統(tǒng)一用楷體。
九、為便于稿件的修改及聯(lián)絡(luò)，請(qǐng)作者提供聯(lián)系方式：通信地址：郵編、電話、手機(jī)、電子信箱等。
十、來(lái)稿一律通過(guò)電子郵件(WORD文檔附件)發(fā)送，嚴(yán)禁抄襲，文責(zé)自負(fù)，來(lái)稿必復(fù)。
《中國(guó)煙草學(xué)報(bào)》2016 年01期發(fā)表論文：
卷煙主流煙氣中相關(guān)成分測(cè)量不確定度評(píng)定的研究…………………………………… 王律;陳賢飛;王瑾;姚蔚;張宇;張威;馮群芝;蔡悅秀;
蚜繭蜂防治蚜蟲(chóng)技術(shù)研究與應(yīng)用(一)……………………………………
基于SOFM網(wǎng)絡(luò)的烤煙感官質(zhì)量聚類模式分析 ……………………………………邵惠芳;趙昕宇;許自成;李東亮;
多分類器集成系統(tǒng)在卷煙感官評(píng)估中的應(yīng)用…………………………………… 石子健;湯建國(guó);張忠良;雒興剛;唐加福;喬丹娜;
清香型產(chǎn)區(qū)5個(gè)烤煙品種適應(yīng)性分析…………………………………… 吳興富;肖炳光;巫升鑫;劉劍金;楊春;劉東陽(yáng);
打頂后養(yǎng)分供應(yīng)水平和采收方式對(duì)烤煙鉀素積累分配的影響 ……………………………………邱堯;周冀衡;黃劭理;劉曉穎;李強(qiáng);張毅;
土壤重金屬處理對(duì)煙草中As、Cd、Hg和Pb的累積與分布的影響…………………………………… 魏益華;何俊海;馮小虎;王利兵;周瑤敏;李琰琰;袁麗娟;羅林廣;
煙草親和性解鉀PGPR菌株篩選及其促生效果研究…………………………………… 龔文秀;曹媛媛;倪海婷;孫樂(lè)妮;唐欣昀;
復(fù)合有機(jī)肥對(duì)烤煙淀粉生物合成的影響 ……………………………………楊勝男;張洪映;連文力;牛德新;崔紅;
鈣鎂磷肥對(duì)青枯病發(fā)病煙株根際土壤微生物區(qū)系的影響…………………………………… 李小龍;李紅麗;曾強(qiáng);郭夏麗;王巖;
基于遙感技術(shù)的煙草花葉病監(jiān)測(cè)研究…………………………………… 徐冬云;李新舉;楊永花;竇玉青;
《中國(guó)煙草科學(xué)》2016年第1期目次……………………………………
煙草硝酸鹽轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白基因NtNRT2.4的克隆及表達(dá)分析 ……………………………………黃化剛;申燕;王衛(wèi)峰;連文力;陳雪;翟欣;喻奇?zhèn)?楊振智;賈宏昉;
《煙草科技》2016年第1期目次……………………………………
煙草野火病菌Pseudomonas syringae pv.tabaci yuexi-1信號(hào)肽預(yù)測(cè)及分析…………………………………… 王鐵霖;李晶;楊玉文;趙廷昌;
應(yīng)用Taqman探針實(shí)時(shí)熒光定量PCR技術(shù)檢測(cè)煙草靶斑病菌Rhizoctonia solani AG-3方法的建立 ……………………………………趙艷琴;吳元華;趙秀香;安夢(mèng)楠;陳建光;
吸煙對(duì)青年吸煙者血漿微小RNA表達(dá)譜影響的研究 施冰;張?zhí)礻?yáng);劉興余;張杰;周駿;王彥亭;
范文：多分類器集成系統(tǒng)在卷煙感官評(píng)估中的應(yīng)用
【摘要】：煙草化學(xué)成分與感官質(zhì)量存在著某種對(duì)應(yīng)關(guān)系,使用傳統(tǒng)的單一分類器方法進(jìn)行卷煙感官評(píng)估指標(biāo)預(yù)測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)樣本依賴性強(qiáng),且無(wú)法克服噪聲影響。采用了k-NN(k=3)、k-NN(k=5)、C4.5、BPNN、SVM五種不同的分類方法進(jìn)行卷煙感官質(zhì)量的評(píng)估預(yù)測(cè),并比較了它們的預(yù)測(cè)正確率,結(jié)果表明SVM和k-NN效果較好;同時(shí)用不同的采樣方法和投票方法搭建了6種多分類器集成系統(tǒng)進(jìn)行感官評(píng)估,實(shí)驗(yàn)可得多分類器集成可以起到比單一分類器更好的效果,其中基于訓(xùn)練表現(xiàn)的加權(quán)投票方法(不抽樣)具有較高的正確率,對(duì)于指標(biāo)光澤、香氣、諧調(diào)、雜氣、刺激和余味的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為90.63%、62.18%、97.20%、86.74%、74.17%和72.16%,比單一分類器中最好的結(jié)果分別改進(jìn)0.69%、0.32%、0.28%、0.59%、0.52%和1.78%。
【關(guān)鍵詞】： 多分類器集成系統(tǒng) 分類方法 卷煙感官評(píng)估
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