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《軟件學報》簡介：
《軟件學報》創刊于1990年，由中國科學院軟件研究所和中國計算機學會聯合主辦。是一本刊登計算機軟件各領域原創性研究成果的期刊，所刊登的論文均經過嚴格的同行專家評議。軟件學報雜志主要面向全球華人計算機軟件學者，致力于創辦與世界計算機科學和軟件技術發展同步的以中文為主的"中文國際軟件學術期刊"，為全球華人同行提供學術交流平臺。
《軟件學報》注重刊登反映計算機科學和計算機軟件新理論、新方法和新技術以及學科發展趨勢的文章，主要涉及理論計算機科學、算法設計與分析、系統軟件與軟件工程、模式識別與人工智能、數據庫技術、計算機網絡、信息安全、計算機圖形學與計算機輔助設計、多媒體技術及其他相關的內容。
《軟件學報》主管單位：中國科學院主辦單位：中國科學院軟件研究所出刊周期：月刊出版地：北京市語言種類：中文開本尺寸：16開創刊時間：1990年郵發代號：82-367國際標準刊號：1000-9825國內統一刊號：11-2560/TP知網復合影響因子：2.871知網綜合影響因子：1.642萬方影響因子：2.032萬方總被引頻次：5880
《軟件學報》是由中華人民共和國新聞出版總署、正式批準公開發行的優秀期刊。自創刊以來，以新觀點、新方法、新材料為主題，堅持"期期精彩、篇篇可讀"的理念。軟件學報內容詳實、觀點新穎、文章可讀性強、信息量大，眾多的欄目設置，軟件學報公認譽為具有業內影響力的雜志之一。軟件學報并獲中國優秀期刊獎，現中國期刊網數據庫全文收錄期刊。
2015年第5期《軟件學報》投稿論文查詢：
模式識別與人工智能
稀疏標簽傳播:一種魯棒的領域適應學習方法…………………………………………陶劍文;Fu-Lai CHUNG;王士同;姚奇富977-1000
一種帶混合進化機制的膜聚類算法…………………………………… 彭宏;蔣洋;王軍;Mario J.PEREZ-JIMENEZ1001-1012
一種基于信息分離的高維多目標進化算法……………………………………鄭金華;申瑞珉;李密青;鄒娟1013-1036
基于軟集的無標記信息代數模型與算法……………………………………許格妮;李永明;管雪沖1037-1047
一種基于高斯混合模型的軌跡預測算法……………………………………喬少杰;金琨;韓楠;唐常杰;格桑多吉;Louis Alberto GUTIERREZ1048-1063
數據庫技術
云平臺下基于粗糙集的并行增量知識更新算法…………………………………… 張鈞波;李天瑞;潘毅;羅川;滕飛1064-1078
基于MapReduce與相關子空間的局部離群數據挖掘算法……………………………………張繼福;李永紅;秦嘯;荀亞玲1079-1095
一般間隙及一次性條件的嚴格模式匹配……………………………………柴欣;賈曉菲;武優西;江賀;吳信東1096-1112
面向海量數據流的基于密度的簇結構挖掘算法……………………………………于彥偉;王歡;王沁;趙金東1113-1128
計算機網絡與信息安全
云計算訪問控制技術研究綜述……………………………………王于丁;楊家海;徐聰;凌曉;楊洋1129-1150
內存取證研究與進展…………………………………… 張瑜;劉慶中;李濤;吳麗華;石春1151-1172
安全的無證書聚合簽名方案……………………………………陳虎;魏仕民;朱昌杰;楊憶1173-1180
云計算環境中支持關系運算的加密算法……………………………………黃汝維;桂小林;陳寧江;姚婧1181-1195
密鑰彈性泄漏安全的通配模板層次委托加密機制……………………………………張明武;王春枝;楊波;高木剛1196-1212
計算機圖形學與計算機輔助設計
3D多尺度幾何分析研究進展……………………………………宋傳鳴;趙長偉;劉丹;王相海1213-1236
PalmPhasor算法性能的理論分析……………………………………冷璐;黎明;Andrew Beng Jin TEOH;Cheonshik KIM1237-1250
耳廓點云形狀特征匹配的路徑跟隨算法……………………………………孫曉鵬;李思慧;王璐;韓楓;魏小鵬1251-1264
論文范文參考：一種帶混合進化機制的膜聚類算法
【摘要】 膜計算(也稱為P系統或膜系統)是一種新穎的分布式、并行計算模型.為了處理數據聚類問題,提出了一種采用混合進化機制的膜聚類算法.它使用了一個由3個細胞組成的組織P系統,為一個待聚類的數據集發現最優的簇中心.其對象表示候選的簇中心,并且這3個細胞分別使用了3種不同的進化機制:遺傳算子、速度-位移模型和差分進化機制.然而,所使用的速度-位移模型和差分進化機制是結合了這個特殊膜結構和轉運機制所提出的改進版本.這種混合進化機制能夠增強系統中對象的多樣性和改善收斂性能.在混合進化機制和轉運機制控制下,這種膜聚類算法能夠確定一個數據集的良好劃分.所提出的膜聚類算法在3個人工數據集和5個真實數據集上被評估,并與k-means和幾種進化聚類算法進行比較.統計顯著性測試建立了所提出的膜聚類算法的優勢.
【關鍵詞】 膜計算; P系統; 組織P系統; 數據聚類; 膜聚類算法; 混合進化機制;