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期刊信息/Journal information
北京信息科技大学学报（自然科学版）
北京信息科技大学
北京信息科技大学学报（自然科学版）

北京信息科技大学

徐小力

双月刊

1674-6864

bistxb@bistu.edu.cn

010-62939132

100192

北京海淀区清河小营东路12号

北京信息科技大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Beijing Information Science & Technology University
查看更多>>《北京信息科技大学学报（自然科学版）》是北京信息科技大学主办的学术期刊，他的前身是《北京机械工业学院学报》。2009年《北京机械工业学院学报》（综合版）更名为《北京信息科技大学学报》（自然科学版），2011年《北京信息科技大学学报》由季刊改为双月刊出版。学报始终坚持学术第一的标准和科学、创新、前瞻、实用的原则，旨在展示当代中国科技进步，反映学校自主创新研究成果．特别是以我校为第一完成单位获得国家技术发明二等奖一项、国家科技进步二等奖三项契机，发表了一批知名学者和专家稿件，获得了较好的学术影响和社会反响。根据2010年发布的《中国学术期刊影响因子年报》，在综合性科学技术科技期刊中影响因子本刊排名125位，影响因子0.536。 本刊始终把源头创新作为期刊进步的基点．组稿中注重基金项目和重大选题，努力贴近国民经济，引领学科前沿，鼓励跨国、跨地域合作项目，是国内外人士了解中国和北京市高新技术发展的重要窗口．热忱欢迎国内外专家学者惠赐佳作．
正式出版
收录年代

    基于ISO 26262的车身域控制器开发

    邵广亚冯雪张维田松...
    69-75页
    查看更多>>摘要：使用单个微控制单元(microcontroller unit，MCU)的车身域控制器由于缺少外部芯片监控主控MCU的工作情况，缺少对多点故障失效的诊断覆盖，影响潜在失效率。此外，单MCU由于芯片引脚不足，使用复选芯片后大幅增加了单点故障失效率，因而很难达到功能安全等级B的要求。为满足功能安全的要求，设计了一种基于国产车规芯片AC78406的双MCU架构的车身域控制器。该控制器设计方案可消除多路复选芯片的硬件随机失效率，同时增加对MCU失效的诊断覆盖，从而提高功能安全等级。

    域控制器功能安全标准硬件在环

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    东北三省碳排放脱钩系数测定与影响因素研究

    王勤升王宁宁韩欢欢
    76-82页
    查看更多>>摘要：基于1997-2016年东北三省能源消费产生的碳排放量，运用Tapio脱钩模型探究了碳排放与经济增长的脱钩关系，利用要素分解、协整检验和脉冲响应分析等方法，深入研究了碳排放量的影响因素及其交互作用关系。结果表明:1)在研究区间内，各地区脱钩状态变化幅度较大。2)GDP对碳排放量增加的促进作用最明显，石油消费和人口因素次之，多因子交互作用比单因子作用更明显。3)GDP和碳排放量在不同滞后阶数呈现出平稳状态，二者之间存在着长期协整的相关关系。当GDP对碳排放量发起冲击时，黑龙江省的碳排放量先增后降;当碳排放量对GDP发起冲击时，吉林省、辽宁省的GDP的变化较为平稳。研究结论有利于了解影响碳排放量的各类影响因素，为政府进行合理决策和政策制定提供科学支撑。

    东北三省脱钩模型要素分解协整检验脉冲响应分析

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    中国智慧物流效率空间关联网络演化与结构效应

    韩欢欢王宁宁王勤升贾思琪...
    83-90页
    查看更多>>摘要：选取2011-2020年中国31个省份为研究对象，运用非期望产出模型计算智慧物流效率，引入修正引力模型构建智慧物流效率空间关联网络，采用社会网络分析法探究智慧物流效率空间关联网络结构演化特征，运用逐步线性回归法探究智慧物流网络结构对智慧物流效率的影响。结果表明:1)整体上各省份之间的智慧物流效率空间联系已不受地理位置限制，但整体网络密度较低，各省份之间联系不够紧密;网络效率偏高，各省份之间冗余的联系过多;网络等级度呈现缓慢波动稳定的态势，各省份之间的联系较为稳定。2)研究期内，各中心度指数整体变化缓慢，江苏、山东和广东处于网络核心地位，在智慧物流效率空间关联网络中与其他省份发展交往能力较强;中国智慧物流效率存在明显的俱乐部趋同效应，初期智慧物流发展处于滞后区的省份在之后的发展中仍滞后。3)中国省域智慧物流效率"核心。边缘"特征明显，核心区域聚集分布在东部地区和中部地区;随时间推移，各省份之间相互作用强度逐渐加强。4)从整体网结构效应来看，网络密度和网络等级度对智慧物流效率有显著影响;从个体网结构效应来看，接近中心度、点出度和中间中心度对智慧物流效率有显著影响。研究可为探究物流业网络关系和政策制定提供参考。

    智慧物流物流效率社会网络分析非期望产出模型回归分析

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    基于GA-ACO-BP神经网络的日用消费品物流需求预测

    王琰琰任俊玲
    91-98页
    查看更多>>摘要：针对日用消费品的物流需求，从宏观经济发展水平、相关产业水平、消费能力、物流供应能力、互联网发展水平、贸易水平6个方面，采用灰色关联度分析法对影响因素的灰色关联度进行计算及排序，构建预测指标体系。考虑物流相关数据样本较少，其影响因素之间存在非线性，结合遗传算法的全局寻优能力和蚁群算法的并行计算能力，构建了基于遗传算法-蚁群优化-反向传播神经网络(genetic algorithm-ant colony optimization-back propagation neural network，GA-ACO-BP)的日用消费品物流需求预测模型。分别采用GA-ACO-BP模型、GA-BP模型和BP模型对全国日用消费品物流需求进行预测，结果表明，GA-ACO-BP模型更能拟合日用消费品物流需求变化，预测精度较高，为物流需求预测研究提供一种模型参考，具有一定的实用价值。

    BP神经网络遗传算法蚁群算法日用消费品物流需求

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    《北京信息科技大学学报(自然科学版)》征稿启事

    封3页
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