河北地质大学学报影响因子多少合格

生物和医学类期刊影响因子算很高的，cell之类的可以到三四十。想物理、化学类到十几就算国际领先水平了。3-4也不算烂，但也不算好，一般学校里博士发3-4的文章就可以毕业了。

河北省科学院学报不是核心期刊，但是也是很不错的学术期刊，不知道2012年版核心目录是否会被收录。河北省科学院学报复合影响因子：243 综合影响因子：104 一般影响因子在1以上的肯定会被收录 刊名： 河北省科学院学报 Journal of the Hebei Academy of Sciences主办： 河北省科学院周期： 季刊出版地：河北省石家庄市语种： 中文;开本： 大16开ISSN： 1001-9383CN： 13-1081/N历史沿革：现用刊名：河北省科学院学报创刊时间：1984该刊被以下数据库收录：CA 化学文摘(美)(2009)期刊荣誉：Caj-cd规范获奖期刊

影响因子（Impact Factor,IF)是美国ISI（科学信息研究所）的JCR(期刊引证报告）中的一项数据。即某期刊前两年发表的论文在统计当年的被引用总次数除以该期刊在前两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。生物学上，国际期刊的影响因子达到3-4已经很不错了，国内的核心期刊都很少被SCI收录，即使收录了也很少达到这个因子。至于国内期刊的影响因子怎么算，价值有多大，这个很少关注。

——以小秦岭矿区为例邢永强1　郑钊2　宋锋1　薛良伟1　王卫1（河南省国土资源科学研究院，郑州 450016；天津大学建筑工程学院，天津 300072）《信阳师范学院学报》（自然科学版），文章编号：1003-0972-(2008)-02-0240-03摘要 应用多级模糊识别模型进行矿山地质环境评价，克服最大隶属度原则所不适用的地方，而且以相对隶属度、隶属函数为基础，使隶属度、隶属函数的计算更加容易。建立了矿山地质环境评价模型，并应用于小秦岭矿区地质环境质量综合评价中，评价结果显示，该方法对矿山地质环境评价可行、可靠。关键词多级模糊识别模型 地质环境评价 小秦岭矿山地质环境评价的数学方法有多种，如地理信息系统（GIS）、BP人工神经网络、灰色系统理论、模糊数学方法等都是较为常用的评价方法，这些方法各有其优缺点（田婧等，2007）。矿山地质环境质量评价是解决评价对象的多指标模式识别和排序问题，模糊数学理论中的最大隶属度原则在此问题中得到了广泛的应用。然而，最大隶属度原则有时忽略某些信息，导致结果失真。陈守煜（1998）提出的多级模糊识别模型以相对级别特征值作为判断或识别的依据，克服了最大隶属度原则所不适用的地方，使隶属度、隶属函数的计算更容易。因此，笔者采用多级模糊识别模型来评价某典型矿山的地质环境状况。1 模糊识别模型介绍1 指标相对隶属度公式设某样本需要对模糊子集A进行识别，样本m个指标组成的特征向量为X=(x1x2…xixm)T，其中：xi为样本指标i 的特征值，i=1，2，…，m。如样本依据m个指标c个级别的已知指标标准特征值进行识别，则有指标标准特征值矩阵：环境·生态·水文·岩土：理论探讨与应用实践式中：yih为指标i级别h的标准特征值，h=1，2，…，c，i=1，2，…，m。通常将从1级至c级指标标准特征值减小称为指标递减型；从1级至c级指标标准特征值增加称为指标递增型，则递减型指标对A的相对隶属度（隶属函数）为环境·生态·水文·岩土：理论探讨与应用实践h级指标标准特征值对A的相对隶属度为环境·生态·水文·岩土：理论探讨与应用实践递增型指标对A的相对隶属度（隶属函数）为环境·生态·水文·岩土：理论探讨与应用实践h级指标标准特征值对A的相对隶属度为环境·生态·水文·岩土：理论探讨与应用实践2 模糊识别模型的建立通过隶属度分别把指标与指标标准特征值矩阵变换为A的指标与指标标准特征值的相对隶属度矩阵：R=(r1r2… rm)T=(ri)环境·生态·水文·岩土：理论探讨与应用实践设样本A的各个级别相对隶属度矩阵为U=(u1u2…uc)T=(uh)式中：uh为样本对A的级别h相对隶属度，h=1，2，…，c。由样本在级别区间[a，b]范围内，故矩阵U应满足规一化约束条件： uh=1，同时应有uh=0，且h＜a或h＞b。为了求解样本对模糊概念A的级别h的最优相对隶属度，建立目标函数：环境·生态·水文·岩土：理论探讨与应用实践求解环境·生态·水文·岩土：理论探讨与应用实践求得模糊识别模型为环境·生态·水文·岩土：理论探讨与应用实践3 相对级别特征值的求解设级别变量h以对应的相对隶属度为权重，其总和H(u)= uh·h，称为相对级别特征值或相对状态特征值。相对级别特征值H(u)是一个描述状态或级别的无量纲数，且1≤H(u)≤c，相对级别特征值由于利用了全部相对隶属度信息，其判断结论比最大隶属度原则更符合实际情况。据此，可应用相对级别特征值H(u)反馈得到相应的级别，对样本作出归属何种级别的判定。2 应用实例1 研究区概况小秦岭矿区位于河南省西部灵宝市境内的豫、陕、晋三省交界处，矿业经济发展很快，矿区内有国家和地方黄金企业数十家，矿山坑口数千个，矿业已成为灵宝市的支柱产业。然而，由于当地矿业资源的管理、开发体制不健全，小秦岭矿区矿业资源又作为淘金者的首选目标，该地区在淘金者的乱采滥挖下，不可再生的矿业资源和矿区地质环境遭到了严重的破坏。此外，人为的破坏还给该地区带来了崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害。因此，运用适当的方法对小秦岭矿区地质环境进行综合评价，对以后矿山恢复治理工作有重要的指导意义。2 评价单元划分结合对小秦岭矿区的实地调研结果，并遵照客观、公正、科学地反映矿区地质环境区域差异的原则，将评价区划分了87个评价单元。采用先定性分析矿区的主要地质环境问题，并综合考虑地形地貌特征、水系发育特征、人类活动强度等因素，对矿区内问题比较突出地区划定评价单元网格；对于其余地区，则按照3km×3km的正方形网格来划分评价单元，在单元划分的同时还注意与行政界域、水系界域的相互包容以及对边缘单元、小单元的适当合并。此外，在遵循地质环境客观特征的基础上，还考虑到兼顾局部特殊要求的情况，如在豫陕两省交界的地区则按照行政分区边界来划定。划分结果如下：单元dx1和dx2为大西峪区间；w1～w4为文峪区间；单元z1～z3为枣香峪区间；单元dh1～dh3为大湖峪区间；单元zy为藏马峪和阎家峪区间；单元f为夫夫峪区间；单元g为观音峪区间；单元j为荆山峪区间；单元i1～i10为苍珠峪、白花峪、枪马峪、杨砦峪、朱家峪相应的区间；单元1～61是按照正方形网格与各类界域边界交汇并进行适当合并或裁减的评价单元。3 矿区地质环境质量评价指标分级在综合比较成天翔等（2007）、徐友宁等（2003）、蔡斌等（2006）关于选取评价指标研究成果的基础上，从小秦岭矿区地质环境现状条件出发，综合考虑研究区自然条件、人类活动影响、资料收集情况等因素，选择了地表坡度、岩土体抗侵蚀性、植被覆盖率、年降水量、地质灾害、水土流失、地表水污染、人类工程活动强度、矿渣堆积量9个评价指标。对于选取的评价指标，按照地质环境质量“优”、“良”、“中”、“差”、“极差”划分为5个级别，各级别相应指标的标准值如表1所示。表1 小秦岭矿区地质环境评价指标分级标准　Table1 Index classification standard of geology environmental in Xiaoqinling 4 确定权重系数目前系数确定的方法很多，大致可分为德尔菲、层次分析等主观赋权法和主成分分析、因子分析等客观赋权法，运用主观赋权法掺杂了决策者的主观随意性，而运用客观赋权法却缺乏决策者的意愿，故本次研究采用主观赋权与客观赋权相结合的方法，先由主成分—因子分析赋权法计算出一组初始权重，再带入评价模型进行计算，如果计算结果合理则直接采用该指标权重，如果计算结果差别较大，则在初始权重的基础上再进行适当微调，最终求出一组合理的权重系数，如表2所示。表2 评价指标的权重系数　Table2 Weighing coefficient of evaluation 5 小秦岭矿区地质环境评价结果及分析用VB语言编制相应的计算程序、开发评价模型，结合各单元评价指标的量值和小秦岭矿区实地调研情况，给定地质环境质量评价的最终结果，见表3和图1。表3 小秦岭矿区地质环境质量评价结果　Table3 Evaluative result of geologic environmental quality in Xiaoqinling field图1 小秦岭矿区地质环境质量评价效果图将该评价结果与已知物元分析法评价结果相比较，仅有39号、55号、58号、dx2号、i5号、dh3号单元评价结果有偏差，且偏差在允许范围内。3 结论多级模糊识别模型分析较物元分析、模糊理论分析等方法计算简便，又克服了最大隶属度原则所不适用的地方。该方法用于矿山地质环境评价，对属于相同级别的检测单元间的差别亦可分区，可以直接看出各单元环境质量的优劣程度，从而为环境治理工作提供更直接的信息。实践证明，用该方法对矿山地质环境进行评价可行、可靠。参考文献蔡斌，胡卸文模糊综合评判在绵阳市环境地质风险性分区评价中的应用水文地质工程地质，（2）：67～陈守煜工程模糊集理论与应用北京：国防工业出版社成天翔，张骏，杜东菊天水地区断裂活动性与地质灾害的相关性研究工程地质学报，15（1）：33～田婧，韩秀丽工程地质环境评价方法河北理工大学大学学报，29（1）：125～徐友宁，袁汉春，何芳，陈社斌，张江华矿山环境地质问题综合评价指标体系地质通报，22（10）：829～Research of Multi-Classification Fuzzy Pattern Recognition Model in Mine Geological Quality Evaluation—The Case of the Mine in Xiaoqinling FieldXing Yong-qiang1，Zheng Zhao2，Song Feng1，Xue Liang-wei1，Wang Wei1（Henan Land and Resources Research Institute，Zhengzhou 450016；College of Civil Engineering，Tianjin University，Tianjin 300072）Abstract：Based on the relative membership degree and function，the model of multi-classification fuzzy pattern recognition is applied in assessment of mine geo-environment quality，which counteracts the defects of maximum membership degree law and makes it easier to calculate the relative membership degree and The paper has established assessment model of geo-environment quality and uses it to assess the mine geo-environment quality of Xiaoqinling The result indicates that the method is feasible and Key words：multi-classification fuzzy pattern recognition model；geological environment evaluation；Xiaoqinling field

影像科学与光化学 [1674-0475] 本刊收录在： 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊(2009-2010)提示: CSCD核心库(C)本刊收录在： 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊库(2013-2014)提示: CSCD核心库(C)本刊收录在： 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊核心库(2011-2012)本刊收录在： 中国科技期刊引证报告(2010年版)提示: 《引证报告》2010年版影响因子:413本刊收录在： 中国科技期刊引证报告(2011年版)提示: 《引证报告》2011年版影响因子:368本刊收录在： 中国科技期刊引证报告(2012年版)本刊收录在： 中国科技期刊引证报告(2013年版)提示: 《引证报告》2013年版影响因子:475本刊收录在： 中文核心期刊要目总览(2008年版)提示: 排序：化学、晶体学 - 第24位本刊收录在： 中文核心期刊要目总览(2011年版)提示: 排序：化学，晶体学类 - 第21位主题分类：O6,O7：化学，晶体学: O6,O7：化学，晶体学该刊物不属于EI检索，谢谢。