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北京大学学报·哲学社会科学版杂志 刊名： 北京大学学报(哲学社会科学版) Journal of Peking University(Philosophy and Social Sciences) 主办单位：北京大学 出版周期：双月 ISSN：1000-5919 CN：11-1561/C 出版…
北京大学学报(哲学社会科学版)杂志电子版、《北京大学学报(哲学社会科学版)》杂志（期刊）大全。CNKI提供最全的北京大学学报(哲学社会科学版)杂志（期刊）电子版、北京大学学报(哲学社会科学版)杂志在线阅读、杂志订阅、电子杂志下载、杂志文章阅读、下载等服务。
《北京大学学报(哲学社会科学版)》期刊单篇文献网络出版声明 本刊为拥有纸质期刊出版许可的正式刊物；中国学术期刊（光盘版）电子杂志社（以下简称电子杂志社）为拥有互联网出版许可和互联网信息服务许可的出版单位。
北京大学图书馆研制的《中文核心期刊要目总览》1992、1996、2000、2004四版均收录北大学报为核心期刊。 中国社会科学院文献信息中心研制的《中国人文社会科学核心期刊要览》亦收录北大学 …
北京大学学报(哲学社会科学版) Journal of Peking University(Philosophy and Social Sciences) 核心期刊 CSSCI 基本信息 主办单位：北京大学 出版周期：双月 ISSN：1000-5919 CN：11-1561/C 出版地：北京市 语种…
本刊是北京大学主办的大型综合性学术理论期刊，反映北大最新的学术不平和学术动态，是蝉联第一届、第二届国家期刊奖的期刊。《北京大学学报》 [3]以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和"三个代表"重要思想为指导，坚持人文社会科学的正确导向，贯彻双百方针，走理论联系实际、学术结合 ...
《北京大学学报》以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和"三个代表"重要思想为指导，坚持人文社会科学的正确导向，贯彻双百方针，走理论联系实际、学术结合时代之路，追踪社会思潮、理论前沿和学术热点；依托北大丰厚的人文社会科学资源，把创世界一流大学的品牌意识和办刊的精品意识 ...
期刊导航. OAJ by Topics. 社会科学 (53) 北京大学学报 (哲学社会科学版) +. 经济科学 +. 金融法苑 +. 法律和社会科学 +. 北京大学教育评论 +. 北大商业评论.
北京大学学报自然科学版, 2021, 57 (4): 645-652. doi: 10.13209/j.0479-8023.2021.050. 摘要 HTML PDF (848KB) 利用差分整合移动平均自回归模型 (ARIMA)、后向传播神经网络 (BP)以及长短期记忆神经网络 (LSTM), 对广州市2015—2019 年的PM 2.5 浓度数据进行训练和预报, 研究集合经验模态 ...
北京大学学报·哲学社会科学版杂志 刊名： 北京大学学报(哲学社会科学版) Journal of Peking University(Philosophy and Social Sciences) 主办单位：北京大学 出版周期：双月 ISSN：1000-5919 CN：11-1561/C 出版…
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《北京大学学报(哲学社会科学版)》期刊单篇文献网络出版声明 本刊为拥有纸质期刊出版许可的正式刊物；中国学术期刊（光盘版）电子杂志社（以下简称电子杂志社）为拥有互联网出版许可和互联网信息服务许可的出版单位。
北京大学图书馆研制的《中文核心期刊要目总览》1992、1996、2000、2004四版均收录北大学报为核心期刊。 中国社会科学院文献信息中心研制的《中国人文社会科学核心期刊要览》亦收录北大学 …
北京大学学报(哲学社会科学版) Journal of Peking University(Philosophy and Social Sciences) 核心期刊 CSSCI 基本信息 主办单位：北京大学 出版周期：双月 ISSN：1000-5919 CN：11-1561/C 出版地：北京市 语种…
本刊是北京大学主办的大型综合性学术理论期刊，反映北大最新的学术不平和学术动态，是蝉联第一届、第二届国家期刊奖的期刊。《北京大学学报》 [3]以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和"三个代表"重要思想为指导，坚持人文社会科学的正确导向，贯彻双百方针，走理论联系实际、学术结合 ...
《北京大学学报》以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和"三个代表"重要思想为指导，坚持人文社会科学的正确导向，贯彻双百方针，走理论联系实际、学术结合时代之路，追踪社会思潮、理论前沿和学术热点；依托北大丰厚的人文社会科学资源，把创世界一流大学的品牌意识和办刊的精品意识 ...
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北京大学学报自然科学版, 2021, 57 (4): 645-652. doi: 10.13209/j.0479-8023.2021.050. 摘要 HTML PDF (848KB) 利用差分整合移动平均自回归模型 (ARIMA)、后向传播神经网络 (BP)以及长短期记忆神经网络 (LSTM), 对广州市2015—2019 年的PM 2.5 浓度数据进行训练和预报, 研究集合经验模态 ...
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