Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Мы начинаем обзор изданий из области Компьютерных наук. Сегодня хотим представить ванему вниманию Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences - научное издание из Саудовской Аравии. Журнал имеет первый квартиль, издается в King Saud University, находится в открытом доступе, его SJR за 2020 г. равен 0,617, импакт-фактор - 13,473, печатный ISSN - 2213-1248, электронный - 1319-1578, предметная область Компьютерные науки. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Нассер-Еддине Рикли, контактные данные - nahmed@ksu.edu.sa.
https://www.researchgate.net/profile/Nasser-Eddine-Rikli
Это рецензируемый международный журнал, который охватывает все аспекты как основ компьютера, так и его практического применения. Журнал публикует оригинальные статьи в следующих областях, но не ограничиваясь ими:
- Арабизация;
- Большие данные;
- Биоинформатика;
- Биометрия;
- Облачные вычисления;
- Компьютерная графика;
- Компьютерное зрение;
- Массовые вычисления;
- Интеллектуальный анализ данных;
- Хранилище данных;
- Электронный бизнес;
- Электронное обучение;
- Встроенные системы;
- Нечеткие системы;
- Сетевое вычисление;
- Высокопроизводительные вычисления;
- Обработка изображений;
- Информационная безопасность;
- Интернет вещей;
- Машинное обучение;
- Мобильные вычисления;
- Обработка естественного языка;
- Сетецентрические вычисления;
-Сетевые протоколы;
- Сетевая безопасность;
- Распознавание образов;
- Повсеместные вычисления;
- Робототехника;
- Социальные сети;
- Разработка программного обеспечения;
- Обработка речи;
- Беспроводные и мобильные сети;
- Беспроводной датчик сети.
Особое внимание уделяется последним тенденциям, связанным с передовыми исследованиями в данной области. Журнал публикует также специальные выпуски в рамках своей тематики, являющиеся результатом конкретных и целенаправленных редакционных усилий или охватывающие определенную тему. Все статьи подвергаются тщательному рассмотрению международными рецензентами.
Адрес издания - https://www.journals.elsevier.com/journal-of-king-saud-university-computer-and-information-sciences
Пример статьи, название - An adaptive method for feature selection and extraction for classification of epileptic EEG signal in significant states. Заголовок (Abstract) - Electroencephalography (EEG) is a measurement tool to measure the electrical activity of brain observed due to chemical variation in brain. The EEG analysis has important role in feature extraction and classification methods for detecting and predicting various brain diseases. Epilepsy is a major disease characterized by seizures and observed due to sudden abnormal electrical discharges in the brain. Mostly the research is carried out to classify the normal EEG signal from epileptic EEG signal. The objective of the paper is to identify pre-seizure state and seizure state of EEG signal using time and frequency features. Classifying these states of EEG signal using fuzzy classifier helps in predicting seizures. The methodology uses hypothetical testing to refine feature selection and pattern adapted wavelet transform to improve classification. The appropriate feature selection reduces computational complexity of the classifier. The artifacts are removed from the EEG signal using Independent Component Analysis (ICA). The CHB-MIT EEG scalp dataset from Children’s Hospital, Boston is used for experimentation. The result shows classification accuracy of 96.48 %, True Positive Rate 96.52% and False Positive Rate 0.352 for seizure detection and 96.02% accuracy for Pre-seizure state detection with 13–110 s earlier than the onset seizures. Keywords: Electroencephalogram (EEG); Epilepsy; Fuzzy inference engine; Pattern adapted wavelet transform (PAWT)
