Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам нидерландское научное издание Wireless Personal Communications. Журнал имеет третий квартиль, издается в Springer Netherlands, его SJR за 2020 г. равен 0,302, пятилетний импакт-фактор - 1,369, печатный ISSN - 0929-6212, электронный - 1572-834X, предметные области - Электротехническая и электронная промышленность, Прикладная наука о компьютерах. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Рамдже Прасад, контактные данные - ramjee@btech.au.dk.
Дополнительные публикационные контакты - JosephIan.Reyes@springernature.com, hermine.vloemans@springernature.com, journalpermissions@springernature.com, jana.palinkas@springer.com.
К публикации принимаются учебные пособия, обзоры и оригинальные исследовательские работы, посвященные мобильной связи и вычислениям, исследованиям теоретических, инженерных и экспериментальных аспектов радиосвязи, голоса, данных, изображений и мультимедиа, распространения, системных моделей, кодирования речи и изображений, методов множественного доступа, протоколов, оценку производительности, локальные радиосети, сети и архитектуры и т. д . Помимо вышеперечисленных направлений, в журнал также принимаются статьи, посвященные междисциплинарным аспектам беспроводной связи, большим данным и аналитике, бизнесу и экономике, обществу и окружающей среде. В журнале представлено пять основных типов статей: полные технические статьи, краткие статьи, технические аспекты политики и стандартизации, письма, предлагающие новые исследовательские мысли и экспериментальные идеи, а также приглашенные статьи по важным и новым темам, написанные известными экспертами.
Адрес издания - https://www.springer.com/journal/11277/
Пример статьи, название - Wireless IoT and Cyber-Physical System for Health Monitoring Using Honey Badger Optimized Least-Squares Support-Vector Machine. Заголовок (Abstract) - Health monitoring is a prominent factor in a person's daily life. Healthcare for the elderly is becoming increasingly important as the population ages and grows. The health of an Elderly patient needs frequent examination because the health deteriorates with an increasing age profile. IoT is utilized everywhere in the health industry to identify and communicate with the patients by the professional. A cyber-physical system (CPS) is used to combine physical processes with communication and computation. CPS and IoT are both wirelessly connected via information and communication technologies. The novelty of the research lies in the Honey Badger (HB) algorithm optimized Least-squares Support-Vector Machine (LS-SVM) architecture proposed in this paper for monitoring multi parameters to categorize and determine the abnormal patient details present in the dataset. Since the performance of the LS-SVM is highly dependent on the width coefficient and regularization factor, the HB algorithm is employed in this study to optimize both parameters. The HB algorithm is capable of solving the medical problem that has a complex search space and it also improves the convergence performance of the LS-SVM classifier by achieving a tradeoff between the exploration and exploitation phases. The HB optimized LS-SVM classifier predicts the patients with deteriorating health conditions and evaluates the accuracy of the results obtained. In the end, the statistical data is provided to the caretaker via a smartphone application as a monthly statistical report. The proposed model offers a Positive Predictive Value (PPV), Negative Predictive Value (NPV), and an Area Under the Curve (AUC) score of 0.9478, 0.9587, and 0.9617 respectively which is relatively higher than the conventional techniques such as Decision tree, Random Forest, and Support Vector Machine (SVM) classifier. The simulation results demonstrate that the proposed model efficiently models the sensor parameters and offers timely support to elderly patients. Keywords: Machine learning; Supervised learning; Data set; Classification; Health monitoring; IoT; CPS
