Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems SCIE

神經網絡和學習系統的IEEE交易  國際簡稱:IEEE T NEUR NET LEAR

  • 計算機科學 大類學科
  • COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 小類學科
  • 1區 中科院分區
  • Q1 JCR分區

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems(神經網絡和學習系統的IEEE交易雜志)是由IEEE Computational Intelligence Society出版社主辦的一本以計算機科學-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE為研究方向,OA非開放(Not Open Access)的國際頂尖期刊。旨在幫助發展和壯大計算機科學及相關學科的各個方面。該期刊接受多種不同類型的文章。本刊出版語言為English,創刊于2012年。自創刊以來,已被SCIE(科學引文索引擴展板)等國內外知名檢索系統收錄。該雜志發表了高質量的論文,重點介紹了COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE在分析和實踐中的理論、研究和應用。

雜志介紹

  • ISSN:2162-237X

    E-ISSN:2162-2388

    出版商:IEEE Computational Intelligence Society

  • 出版語言:English

    出版地區:UNITED STATES

    出版周期:12 issues/year

  • 是否OA:未開放

    是否預警:否

    創刊時間:2012

  • 年發文量:1020

    影響因子:10.2

    研究類文章占比:99.31%

    Gold OA文章占比:4.86%

    H-index:180

    出版國人文章占比:0.45

    出版撤稿文章占比:

    開源占比:0.11...

    文章自引率:0.0961...

《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》是一份國際頂尖期刊,為計算機科學領域的研究人員和從業者提供科學論壇。該期刊涵蓋了計算機科學及相關學科的所有方面,包括基礎和應用研究,使讀者能夠獲得來自世界各地的最新、前沿的研究。該期刊歡迎涉及計算機科學領域的原創理論、方法、技術和重要應用的稿件,并刊載了涉及計算機科學領域的相關欄目:綜述、論著、述評、論著摘要等。所有投稿都有望達到高標準的科學嚴謹性,并為推進該領域的科研知識傳播做出貢獻。該期刊最新CiteScore值為23.8,最新影響因子為10.2,SJR指數為4.17,SNIP指數為3.995。

期刊Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems近年評價數據趨勢圖

中科院SCI期刊分區大類分區趨勢圖
期刊自引率趨勢圖
期刊CiteScore趨勢圖
期刊影響因子趨勢圖
期刊年發文量趨勢圖

期刊CiteScore指數統計(2024年最新版)

CiteScore指標的應用非常廣泛,以期刊的引用次數為基礎評估期刊的影響力。它可以反映期刊的學術影響力和學術水平,是學術界常用的期刊評價指標之一。

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
23.8 4.17 3.995
學科類別 分區 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Computer Networks and Communications Q1 4 / 395

99%

大類:Computer Science 小類:Computer Science Applications Q1 11 / 817

98%

大類:Computer Science 小類:Software Q1 10 / 407

97%

大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 10 / 350

97%

CiteScore是由Elsevier公司開發的一種用于衡量科學期刊影響力的指標,以期刊的引用次數為基礎評估期刊的影響力。這個指標是由Scopus數據庫支持,以四年為一個時段,連續評估期刊和叢書的引文影響力的。具體來說,CiteScore是計算某期刊連續三年發表的論文在第四年度的篇均引用次數。CiteScore和影響因子(IF)有所不同。例如,在影響因子的計算中,分子是來自所有文章的引用次數,包括編輯述評、讀者來信、更正信息和新聞等非研究性文章,而分母則不包括這些非研究性文章。然而,在CiteScore的計算中,分子和分母都包括這些非研究性文章。因此,如果這些非研究性文章比較多,由于分母較大,相較于影響因子,CiteScore計算出來的分數可能會偏低。此外,CiteScore的引用數據來自Scopus數據庫中的22000多個期刊,比影響因子來自Web of Science數據庫的11000多個期刊多了一倍。

期刊WOS(JCR)分區(2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 13 / 197

93.7%

學科:COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE SCIE Q1 3 / 59

95.8%

學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 7 / 143

95.5%

學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 11 / 352

97%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 13 / 198

93.69%

學科:COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE SCIE Q1 4 / 59

94.07%

學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 7 / 143

95.45%

學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 12 / 354

96.75%

WOS(JCR)分區是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評價指標,分區越靠前一般代表期刊質量越好,發文難度也越高。這種分級體系有助于科研人員快速了解各個期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個學科領域進行分類,然后以影響因子為標準平均分為四個等級:Q1、Q2、Q3和Q4區。這種設計使得科研人員可以更容易地進行跨學科比較。

中科院SCI期刊分區

中科院SCI期刊分區是由中國科學院國家科學圖書館制定的。將所有的期刊按照學科進行分類,以影響因子為標準平均分為四個等級。分區越靠前一般代表期刊質量越好,發文難度也越高。

2023年12月升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
計算機科學 1區
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機:硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣
1區 1區 2區 2區

2022年12月升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
計算機科學 1區
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機:硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣
1區 1區 1區 1區

2021年12月舊的升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
計算機科學 1區
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機:硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣
1區 1區 1區 1區

2021年12月基礎版

Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
工程技術 1區
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機:硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣
1區 1區 1區 1區

2021年12月升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
計算機科學 1區
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機:硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣
1區 1區 1區 1區

2020年12月舊的升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
計算機科學 1區
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機:硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣
1區 1區 1區 1區

投稿提示

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems(中文譯名神經網絡和學習系統的IEEE交易雜志)是一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE,COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE領域的國際期刊,致力于為全球COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE領域的研究者提供一個高質量的學術交流平臺。該期刊ISSN:2162-237X,E-ISSN:2162-2388,出版周期12 issues/year。在中科院的大類學科分類中,該期刊屬于計算機科學范疇,而在小類學科中,它主要涵蓋了COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE這一領域。編輯部誠摯邀請廣大計算機科學領域的專家學者投稿,內容可以涵蓋計算機科學的綜合研究、實踐應用、創新成果等方面。同時,我們也歡迎學者們就相關主題進行簡短的交流和評論,以促進學術界的互動與合作。為了保證期刊的質量,審稿周期預計為 一般,3-8周 。在此期間,編輯部將對所有投稿進行嚴格的同行評審,以確保發表的文章具有較高的學術價值和實用性。

值得一提的是,Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems近期并未被列入國際期刊預警名單,這意味著其學術質量和影響力得到了廣泛認可。該期刊為計算機科學領域的學者提供了一個優質的學術交流平臺。因此,關注并投稿至Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems無疑是一個明智的選擇,這將有助于提升您的學術聲譽和研究成果的傳播。

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投稿咨詢

期刊發文分析

機構發文量統計
機構 發文量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 155
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY 60
CITY UNIVERSITY OF HONG KONG 58
NANJING UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY 51
SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA 48
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 41
TSINGHUA UNIVERSITY 40
GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 38
UNIVERSITY OF MACAU 36
UNIVERSITY OF TECHNOLOGY SYDNEY 36
國家 / 地區發文量統計
國家 / 地區 發文量
CHINA MAINLAND 929
USA 278
Australia 149
England 98
Singapore 60
Canada 54
Italy 49
South Korea 42
Japan 31
France 23
期刊引用數據次數統計
期刊引用數據 引用次數
IEEE T NEUR NET LEAR 1628
IEEE T PATTERN ANAL 460
IEEE T CYBERNETICS 355
AUTOMATICA 348
IEEE T AUTOMAT CONTR 303
IEEE T IMAGE PROCESS 301
NEUROCOMPUTING 296
J MACH LEARN RES 226
NEURAL NETWORKS 206
IEEE T SYST MAN CY-S 141
期刊被引用數據次數統計
期刊被引用數據 引用次數
IEEE ACCESS 2485
NEUROCOMPUTING 1779
IEEE T NEUR NET LEAR 1628
IEEE T CYBERNETICS 693
J FRANKLIN I 476
IEEE T SYST MAN CY-S 467
NEURAL NETWORKS 466
NEURAL COMPUT APPL 463
NEURAL PROCESS LETT 426
INFORM SCIENCES 333
文章引用數據次數統計
文章引用數據 引用次數
Object Detection With Deep Learning: A Rev... 201
Adaptive Fuzzy Neural Network Control for ... 121
Efficient kNN Classification With Differen... 110
Broad Learning System: An Effective and Ef... 103
Dendritic Neuron Model With Effective Lear... 80
Adversarial Examples: Attacks and Defenses... 77
Consensus of Hybrid Multi-Agent Systems 71
Applications of Deep Learning and Reinforc... 67
From Deterministic to Generative: Multimod... 66
Exploring Auxiliary Context: Discrete Sema... 62

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