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Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems
SCIE
ISSN:2162-237X
参考译名:神经网络和学习系统的IEEE交易杂志
E-ISSN:2162-2388
期刊导读:
《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》是一本由IEEE Computational Intelligence Society出版商出版的计算机科学国际刊物,国际简称为IEEE T NEUR NET LEAR,中文名称神经网络和学习系统的IEEE交易。该刊创刊于2012年,出版周期为12 issues/year。 《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》2023年影响因子为10.2,被收录于国际知名权威数据库SCIE。

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中科院分区1区
JCR分区Q1
影响因子10.2
预计审稿周期一般,3-8周
基本信息
大类学科:计算机
小类学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
出版商:IEEE Computational Intelligence Society
是否开放:No
出版语言:English
出版地区:UNITED STATES
出版周期:12 issues/year
出版年份:2012
年发文量:1020
Gold OA文章占比:4.86%
是否预警:否
截稿时间:长期
期刊简介

《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》重点专注发布COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE领域的新研究,旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。鼓励该领域研究者详细地发表他们的高质量实验研究和理论结果。根据网友分享的投稿经验,平均审稿速度为 一般,3-8周 。该杂志创刊至今,在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE领域,影响力非凡,对来稿文章质量要求很高,稿件投稿过审难度很大,刊登文章的学术水平和编辑质量在同类杂志中均名列前茅。如果你想在该杂志上发表论文,你可以向编辑部提交文章,但文章必须具有重要意义并代表该领域专业的发展。我们欢迎广大同领域的研究者提交投稿。

近年评价数据趋势图
CiteScore指数统计
CiteScore指标的应用非常广泛,以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。它可以反映期刊的学术影响力和学术水平,是学术界常用的期刊评价指标之一。
CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
23.8 4.17 3.995 学科类别 分区 排名 百分位
大类:ComputerScience
小类:ComputerNetworksandCommunications
Q1 4/395
99%
99% Complete
大类:ComputerScience
小类:ComputerScienceApplications
Q1 11/817
98%
98% Complete
大类:ComputerScience
小类:Software
Q1 10/407
97%
97% Complete
大类:ComputerScience
小类:ArtificialIntelligence
Q1 10/350
97%
97% Complete
CiteScore是由Elsevier公司开发的一种用于衡量科学期刊影响力的指标,以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。这个指标是由Scopus数据库支持,以四年为一个时段,连续评估期刊和丛书的引文影响力的。具体来说,CiteScore是计算某期刊连续三年发表的论文在第四年度的篇均引用次数。CiteScore和影响因子(IF)有所不同。例如,在影响因子的计算中,分子是来自所有文章的引用次数,包括编辑述评、读者来信、更正信息和新闻等非研究性文章,而分母则不包括这些非研究性文章。然而,在CiteScore的计算中,分子和分母都包括这些非研究性文章。因此,如果这些非研究性文章比较多,由于分母较大,相较于影响因子,CiteScore计算出来的分数可能会偏低。此外,CiteScore的引用数据来自Scopus数据库中的22000多个期刊,比影响因子来自Web of Science数据库的11000多个期刊多了一倍。
WOS(JCR)分区
按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 13 / 197
93.7%
93.7% Complete
学科:COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE SCIE Q1 3 / 59
95.8%
95.8% Complete
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 7 / 143
95.5%
95.5% Complete
学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 11 / 352
97%
97% Complete
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 13 / 198
93.69%
93.69% Complete
学科:COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE SCIE Q1 4 / 59
94.07%
94.07% Complete
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 7 / 143
95.45%
95.45% Complete
学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 12 / 354
96.75%
96.75% Complete
WOS(JCR)分区是由科睿唯安公司提出的一种新的期刊评价指标,分区越靠前一般代表期刊质量越好,发文难度也越高。这种分级体系有助于科研人员快速了解各个期刊的影响力和地位。JCR将所有期刊按照各个学科领域进行分类,然后以影响因子为标准平均分为四个等级:Q1、Q2、Q3和Q4区。这种设计使得科研人员可以更容易地进行跨学科比较。
中科院SCI期刊分区
中科院SCI期刊分区是由中国科学院国家科学图书馆制定的。将所有的期刊按照学科进行分类,以影响因子为标准平均分为四个等级。分区越靠前一般代表期刊质量越好,发文难度也越高。
2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
1区
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 计算机:硬件
1区
2022年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
1区
2021年12月旧的升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
1区
2021年12月基础版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
工程技术
1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
1区
2021年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
1区
2020年12月旧的升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
1区
发文统计

文章名称

引用次数

Object Detection With Deep Learning: A Review

201

Adaptive Fuzzy Neural Network Control for a Constrained Robot Using Impedance Learning

121

Efficient kNN Classification With Different Numbers of Nearest Neighbors

110

Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture

103

Dendritic Neuron Model With Effective Learning Algorithms for Classification, Approximation, and Prediction

80

Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning

77

Consensus of Hybrid Multi-Agent Systems

71

Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data

67

From Deterministic to Generative: Multimodal Stochastic RNNs for Video Captioning

66

Exploring Auxiliary Context: Discrete Semantic Transfer Hashing for Scalable Image Retrieval

62

国家/地区

发文量

CHINA MAINLAND

929

USA

278

Australia

149

England

98

Singapore

60

Canada

54

Italy

49

South Korea

42

Japan

31

France

23

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