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國(guó)際簡(jiǎn)稱：IEEE T NEUR NET LEAR
Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems
SCIE
按雜志級(jí)別劃分： 中科院1區(qū) 中科院2區(qū) 中科院3區(qū) 中科院4區(qū)
- ISSN：2162-237X
- 創(chuàng)刊時(shí)間：2012
- 是否預(yù)警：否
- E-ISSN：2162-2388
- 出版地區(qū)：UNITED STATES
- 是否OA：未開放
- 出版語(yǔ)言：English
- 出版周期：12 issues/year
- 影響因子：10.2
- 出版商：IEEE Computational Intelligence Society
- 審稿周期： 一般,3-8周
- CiteScore：23.8
- H-index：180
- 出版國(guó)人文章占比：0.45
- 開源占比：0.1172
- 文章自引率：0.0961...
Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems雜志簡(jiǎn)介
Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems是由IEEE Computational Intelligence Society出版商主辦的計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)學(xué)術(shù)期刊，自2012年創(chuàng)刊以來，一直以高質(zhì)量的內(nèi)容贏得業(yè)界的尊重。該期刊擁有正式的刊號(hào)（ISSN：2162-237X，E-ISSN：2162-2388），出版周期12 issues/year，其出版地區(qū)設(shè)在UNITED STATES。該期刊的核心使命旨在推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)及COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE學(xué)科界的教育研究與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的交流，發(fā)表同行有創(chuàng)見的學(xué)術(shù)論文，提倡學(xué)術(shù)爭(zhēng)鳴，激發(fā)學(xué)術(shù)創(chuàng)新，開展國(guó)際間學(xué)術(shù)交流，為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展注入活力。
該期刊文章自引率0.0961...，開源內(nèi)容占比0.1172，出版撤稿占比0，OA被引用占比0，讀者群體主要包括計(jì)算機(jī)科學(xué)的專業(yè)人員，研究生、本科生以及計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域愛好者，這些讀者群體來自全球各地，具有廣泛的學(xué)術(shù)背景和興趣。Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems已被國(guó)際權(quán)威學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)“ SCIE（Science Citation Index Expanded） ”收錄，方便全球范圍內(nèi)的學(xué)者和研究人員檢索和引用，有助于推動(dòng)COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE領(lǐng)域的研究進(jìn)展和創(chuàng)新發(fā)展。
CiteScore（2024年最新版）
- CiteScore：23.8
- SJR：4.17
- SNIP：3.995
| 學(xué)科類別 | 分區(qū) | 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: 這一創(chuàng)新指標(biāo)力求提供更為全面且精確的期刊評(píng)估，打破了過去僅依賴單一指標(biāo)如影響因子的局限。它通過綜合廣泛的引用數(shù)據(jù)，跨越多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，從而確保了更高的透明度和開放性。作為Scopus中一系列期刊指標(biāo)的重要組成部分，包括SNIP（源文檔標(biāo)準(zhǔn)化影響）、SJR（SCImago雜志排名）、引用文檔計(jì)數(shù)以及引用百分比。Scopus整合以上指標(biāo)，幫助研究者深入了解超過22,220種論著的引用情況。您可在Scopus Joumal Metrics website了解各個(gè)指標(biāo)的詳細(xì)信息。
CiteScore分區(qū)值與影響因子值數(shù)據(jù)對(duì)比
Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems中科院分區(qū)表
中科院分區(qū) 2023年12月升級(jí)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī)：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī)：理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣 | 1區(qū) 1區(qū) 2區(qū) 2區(qū) | 是 | 否 |
中科院分區(qū) 2022年12月升級(jí)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī)：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī)：理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣 | 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級(jí)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī)：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī)：理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣 | 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
中科院分區(qū) 2021年12月基礎(chǔ)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術(shù) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī)：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī)：理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣 | 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
中科院分區(qū) 2021年12月升級(jí)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī)：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī)：理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣 | 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級(jí)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī)：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī)：理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣 | 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
中科院分區(qū)表歷年分布趨勢(shì)圖
WOS期刊JCR分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 13 / 197 |
93.7% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE | SCIE | Q1 | 3 / 59 |
95.8% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 7 / 143 |
95.5% |
| 學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 11 / 352 |
97% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 13 / 198 |
93.69% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE | SCIE | Q1 | 4 / 59 |
94.07% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 7 / 143 |
95.45% |
| 學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 12 / 354 |
96.75% |
JCR（Journal Citation Reports）分區(qū)，也被稱為JCR期刊分區(qū)，是由湯森路透公司（現(xiàn)在屬于科睿唯安公司）制定的一種國(guó)際通用和公認(rèn)的期刊分區(qū)標(biāo)準(zhǔn)。JCR分區(qū)基于SCI數(shù)據(jù)庫(kù)，按照期刊的影響因子進(jìn)行排序，按照類似等分的方式將期刊劃分為四個(gè)區(qū)：Q1、Q2、Q3和Q4。需要注意的是，JCR分區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)與中科院JCR期刊分區(qū)（又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù)）存在不同之處。例如，兩者的分區(qū)數(shù)量不同，JCR分為四個(gè)區(qū)，而中科院分區(qū)則分為176個(gè)學(xué)科，每個(gè)學(xué)科又按照影響因子高低分為四個(gè)區(qū)。此外，兩者的影響因子取值范圍也存在差異。
歷年發(fā)文數(shù)據(jù)
| 年份 | 年發(fā)文量 |
| 2014 | 190 |
| 2015 | 274 |
| 2016 | 223 |
| 2017 | 256 |
| 2018 | 534 |
| 2019 | 316 |
| 2020 | 459 |
| 2021 | 1403 |
| 2022 | 1062 |
| 2023 | 1020 |
期刊互引關(guān)系
| 被他刊引用情況 | |
| 期刊名稱 | 引用次數(shù) |
| 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 |
| 引用他刊情況 | |
| 期刊名稱 | 引用次數(shù) |
| 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 |
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