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      首頁 > 計(jì)算機(jī)科學(xué) > 期刊介紹

      Neurocomputing

      評(píng)價(jià)信息: 加入收藏

      影響因子:5.5

      年發(fā)文量:903

      神經(jīng)計(jì)算 SCIE

      Neurocomputing

      《神經(jīng)計(jì)算》(Neurocomputing)是一本以工程技術(shù)-計(jì)算機(jī):人工智能綜合研究為特色的國際期刊。該刊由Elsevier出版商創(chuàng)刊于1989年,刊期Bimonthly。該刊已被國際重要權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄。期刊聚焦工程技術(shù)-計(jì)算機(jī):人工智能領(lǐng)域的重點(diǎn)研究和前沿進(jìn)展,及時(shí)刊載和報(bào)道該領(lǐng)域的研究成果,致力于成為該領(lǐng)域同行進(jìn)行快速學(xué)術(shù)交流的信息窗口與平臺(tái)。該刊2023年影響因子為5.5。CiteScore指數(shù)值為13.1。

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      期刊簡介預(yù)計(jì)審稿時(shí)間: 約5.7個(gè)月 約15.5周

      Neurocomputing publishes articles describing recent fundamental contributions in the field of neurocomputing. Neurocomputing theory, practice and applications are the essential topics being covered.

      《神經(jīng)計(jì)算》發(fā)表文章介紹神經(jīng)計(jì)算領(lǐng)域的最新基礎(chǔ)貢獻(xiàn)。神經(jīng)計(jì)算理論、實(shí)踐和應(yīng)用是其涵蓋的重要主題。

      《Neurocomputing》(神經(jīng)計(jì)算)編輯部通訊方式為ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE。如果您需要協(xié)助投稿或潤稿服務(wù),您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊咨詢服務(wù)十年,熟悉發(fā)表政策,可為您提供一對(duì)一投稿指導(dǎo),避免您在投稿時(shí)頻繁碰壁,節(jié)省您的寶貴時(shí)間,有效提升發(fā)表機(jī)率,確保SCI檢索(檢索不了全額退款)。我們視信譽(yù)為生命,多方面確保文章安全保密,在任何情況下都不會(huì)泄露您的個(gè)人信息或稿件內(nèi)容。

      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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 2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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 2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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 2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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 2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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 2區(qū)
      名詞解釋:

      基礎(chǔ)版:即2019年12月17日,正式發(fā)布的《2019年中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表》;將JCR中所有期刊分為13個(gè)大類,期刊范圍只有SCI期刊。

      升級(jí)版:即2020年1月13日,正式發(fā)布的《2019年中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表升級(jí)版(試行)》,升級(jí)版采用了改進(jìn)后的指標(biāo)方法體系對(duì)基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進(jìn),影響因子不再是分區(qū)的唯一或者決定性因素,也沒有了分區(qū)的IF閾值期刊由基礎(chǔ)版的13個(gè)學(xué)科擴(kuò)展至18個(gè),科研評(píng)價(jià)將更加明確。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開始,分區(qū)表將只發(fā)布升級(jí)版結(jié)果,不再有基礎(chǔ)版和升級(jí)版之分,基礎(chǔ)版和升級(jí)版(試行)將過渡共存三年時(shí)間。

      JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

      JCR分區(qū)等級(jí):Q1

      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 42 / 197

      78.9%

      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 Q2 52 / 198

      73.99%

      Gold OA文章占比 研究類文章占比 文章自引率
      8.34% 96.23% 0.1
      開源占比 出版國人文章占比 OA被引用占比
      0.03... 0.59 0.01...

      名詞解釋:JCR分區(qū)在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)、科研成果展示、科研方向引導(dǎo)以及學(xué)術(shù)交流與合作等方面都具有重要的價(jià)值。通過對(duì)期刊影響因子的精確計(jì)算和細(xì)致劃分,JCR分區(qū)能夠清晰地反映出不同期刊在同一學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的相對(duì)位置,從而幫助科研人員準(zhǔn)確識(shí)別出高質(zhì)量的學(xué)術(shù)期刊。

      CiteScore 指數(shù)(2024年最新版)

      CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數(shù)
      13.1 1.815 1.86
      學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
      大類:Neuroscience 小類:Cognitive Neuroscience Q1 5 / 115

      96%

      大類:Neuroscience 小類:Computer Science Applications Q1 56 / 817

      93%

      大類:Neuroscience 小類:Artificial Intelligence Q1 41 / 350

      88%

      名詞解釋:CiteScore是基于Scopus數(shù)據(jù)庫的全新期刊評(píng)價(jià)體系。CiteScore 2021 的計(jì)算方式是期刊最近4年(含計(jì)算年度)的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數(shù)據(jù)庫Scopus,適用于所有連續(xù)出版物,而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過 26000 種期刊,比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認(rèn)為是影響因子最有力的競爭對(duì)手。

      數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖

      歷年中科院分區(qū)趨勢(shì)圖

      歷年IF值(影響因子)

      歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量

      歷年自引數(shù)據(jù)

      發(fā)文數(shù)據(jù)

      2019-2021年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

      國家/地區(qū) 數(shù)量
      CHINA MAINLAND 3111
      USA 342
      England 196
      Australia 145
      Spain 136
      Canada 101
      Singapore 93
      India 92
      South Korea 78
      Japan 70

      2019-2021年機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

      機(jī)構(gòu) 數(shù)量
      CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 263
      NORTHEASTERN UNIVERSITY - CHINA 119
      UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE & TECHN... 118
      HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 111
      NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY 100
      HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOL... 97
      XIDIAN UNIVERSITY 94
      SOUTH CHINA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 92
      BEIHANG UNIVERSITY 85
      SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA 84

      2019-2021年文章引用數(shù)據(jù)

      文章引用名稱 引用次數(shù)
      GAN-based synthetic medical image augmen... 124
      Feature selection in machine learning: A... 111
      Deep visual domain adaptation: A survey 97
      A survey on security control and attack ... 95
      Remaining useful life estimation of engi... 80
      A neural network constructed by deep lea... 76
      Facial expression recognition via learni... 70
      A review on neural networks with random ... 61
      A novel optimized SVM classification alg... 59
      A survey on Deep Learning based bearing ... 55

      2019-2021年文章被引用數(shù)據(jù)

      被引用期刊名稱 數(shù)量
      NEUROCOMPUTING 3507
      IEEE ACCESS 3268
      MULTIMED TOOLS APPL 783
      NEURAL PROCESS LETT 677
      NEURAL COMPUT APPL 574
      SENSORS-BASEL 493
      APPL SOFT COMPUT 477
      J FRANKLIN I 413
      APPL SCI-BASEL 383
      EXPERT SYST APPL 368

      2019-2021年引用數(shù)據(jù)

      引用期刊名稱 數(shù)量
      NEUROCOMPUTING 3507
      IEEE T NEUR NET LEAR 1779
      IEEE T PATTERN ANAL 1287
      IEEE T IMAGE PROCESS 1081
      IEEE T CYBERNETICS 896
      AUTOMATICA 872
      IEEE T AUTOMAT CONTR 738
      PATTERN RECOGN 710
      NEURAL NETWORKS 613
      J MACH LEARN RES 494

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      免責(zé)聲明

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