神经网络和学习系统的IEEE交易

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems 出版商:IEEE Computational Intelligence Society ISSN:2162-237X E-ISSN:2162-2388

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神经网络和学习系统的IEEE交易基本信息 SCIE

神经网络和学习系统的IEEE交易是一本在计算机科学领域享有国际盛誉的优秀杂志,其国际简称为IEEE T NEUR NET LEAR,全称《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》,由知名出版机构IEEE Computational Intelligence Society主办并发行。 自2012年创刊以来,该杂志一直致力于发表计算机科学领域的专业学术论文,展现独特且具有前瞻性的科研成果。它不仅是学术交流的重要平台,更促进了国内外同行间的深入研讨与思想碰撞,为计算机科学的发展做出了卓越贡献。

基本信息:
ISSN:2162-237X
E-ISSN:2162-2388
大类学科:计算机科学
研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE - COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
出版信息:
创刊时间:2012
出版地区:UNITED STATES
出版周期:12 issues/year
出版语言:English
评价信息:
年发文量:1020
中科院分区:1区
JCR分区:Q1
CiteScore:23.8

神经网络和学习系统的IEEE交易杂志介绍

神经网络和学习系统的IEEE交易(Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems)(国际简称:IEEE T NEUR NET LEAR)是一本专注于计算机科学领域的学术期刊。该期刊由知名的科学出版机构IEEE Computational Intelligence Society出版。自2012年创刊以来,该杂志一直致力于推动COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE领域的知识创新和学术交流。杂志的内容丰富,覆盖了计算机科学的的多个子领域,致力于发表计算机科学各子领域的高质量研究。 杂志的审稿标准严格,并通过同行评审流程确保发表的文章达到学术界的标准。此外,作为计算机科学领域的研究者和专业人士,神经网络和学习系统的IEEE交易是一个不可或缺的资源,它不仅提供了最新的科研信息,也是了解该领域最新研究动态和趋势的重要窗口。

近年来,神经网络和学习系统的IEEE交易的发文机构中,以下机构表现突出,发文数量位于前列: CHINESE ACADEMY OF SCIENCES(发文量155篇) 、NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY(发文量60篇) 、CITY UNIVERSITY OF HONG KONG(发文量58篇) 、NANJING UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY(发文量51篇) 、SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA(发文量48篇) 、HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY(发文量41篇) 、TSINGHUA UNIVERSITY(发文量40篇) 。这些数据反映了上述机构在计算机科学领域的研究活跃度和学术贡献。

期刊CiteScore指数(2024年最新版)

CiteScore排名

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
23.8 4.17 3.995

学科类别

大类:Computer Science 小类:Computer Networks and Communications

分区

Q1

排名

4 / 395

百分位

99%

23.8 4.17 3.995

学科类别

大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications

分区

Q1

排名

11 / 817

百分位

98%

23.8 4.17 3.995

学科类别

大类:Computer Science 小类:Software

分区

Q1

排名

10 / 407

百分位

97%

23.8 4.17 3.995

学科类别

大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence

分区

Q1

排名

10 / 350

百分位

97%

CiteScore: 通过计算期刊在特定时间内发表的论文的平均引用次数来衡量期刊的影响力。CiteScore作为Scopus中一系列指标的一部分,与其他如SNIP(源文档标准化影响)和SJR(SCImago 杂志排名)等指标一起,为期刊评价提供了多维度的视角。

中科院分区

中科院SCI期刊分区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
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法
1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
2区
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气
2区
中科院分区表: 旨在评估期刊的学术影响力,为学术投稿提供参考,为科研管理部门的宏观判断提供支撑。中科院分区表分区覆盖广泛,对JCR(Journal Citation Reports)的自然科学版(SCIE)和社会科学版(SSCI)的全部期刊进行分区,并提供大、小类两种学科分类体系的分区数据,帮助科研人员在特定学科领域内进行更精确的比较和选择。

WOS(JCR)分区(2023-2024年最新版)

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%

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

95.8%

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

95.5%

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

97%

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%

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

94.07%

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

95.45%

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

96.75%

期刊近年评价数据统计

中科院分区表

影响因子和CiteScore

神经网络和学习系统的IEEE交易投稿注意事项

神经网络和学习系统的IEEE交易(Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems)是由IEEE Computational Intelligence Society 出版商出版的一本专业学术杂志,收稿方向涵盖计算机科学全领域,在行业领域中学术影响力很大,作为行业内的优秀期刊,神经网络和学习系统的IEEE交易在学术界享有极高的关注度和专业认可度,是COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE研究者发表重要学术成果的首选平台。尽管审稿速度12 issues/year,需要耐心等待,但这也是对学术质量的严格把控和尊重。 神经网络和学习系统的IEEE交易近期未被列入任何国际期刊预警名单,其学术严谨性和出版标准得到了国际学术界的广泛认可。对于追求在顶级期刊发表研究成果的学者,我们强烈推荐关注并投稿至神经网络和学习系统的IEEE交易。诚邀您将您的突破性研究成果投稿至神经网络和学习系统的IEEE交易,与全球科研同仁共享您的学术洞见,并推动COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE的进步。

作者在撰写学术论文时,作者应严格遵守以下准则,以提升论文的学术质量和增加其被接受的可能性:

1、科学性与创新性:确保研究具有明确的科学依据,并且提供领域内的新见解或方法。

2、逻辑性:论文结构应清晰,论点连贯,使读者能够顺畅地理解作者的思考过程。

3、语言准确性:使用规范的科学术语和表达方式,避免语法错误和拼写错误,确保语言的专业性和准确性。

4、数据精确性:所有数据必须经过严格校验,包括表格、图表和计量单位,以确保研究结果的准确性和可信度。

5、文献引用:优先引用高质量、时效性强的文献,特别是目标期刊发表的相关文章,这有助于提升论文的学术权威性。

6、避免一稿多投:遵守学术规范,不得同时向多个期刊提交同一篇论文,以免触犯著作权法并损害个人学术声誉。

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