Information Fusion(信息融合雜志)是由Elsevier出版社主辦的一本以工程技術(shù)-計算機(jī):理論方法為研究方向,OA非開放(Not Open Access)的國際頂尖期刊。旨在幫助發(fā)展和壯大計算機(jī)科學(xué)及相關(guān)學(xué)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(chuàng)刊于2000年。自創(chuàng)刊以來,已被SCIE(科學(xué)引文索引擴(kuò)展板)等國內(nèi)外知名檢索系統(tǒng)收錄。該雜志發(fā)表了高質(zhì)量的論文,重點(diǎn)介紹了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE在分析和實(shí)踐中的理論、研究和應(yīng)用。
ISSN:1566-2535
E-ISSN:1872-6305
出版商:Elsevier
出版語言:English
出版地區(qū):NETHERLANDS
出版周期:Quarterly
是否OA:未開放
是否預(yù)警:否
創(chuàng)刊時間:2000
年發(fā)文量:424
影響因子:14.7
研究類文章占比:96.23%
Gold OA文章占比:16.30%
H-index:85
出版國人文章占比:0.28
出版撤稿文章占比:
開源占比:0.09...
文章自引率:0.0430...
《Information Fusion》是一份國際頂尖期刊,為計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者提供科學(xué)論壇。該期刊涵蓋了計算機(jī)科學(xué)及相關(guān)學(xué)科的所有方面,包括基礎(chǔ)和應(yīng)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(jī)科學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)理論、方法、技術(shù)和重要應(yīng)用的稿件,并刊載了涉及計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)欄目:綜述、論著、述評、論著摘要等。所有投稿都有望達(dá)到高標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性,并為推進(jìn)該領(lǐng)域的科研知識傳播做出貢獻(xiàn)。該期刊最新CiteScore值為33.2,最新影響因子為14.7,SJR指數(shù)為5.647,SNIP指數(shù)為6.087。
CiteScore指標(biāo)的應(yīng)用非常廣泛,以期刊的引用次數(shù)為基礎(chǔ)評估期刊的影響力。它可以反映期刊的學(xué)術(shù)影響力和學(xué)術(shù)水平,是學(xué)術(shù)界常用的期刊評價指標(biāo)之一。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||
33.2 | 5.647 | 6.087 |
|
CiteScore是由Elsevier公司開發(fā)的一種用于衡量科學(xué)期刊影響力的指標(biāo),以期刊的引用次數(shù)為基礎(chǔ)評估期刊的影響力。這個指標(biāo)是由Scopus數(shù)據(jù)庫支持,以四年為一個時段,連續(xù)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(xù)三年發(fā)表的論文在第四年度的篇均引用次數(shù)。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(shù),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?jǐn)?shù)可能會偏低。此外,CiteScore的引用數(shù)據(jù)來自Scopus數(shù)據(jù)庫中的22000多個期刊,比影響因子來自Web of Science數(shù)據(jù)庫的11000多個期刊多了一倍。
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 | 4 / 197 |
98.2% |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 2 / 143 |
99% |
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 | 5 / 198 |
97.73% |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 3 / 143 |
98.25% |
WOS(JCR)分區(qū)是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評價指標(biāo),分區(qū)越靠前一般代表期刊質(zhì)量越好,發(fā)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(xué)科領(lǐng)域進(jìn)行分類,然后以影響因子為標(biāo)準(zhǔn)平均分為四個等級:Q1、Q2、Q3和Q4區(qū)。這種設(shè)計使得科研人員可以更容易地進(jìn)行跨學(xué)科比較。
中科院SCI期刊分區(qū)是由中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館制定的。將所有的期刊按照學(xué)科進(jìn)行分類,以影響因子為標(biāo)準(zhǔn)平均分為四個等級。分區(qū)越靠前一般代表期刊質(zhì)量越好,發(fā)文難度也越高。
2023年12月升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
是 | 否 | 計算機(jī)科學(xué) 1區(qū) |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機(jī):人工智能
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機(jī):理論方法
1區(qū)
1區(qū)
|
2022年12月升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
是 | 否 | 計算機(jī)科學(xué) 1區(qū) |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機(jī):人工智能
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機(jī):理論方法
1區(qū)
1區(qū)
|
2021年12月舊的升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
是 | 否 | 計算機(jī)科學(xué) 1區(qū) |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機(jī):人工智能
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機(jī):理論方法
1區(qū)
1區(qū)
|
2021年12月基礎(chǔ)版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
是 | 否 | 工程技術(shù) 1區(qū) |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機(jī):人工智能
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機(jī):理論方法
1區(qū)
1區(qū)
|
2021年12月升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
是 | 否 | 計算機(jī)科學(xué) 1區(qū) |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機(jī):人工智能
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機(jī):理論方法
1區(qū)
1區(qū)
|
2020年12月舊的升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
是 | 否 | 計算機(jī)科學(xué) 1區(qū) |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機(jī):人工智能
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機(jī):理論方法
1區(qū)
1區(qū)
|
Information Fusion(中文譯名信息融合雜志)是一本專注于工程技術(shù),計算機(jī):理論方法領(lǐng)域的國際期刊,致力于為全球COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的研究者提供一個高質(zhì)量的學(xué)術(shù)交流平臺。該期刊ISSN:1566-2535,E-ISSN:1872-6305,出版周期Quarterly。在中科院的大類學(xué)科分類中,該期刊屬于計算機(jī)科學(xué)范疇,而在小類學(xué)科中,它主要涵蓋了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE這一領(lǐng)域。編輯部誠摯邀請廣大計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專家學(xué)者投稿,內(nèi)容可以涵蓋計算機(jī)科學(xué)的綜合研究、實(shí)踐應(yīng)用、創(chuàng)新成果等方面。同時,我們也歡迎學(xué)者們就相關(guān)主題進(jìn)行簡短的交流和評論,以促進(jìn)學(xué)術(shù)界的互動與合作。為了保證期刊的質(zhì)量,審稿周期預(yù)計為 約7.5個月 約11.8周。在此期間,編輯部將對所有投稿進(jìn)行嚴(yán)格的同行評審,以確保發(fā)表的文章具有較高的學(xué)術(shù)價值和實(shí)用性。
值得一提的是,Information Fusion近期并未被列入國際期刊預(yù)警名單,這意味著其學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力得到了廣泛認(rèn)可。該期刊為計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者提供了一個優(yōu)質(zhì)的學(xué)術(shù)交流平臺。因此,關(guān)注并投稿至Information Fusion無疑是一個明智的選擇,這將有助于提升您的學(xué)術(shù)聲譽(yù)和研究成果的傳播。
多年來,我們專注于期刊投稿服務(wù),能夠?yàn)槟治鐾扑]目標(biāo)期刊。憑借多年來豐富的投稿經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)指導(dǎo),我們有效助力提升錄用幾率。點(diǎn)擊以下按鈕即可免費(fèi)咨詢。
投稿咨詢機(jī)構(gòu) | 發(fā)文量 |
UNIVERSITY OF GRANADA | 35 |
KING ABDULAZIZ UNIVERSITY | 24 |
SICHUAN UNIVERSITY | 18 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 17 |
XIDIAN UNIVERSITY | 13 |
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOG... | 10 |
BRUNEL UNIVERSITY | 9 |
KING SAUD UNIVERSITY | 9 |
NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY & NATIONA... | 9 |
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY | 9 |
國家 / 地區(qū) | 發(fā)文量 |
CHINA MAINLAND | 204 |
Spain | 84 |
USA | 54 |
England | 48 |
Saudi Arabia | 33 |
Canada | 29 |
Australia | 24 |
Italy | 21 |
India | 20 |
France | 15 |
期刊引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
INFORM FUSION | 502 |
INFORM SCIENCES | 229 |
KNOWL-BASED SYST | 147 |
IEEE T IMAGE PROCESS | 121 |
EXPERT SYST APPL | 120 |
IEEE T FUZZY SYST | 116 |
PATTERN RECOGN | 115 |
IEEE T PATTERN ANAL | 112 |
NEUROCOMPUTING | 88 |
FUZZY SET SYST | 87 |
期刊被引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
IEEE ACCESS | 634 |
INFORM FUSION | 502 |
SENSORS-BASEL | 214 |
J INTELL FUZZY SYST | 166 |
NEUROCOMPUTING | 122 |
INFORM SCIENCES | 109 |
INT J INTELL SYST | 107 |
MULTIMED TOOLS APPL | 106 |
APPL SOFT COMPUT | 90 |
SOFT COMPUT | 90 |
文章引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
A survey on deep learning for big data | 126 |
Infrared and visible image fusion methods ... | 116 |
Deep learning for pixel-level image fusion... | 91 |
FusionGAN: A generative adversarial networ... | 89 |
Multi-sensor data fusion based on the beli... | 70 |
An approach to quality function deployment... | 57 |
Sparse representation based multi-sensor i... | 52 |
Machine learning for integrating data in b... | 44 |
Data fusion and machine learning for indus... | 43 |
A consensus model for large-scale group de... | 43 |
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