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Neural Networks SCIE

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  國際簡稱：NEURAL NETWORKS

Neural Networks（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雜志）是由Elsevier Ltd出版社主辦的一本以工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能為研究方向，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(jì)算機(jī)科學(xué)及相關(guān)學(xué)科的各個(gè)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1988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。

雜志介紹

  • ISSN：0893-6080

    E-ISSN：1879-2782

    出版商：Elsevier Ltd

  • 出版語言：English

    出版地區(qū)：ENGLAND

    出版周期：Monthly

  • 是否OA：未開放

    是否預(yù)警：否

    創(chuàng)刊時(shí)間：1988

  • 年發(fā)文量：595

    影響因子：6

    研究類文章占比：98.15%

    Gold OA文章占比：19.75%

    H-index：128

    出版國人文章占比：0.35

    出版撤稿文章占比：

    開源占比：0.12...

    文章自引率：0.0769...

《Neural Networks》是一份國際頂尖期刊，為計(jì)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(jì)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(jì)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(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)欄目：綜述、論著、述評(píng)、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(shí)傳播做出貢獻(xiàn)。該期刊最新CiteScore值為13.9，最新影響因子為6，SJR指數(shù)為2.605，SNIP指數(shù)為2.442。

期刊Neural Networks近年評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)趨勢圖

中科院SCI期刊分區(qū)大類分區(qū)趨勢圖
期刊自引率趨勢圖
期刊CiteScore趨勢圖
期刊影響因子趨勢圖
期刊年發(fā)文量趨勢圖

期刊CiteScore指數(shù)統(tǒng)計(jì)（2024年最新版）

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(píng)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(píng)價(jià)指標(biāo)之一。

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
13.9 2.605 2.442
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類：Neuroscience 小類：Cognitive Neuroscience Q1 4 / 115

96%
大類：Neuroscience 小類：Artificial Intelligence Q1 35 / 350

90%

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(píng)估期刊的影響力。這個(gè)指標(biāo)是由Scopus數(shù)據(jù)庫支持，以四年為一個(gè)時(shí)段，連續(xù)評(píng)估期刊和叢書的引文影響力的。具體來說，CiteScore是計(jì)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(jì)算中，分子是來自所有文章的引用次數(shù)，包括編輯述評(píng)、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(jì)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(jì)算出來的分?jǐn)?shù)可能會(huì)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(gè)期刊，比影響因子來自Web of Science數(shù)據(jù)庫的11000多個(gè)期刊多了一倍。

期刊WOS(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 38 / 197

81%
學(xué)科：NEUROSCIENCES SCIE Q1 34 / 310

89.2%
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 28 / 198

86.11%
學(xué)科：NEUROSCIENCES SCIE Q1 32 / 310

89.84%

WOS(JCR)分區(qū)是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評(píng)價(jià)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(jí)體系有助于科研人員快速了解各個(gè)期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個(gè)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(gè)等級(jí)：Q1、Q2、Q3和Q4區(qū)。這種設(shè)計(jì)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)

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(gè)等級(jí)。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(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
是 否 計(jì)算機(jī)科學(xué) 1區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué)
2區(qū) 2區(qū)

2022年12月升級(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
是 否 計(jì)算機(jī)科學(xué) 1區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué)
2區(qū) 2區(qū)

2021年12月舊的升級(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 計(jì)算機(jī)科學(xué) 2區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué)
2區(qū) 2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
否 否 工程技術(shù) 2區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué)
2區(qū) 2區(qū)

2021年12月升級(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 計(jì)算機(jī)科學(xué) 2區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué)
2區(qū) 2區(qū)

2020年12月舊的升級(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 計(jì)算機(jī)科學(xué) 2區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué)
2區(qū) 2區(qū)

投稿提示

Neural Networks(中文譯名神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雜志)是一本專注于工程技術(shù),計(jì)算機(jī)：人工智能領(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(gè)高質(zhì)量的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。該期刊ISSN：0893-6080，E-ISSN：1879-2782，出版周期Monthly。在中科院的大類學(xué)科分類中，該期刊屬于計(jì)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(qǐng)廣大計(jì)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(jì)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(shí)，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(píng)論，以促進(jìn)學(xué)術(shù)界的互動(dòng)與合作。為了保證期刊的質(zhì)量，審稿周期預(yù)計(jì)為 約12.0個(gè)月 約10.5周。在此期間，編輯部將對(duì)所有投稿進(jìn)行嚴(yán)格的同行評(píng)審，以確保發(fā)表的文章具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)用性。

值得一提的是，Neural Networks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(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者提供了一個(gè)優(yōu)質(zhì)的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。因此，關(guān)注并投稿至Neural Networks無疑是一個(gè)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

期刊發(fā)文分析

機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
機(jī)構(gòu) 發(fā)文量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 36
SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA 33
UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE & TECHNOL... 25
TEXAS A&M UNIVERSITY QATAR 22
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOG... 21
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 21
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 20
XIDIAN UNIVERSITY 20
GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 16
PENG CHENG LABORATORY 15
國家 / 地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
國家 / 地區(qū) 發(fā)文量
CHINA MAINLAND 408
USA 133
England 58
Japan 55
Australia 39
Spain 33
South Korea 32
Italy 30
GERMANY (FED REP GER) 28
France 27
期刊引用數(shù)據(jù)次數(shù)統(tǒng)計(jì)
期刊引用數(shù)據(jù) 引用次數(shù)
NEURAL NETWORKS 666
IEEE T NEUR NET LEAR 466
NEUROCOMPUTING 308
IEEE T PATTERN ANAL 172
NEURAL COMPUT 150
IEEE T CYBERNETICS 141
NATURE 137
J MACH LEARN RES 118
J NEUROSCI 115
PATTERN RECOGN 115
期刊被引用數(shù)據(jù)次數(shù)統(tǒng)計(jì)
期刊被引用數(shù)據(jù) 引用次數(shù)
IEEE ACCESS 798
NEURAL NETWORKS 666
NEUROCOMPUTING 613
NEURAL PROCESS LETT 329
NEURAL COMPUT APPL 225
IEEE T NEUR NET LEAR 206
PHYSICA A 146
J FRANKLIN I 140
SENSORS-BASEL 132
APPL MATH COMPUT 124
文章引用數(shù)據(jù)次數(shù)統(tǒng)計(jì)
文章引用數(shù)據(jù) 引用次數(shù)
A systematic study of the class imbalance ... 148
Recent advances in physical reservoir comp... 80
Deep learning in spiking neural networks 71
Continual lifelong learning with neural ne... 68
STDP-based spiking deep convolutional neur... 58
Multivariate LSTM-FCNs for time series cla... 43
Synchronization of memristive neural netwo... 40
Passivity analysis of delayed reaction-dif... 39
Inter-class sparsity based discriminative ... 37
Finite-time synchronization of stochastic ... 35

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