中科院分區(qū)在SCI期刊中具有重要地位，主要體現在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據。高分區(qū)期刊通常具有較高的學術聲譽和影響力，科研人員可以根據自己的研究領域和成果水平，選擇合適分區(qū)的期刊投稿，提高論文被接受和發(fā)表的機會。

學術評價：國內許多高校和科研機構在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區(qū)作為重要的評價指標之一。

學術影響力提升：進入中科院分區(qū)表是對期刊學術質量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發(fā)展中的期刊來說，獲得較好的分區(qū)能夠吸引更多優(yōu)秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學術影響力。

雜志簡介

《Neural Computing & Applications》是一本在計算機科學領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社Springer London出版，出版地區(qū)為：UNITED STATES。

一、基本信息

創(chuàng)刊時間：1993年
出版周期：Quarterly
ISSN：0941-0643，E-ISSN：1433-3058

定位：

《神經計算與應用》是一本國際期刊，發(fā)表神經計算和相關技術（如遺傳算法、模糊邏輯和神經模糊系統(tǒng)）實際應用領域的原創(chuàng)研究和其他信息。

與構建實際系統(tǒng)相關的所有項目均在其范圍內，包括但不限于：

-自適應計算-

算法-

適用的神經網絡理論-

應用統(tǒng)計學-

架構-

人工智能-

基準-

創(chuàng)新應用案例歷史-

模糊邏輯-

遺傳算法-

硬件實現-

混合智能系統(tǒng)-

智能代理-

智能控制系統(tǒng)-

智能診斷-

智能預測-

機器學習-

神經網絡-

神經模糊系統(tǒng)-

模式識別-

績效衡量-

自學習系統(tǒng)-

軟件模擬-

監(jiān)督和無監(jiān)督學習方法-

系統(tǒng)工程和集成。

特色貢獻分為幾類：原創(chuàng)文章、評論文章、書評和公告。

二、內容特色

內容特色：文章風格兼顧專業(yè)性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學科領域與覆蓋范圍

主要學科：計算機科學-計算機：人工智能。
覆蓋范圍：該刊發(fā)文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域。

四、學術影響力與評價

影響因子與分區(qū)：《Neural Computing & Applications》雜志的影響因子為4.5 ，JCR分區(qū)：Q2區(qū)，中科院分區(qū)：大類學科：計算機科學，分區(qū)：3區(qū)，小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能，分區(qū)：3區(qū)。

發(fā)文量與Gold OA占比：年發(fā)文量：1091，Gold OA文章占比：13.44%。