來源:學術之家整理 2025-03-18 15:36:53
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%。
Neural Computing & Applications中科院分區(qū)
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 | 3區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū):中科院分區(qū)是SCI期刊分區(qū)的一種,是由中國科學院國家科學圖書館制定出來的分區(qū)。主要有兩個版本,即基礎版和升級版。2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區(qū)表推出了升級版,實現了基礎版和升級版的并存過渡;升級版是對基礎版的延續(xù)和改進,將期刊由基礎版的13個學科擴展至18個,科研評價將更加明確。
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