大類學(xué)科:計(jì)算機(jī)科學(xué) 中科院分區(qū) 1區(qū)
JCR學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE、COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS JCR分區(qū) Q1
推薦合適期刊 投稿指導(dǎo) 助力快速見刊免費(fèi)咨詢
Information Fusion是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一本權(quán)威期刊。由Elsevier出版社出版。該期刊主要發(fā)表計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于2000年,是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中具有代表性的學(xué)術(shù)刊物。該期刊主要刊載工程技術(shù)-計(jì)算機(jī):理論方法及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進(jìn)展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進(jìn)展,更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標(biāo)準(zhǔn),確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價(jià)值。此外,該刊同時(shí)被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄,并被劃分為中科院SCI1區(qū)期刊,相當(dāng)于A級(jí)期刊(最高刊物級(jí)別),它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價(jià)值的研究成果,不斷推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。
同時(shí),我們注重來稿文章表述的清晰度,以及其與我們的讀者群體和研究領(lǐng)域的相關(guān)性。為此,我們期待所有投稿的文章能夠保持簡(jiǎn)潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 約7.5個(gè)月 約11.8周。若您對(duì)于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動(dòng)與期刊主編取得聯(lián)系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據(jù)您的研究?jī)?nèi)容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的順利發(fā)表。
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
工程技術(shù) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
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% |
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Computer Science 小類:Hardware and Architecture | Q1 | 1 / 177 |
99% |
大類:Computer Science 小類:Signal Processing | Q1 | 1 / 131 |
99% |
大類:Computer Science 小類:Information Systems | Q1 | 4 / 394 |
99% |
大類:Computer Science 小類:Software | Q1 | 5 / 407 |
98% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 75 | 69 | 78 | 77 | 83 | 153 | 166 | 239 | 159 | 424 |
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
CHINA MAINLAND | 204 |
Spain | 84 |
USA | 54 |
England | 48 |
Saudi Arabia | 33 |
Canada | 29 |
Australia | 24 |
Italy | 21 |
India | 20 |
France | 15 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
UNIVERSITY OF GRANADA | 35 |
KING ABDULAZIZ UNIVERSITY | 24 |
SICHUAN UNIVERSITY | 18 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 17 |
XIDIAN UNIVERSITY | 13 |
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY | 10 |
BRUNEL UNIVERSITY | 9 |
KING SAUD UNIVERSITY | 9 |
NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY & NATIONAL INSTITUTE OF EDUCATION (NIE) SINGAPORE | 9 |
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY | 9 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
A survey on deep learning for big data | 126 |
Infrared and visible image fusion methods and applications: A survey | 116 |
Deep learning for pixel-level image fusion: Recent advances and future prospects | 91 |
FusionGAN: A generative adversarial network for infrared and visible image fusion | 89 |
Multi-sensor data fusion based on the belief divergence measure of evidences and the belief entropy | 70 |
An approach to quality function deployment based on probabilistic linguistic term sets and ORESTE method for multi-expert multi-criteria decision making | 57 |
Sparse representation based multi-sensor image fusion for multi-focus and multi-modality images: A review | 52 |
Machine learning for integrating data in biology and medicine: Principles, practice, and opportunities | 44 |
Data fusion and machine learning for industrial prognosis: Trends and perspectives towards Industry 4.0 | 43 |
A consensus model for large-scale group decision making with hesitant fuzzy information and changeable clusters | 43 |
SCIE
影響因子 3.7
CiteScore 6.4
SCIE
影響因子 4.5
CiteScore 10
SCIE
影響因子 3.8
CiteScore 6.7
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 9.3
SCIE
影響因子 1.7
CiteScore 3.4
SCIE
CiteScore 5.6
SCIE
影響因子 7.7
CiteScore 20.9
SCIE
影響因子 3.9
CiteScore 7.3
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 10.3
SCIE
影響因子 3
CiteScore 7.7
若用戶需要出版服務(wù),請(qǐng)聯(lián)系出版商:ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE。