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Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems
人氣:95

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems SCIE

  • ISSN:2162-237X
  • 出版商:IEEE Computational Intelligence Society
  • 出版語言:English
  • E-ISSN:2162-2388
  • 出版地區(qū):UNITED STATES
  • 是否預(yù)警:
  • 創(chuàng)刊時間:2012
  • 出版周期:12 issues/year
  • TOP期刊:
  • 影響因子:10.2
  • 是否OA:未開放
  • CiteScore:23.8
  • H-index:180
  • 研究類文章占比:99.31%
  • Gold OA文章占比:4.86%
  • 文章自引率:0.0961...
  • 開源占比:0.1172
  • 出版國人文章占比:0.45
  • 國際標(biāo)準(zhǔn)簡稱:IEEE T NEUR NET LEAR
  • 涉及的研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
  • 中文名稱:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)系統(tǒng)的IEEE交易
  • 預(yù)計(jì)審稿周期: 一般,3-8周
國內(nèi)分區(qū)信息:

大類學(xué)科:計(jì)算機(jī)科學(xué)  中科院分區(qū)  1區(qū)

國際分區(qū)信息:

JCR學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE、COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE、COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS、ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC  JCR分區(qū)  Q1

  • 影響因子:10.2
  • Gold OA文章占比:4.86%
  • CiteScore:23.8
  • 研究類文章占比:99.31%
  • 開源占比:0.1172
  • 文章自引率:0.0961...
  • 出版國人文章占比:0.45

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Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems 期刊簡介

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一本權(quán)威期刊。由IEEE Computational Intelligence Society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2012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COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE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)價值。此外,該刊同時被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級期刊(最高刊物級別),它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價值的研究成果,不斷推動計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。

同時,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潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 一般,3-8周 。若您對于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動與期刊主編取得聯(lián)系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據(jù)您的研究內(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。

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems 期刊國內(nèi)分區(qū)信息

中科院分區(qū) 2023年12月升級版
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, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī):硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣 1區(qū) 1區(qū) 2區(qū) 2區(qū)
中科院分區(qū) 2022年12月升級版
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, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī):硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級版
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, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī):硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月基礎(chǔ)版
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, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī):硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月升級版
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, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī):硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū)
中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級版
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, HARDWARE & ARCHITECTURE 計(jì)算機(jī):硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū)

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems 期刊國際分區(qū)信息(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 13 / 197

93.7%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE SCIE Q1 3 / 59

95.8%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 7 / 143

95.5%

學(xué)科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 11 / 352

97%

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 13 / 198

93.69%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE SCIE Q1 4 / 59

94.07%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 7 / 143

95.45%

學(xué)科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 12 / 354

96.75%

CiteScore指數(shù)(2024年最新版)

  • CiteScore:23.8
  • SJR:4.17
  • SNIP:3.995
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Computer Networks and Communications Q1 4 / 395

99%

大類:Computer Science 小類:Computer Science Applications Q1 11 / 817

98%

大類:Computer Science 小類:Software Q1 10 / 407

97%

大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 10 / 350

97%

期刊評價數(shù)據(jù)趨勢圖

中科院分區(qū)趨勢圖
期刊影響因子和自引率趨勢圖

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

年發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年發(fā)文量 190 274 223 256 534 316 459 1403 1062 1020
國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
國家/地區(qū) 數(shù)量
CHINA MAINLAND 929
USA 278
Australia 149
England 98
Singapore 60
Canada 54
Italy 49
South Korea 42
Japan 31
France 23
機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
機(jī)構(gòu) 數(shù)量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 155
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY 60
CITY UNIVERSITY OF HONG KONG 58
NANJING UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY 51
SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA 48
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 41
TSINGHUA UNIVERSITY 40
GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 38
UNIVERSITY OF MACAU 36
UNIVERSITY OF TECHNOLOGY SYDNEY 36

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Efficient kNN Classification With Different Numbers of Nearest Neighbors 110
Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture 103
Dendritic Neuron Model With Effective Learning Algorithms for Classification, Approximation, and Prediction 80
Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning 77
Consensus of Hybrid Multi-Agent Systems 71
Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data 67
From Deterministic to Generative: Multimodal Stochastic RNNs for Video Captioning 66
Exploring Auxiliary Context: Discrete Semantic Transfer Hashing for Scalable Image Retrieval 62

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