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國(guó)際簡(jiǎn)稱：IEEE T NEUR NET LEAR

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems

SCIE

按雜志級(jí)別劃分： 中科院1區(qū) 中科院2區(qū) 中科院3區(qū) 中科院4區(qū)

1區(qū) 中科院分區(qū)
Q1 JCR分區(qū)
1020 年發(fā)文量
99.31% 研究類文章占比
4.86% Gold OA文章占比

ISSN：2162-237X

創(chuàng)刊時(shí)間：2012

是否預(yù)警：否

E-ISSN：2162-2388

出版地區(qū)：UNITED STATES

是否OA：未開(kāi)放

出版語(yǔ)言：English

出版周期：12 issues/year

影響因子：10.2

出版商：IEEE Computational Intelligence Society

審稿周期：一般,3-8周

CiteScore：23.8

H-index：180

出版國(guó)人文章占比：0.45

開(kāi)源占比：0.1172

文章自引率：0.0961...

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Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems雜志簡(jiǎn)介

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems是由IEEE Computational Intelligence Society出版商主辦的計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)學(xué)術(shù)期刊，自2012年創(chuàng)刊以來(lái)，一直以高質(zhì)量的內(nèi)容贏得業(yè)界的尊重。該期刊擁有正式的刊號(hào)（ISSN：2162-237X，E-ISSN：2162-2388），出版周期12 issues/year，其出版地區(qū)設(shè)在UNITED STATES。該期刊的核心使命旨在推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)及COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE學(xué)科界的教育研究與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的交流，發(fā)表同行有創(chuàng)見(jiàn)的學(xué)術(shù)論文，提倡學(xué)術(shù)爭(zhēng)鳴，激發(fā)學(xué)術(shù)創(chuàng)新，開(kāi)展國(guó)際間學(xué)術(shù)交流，為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展注入活力。

該期刊文章自引率0.0961...，開(kāi)源內(nèi)容占比0.1172，出版撤稿占比0，OA被引用占比0，讀者群體主要包括計(jì)算機(jī)科學(xué)的專業(yè)人員，研究生、本科生以及計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域愛(ài)好者，這些讀者群體來(lái)自全球各地，具有廣泛的學(xué)術(shù)背景和興趣。Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems已被國(guó)際權(quán)威學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)“ SCIE（Science Citation Index Expanded） ”收錄，方便全球范圍內(nèi)的學(xué)者和研究人員檢索和引用，有助于推動(dòng)COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE領(lǐng)域的研究進(jìn)展和創(chuàng)新發(fā)展。

收錄信息

SCIE（科學(xué)引文索引擴(kuò)展板）

CiteScore（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%

CiteScore: 這一創(chuàng)新指標(biāo)力求提供更為全面且精確的期刊評(píng)估，打破了過(guò)去僅依賴單一指標(biāo)如影響因子的局限。它通過(guò)綜合廣泛的引用數(shù)據(jù)，跨越多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，從而確保了更高的透明度和開(kāi)放性。作為Scopus中一系列期刊指標(biāo)的重要組成部分，包括SNIP（源文檔標(biāo)準(zhǔn)化影響）、SJR（SCImago雜志排名）、引用文檔計(jì)數(shù)以及引用百分比。Scopus整合以上指標(biāo)，幫助研究者深入了解超過(guò)22,220種論著的引用情況。您可在Scopus Joumal Metrics website了解各個(gè)指標(biāo)的詳細(xì)信息。

CiteScore分區(qū)值與影響因子值數(shù)據(jù)對(duì)比

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems中科院分區(qū)表

中科院分區(qū) 2023年12月升級(jí)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)	是	否

中科院分區(qū) 2022年12月升級(jí)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)	是	否

中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級(jí)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)	是	否

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)	是	否

中科院分區(qū) 2021年12月升級(jí)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)	是	否

中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級(jí)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)	是	否

中科院分區(qū)表歷年分布趨勢(shì)圖

WOS期刊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	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%

JCR（Journal Citation Reports）分區(qū)，也被稱為JCR期刊分區(qū)，是由湯森路透公司（現(xiàn)在屬于科睿唯安公司）制定的一種國(guó)際通用和公認(rèn)的期刊分區(qū)標(biāo)準(zhǔn)。JCR分區(qū)基于SCI數(shù)據(jù)庫(kù)，按照期刊的影響因子進(jìn)行排序，按照類似等分的方式將期刊劃分為四個(gè)區(qū)：Q1、Q2、Q3和Q4。需要注意的是，JCR分區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)與中科院JCR期刊分區(qū)（又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù)）存在不同之處。例如，兩者的分區(qū)數(shù)量不同，JCR分為四個(gè)區(qū)，而中科院分區(qū)則分為176個(gè)學(xué)科，每個(gè)學(xué)科又按照影響因子高低分為四個(gè)區(qū)。此外，兩者的影響因子取值范圍也存在差異。

歷年發(fā)文數(shù)據(jù)

年份	年發(fā)文量
2014	190
2015	274
2016	223
2017	256
2018	534
2019	316
2020	459
2021	1403
2022	1062
2023	1020

期刊互引關(guān)系

被他刊引用情況
期刊名稱	引用次數(shù)
IEEE ACCESS	2485
NEUROCOMPUTING	1779
IEEE T NEUR NET LEAR	1628
IEEE T CYBERNETICS	693
J FRANKLIN I	476
IEEE T SYST MAN CY-S	467
NEURAL NETWORKS	466
NEURAL COMPUT APPL	463
NEURAL PROCESS LETT	426
INFORM SCIENCES	333

引用他刊情況
期刊名稱	引用次數(shù)
IEEE T NEUR NET LEAR	1628
IEEE T PATTERN ANAL	460
IEEE T CYBERNETICS	355
AUTOMATICA	348
IEEE T AUTOMAT CONTR	303
IEEE T IMAGE PROCESS	301
NEUROCOMPUTING	296
J MACH LEARN RES	226
NEURAL NETWORKS	206
IEEE T SYST MAN CY-S	141