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当前位置: 首页 SCI 杂志 中科院 3区 神经计算与应用(Neural Computing & Applications)(非官网)

神经计算与应用

英文名称:Neural Computing & Applications   国际简称:NEURAL COMPUT APPL
《Neural Computing & Applications》杂志由Springer London出版社出版,本刊创刊于1993年,发行周期Quarterly,每期杂志都汇聚了全球计算机科学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了计算机科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
计算机科学
大类学科
0941-0643
ISSN
1433-3058
E-ISSN
预计审稿速度: 约9.0个月
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

神经计算与应用杂志简介

出版商:Springer London
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Quarterly
出版年份:1993
中文名称:神经计算与应用

神经计算与应用(国际简称NEURAL COMPUT APPL,英文名称Neural Computing & Applications)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1993年创刊以来,始终站在计算机科学研究的前沿。该期刊致力于发表在计算机科学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为计算机科学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自CHINA MAINLAND、India、Iran、USA、Pakistan、Turkey、Malaysia、England、Saudi Arabia、Spain等国家和地区的研究者在《Neural Computing & Applications》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章367篇、2015年:发表文章166篇、2016年:发表文章201篇、2017年:发表文章397篇、2018年:发表文章565篇、2019年:发表文章717篇、2020年:发表文章1655篇、2021年:发表文章1111篇、2022年:发表文章1407篇、2023年:发表文章1091篇。这些数据反映了期刊在全球计算机科学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Neural Computing & Applications》将继续致力于推动计算机科学领域的知识传播和科学进步,为全球计算机科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:4.5
  • 文章自引率:0.0833...
  • Gold OA文章占比:13.44%
  • CiteScore:11.4
  • 年发文量:1091
  • 开源占比:0.0935
  • SJR指数:1.256
  • H-index:57
  • 出版撤稿文章占比:0.0104...
  • SNIP指数:1.68
  • OA被引用占比:0.0272...
  • 出版国人文章占比:0.27

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 52 / 197

73.9%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 60 / 198

69.95%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学 3区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
3区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
11.4 1.256 1.68
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Software Q1 42 / 407

89%

大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence Q1 50 / 350

85%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 NEURAL COMPUT APPL 1049
2 NEUROCOMPUTING 574
3 EXPERT SYST APPL 481
4 IEEE T NEUR NET LEAR 463
5 APPL SOFT COMPUT 462
6 INFORM SCIENCES 410
7 IEEE T PATTERN ANAL 361
8 PATTERN RECOGN 251
9 NEURAL NETWORKS 225
10 KNOWL-BASED SYST 216
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 NEURAL COMPUT APPL 1049
2 IEEE ACCESS 838
3 J INTELL FUZZY SYST 299
4 APPL SOFT COMPUT 244
5 NEUROCOMPUTING 209
6 SOFT COMPUT 206
7 APPL SCI-BASEL 195
8 MULTIMED TOOLS APPL 185
9 NEURAL PROCESS LETT 153
10 SYMMETRY-BASEL 127

高引用文章

  • Feature selection via a novel chaotic crow search algorithm引用次数:82
  • Grey wolf optimizer: a review of recent variants and applications引用次数:69
  • Monarch butterfly optimization引用次数:69
  • Accurate photovoltaic power forecasting models using deep LSTM-RNN引用次数:66
  • Fault diagnosis of gearbox based on RBF-PF and particle swarm optimization wavelet neural network引用次数:56
  • An artificial neural network approach for under-reamed piles subjected to uplift forces in dry sand引用次数:46
  • Text classification based on deep belief network and softmax regression引用次数:45
  • A multi-verse optimizer approach for feature selection and optimizing SVM parameters based on a robust system architecture引用次数:43
  • Chaotic grasshopper optimization algorithm for global optimization引用次数:43
  • Artificial bee colony-based neural network for the prediction of the fundamental period of infilled frame structures引用次数:41
若用户需要出版服务,请联系出版商:SPRINGER, 233 SPRING ST, NEW YORK , USA, NY, 10013。