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当前位置: 首页 SCI 杂志 中科院 3区 认知计算(Cognitive Computation)(非官网)

认知计算

英文名称:Cognitive Computation   国际简称:COGN COMPUT
《Cognitive Computation》杂志由Springer US出版社出版,本刊创刊于2009年,发行周期6 issues per year,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
1866-9956
ISSN
1866-9964
E-ISSN
预计审稿速度: 12周,或约稿
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

认知计算杂志简介

出版商:Springer US
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:6 issues per year
出版年份:2009
中文名称:认知计算

认知计算(国际简称COGN COMPUT,英文名称Cognitive Computation)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自2009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。

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68篇、2015年:发表文章59篇、2016年:发表文章83篇、2017年:发表文章67篇、2018年:发表文章83篇、2019年:发表文章83篇、2020年:发表文章106篇、2021年:发表文章183篇、2022年:发表文章136篇、2023年:发表文章137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。《Cognitive Computation》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:4.3
  • 文章自引率:0.0370...
  • Gold OA文章占比:20.83%
  • CiteScore:9.3
  • 年发文量:137
  • 开源占比:0.16
  • SJR指数:1.179
  • H-index:36
  • SNIP指数:1.687

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 54 / 197

72.8%

学科:NEUROSCIENCES SCIE Q1 76 / 310

75.6%

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 51 / 198

74.49%

学科:NEUROSCIENCES SCIE Q2 85 / 310

72.74%

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 NEUROSCIENCES 神经科学
3区 3区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
9.3 1.179 1.687
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Neuroscience 小类:Cognitive Neuroscience Q1 14 / 115

88%

大类:Neuroscience 小类:Computer Science Applications Q1 118 / 817

85%

大类:Neuroscience 小类:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 17 / 106

84%

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。

高引用文章

  • IR-Capsule: Two-Stream Network for Face Forgery DetectionAuthor:Lin, Kaihan; Han, Weihong; Li, Shudong; Gu, Zhaoquan; Zhao, Huimin; Ren, Jinchang; Zhu, Li; Lv, Jujian
  • A Music Cognition-Guided Framework for Multi-pitch EstimationAuthor:Li, Xiaoquan; Yan, Yijun; Soraghan, John; Wang, Zheng; Ren, Jinchang
  • Automatically Constructing a Fine-Grained Sentiment Lexicon for Sentiment AnalysisAuthor:Wang, Yabing; Huang, Guimin; Li, Maolin; Li, Yiqun; Zhang, Xiaowei; Li, Hui
  • A Graph-Based Deep Reinforcement Learning Approach to Grasping Fully Occluded ObjectsAuthor:Zuo, Guoyu; Tong, Jiayuan; Wang, Zihao; Gong, Daoxiong
  • A Brain-Controlled Vehicle System Based on Steady State Visual Evoked PotentialsAuthor:Zhang, Zhao; Han, Shuning; Yi, Huaihai; Duan, Feng; Kang, Fei; Sun, Zhe; Sole-Casals, Jordi; Caiafa, Cesar F.
  • Fixed-Time Control for Memristor-Based Quaternion-Valued Neural Networks with Discontinuous Activation FunctionsAuthor:Wei, Ruoyu; Cao, Jinde; Gorbachev, Sergey
  • TEDT: Transformer-Based Encoding-Decoding Translation Network for Multimodal Sentiment AnalysisAuthor:Wang, Fan; Tian, Shengwei; Yu, Long; Liu, Jing; Wang, Junwen; Li, Kun; Wang, Yongtao
  • Sentiment Analysis and Topic Mining Using a Novel Deep Attention-Based Parallel Dual-Channel Model for Online Course ReviewsAuthor:Yan, Chun; Liu, Jiahui; Liu, Wei; Liu, Xinhong
  • Neural Network-Based Adaptive Containment Control Algorithms Design for Nonlinear Multiagent Systems with Switching TopologiesAuthor:Huang, Jie; Wang, Xin; Xu, Rui
  • VSCA: A Sentence Matching Model Incorporating Visual PerceptionAuthor:Zhang, Zhe; Xiao, Guangli; Qian, Yurong; Ma, Mengnan; Leng, Hongyong; Zhang, Tao
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