神经网络和学习系统的IEEE交易
神经网络和学习系统的IEEE交易杂志简介
- 出版商：IEEE Computational Intelligence Society
- 出版语言：English
- TOP期刊：是
- 出版地区：UNITED STATES
- 是否预警：否
- 是否OA：未开放
- 出版周期：12 issues/year
- 出版年份：2012
- 中文名称：神经网络和学习系统的IEEE交易
- 是否OA：未开放
神经网络和学习系统的IEEE交易（国际简称IEEE T NEUR NET LEAR，英文名称Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems）是一本未开放获取（OA）国际期刊，自2012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、USA、Australia、England、Singapore、Canada、Italy、South Korea、Japan、France等国家和地区的研究者在《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》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190篇、2015年：发表文章274篇、2016年：发表文章223篇、2017年：发表文章256篇、2018年：发表文章534篇、2019年：发表文章316篇、2020年：发表文章459篇、2021年：发表文章1403篇、2022年：发表文章1062篇、2023年：发表文章1020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。《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》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：10.2
- 文章自引率：0.0961...
- Gold OA文章占比：4.86%
- CiteScore：23.8
- 年发文量：1020
- 开源占比：0.1172
- SJR指数：4.17
- H-index：180
- SNIP指数：3.995
- 出版国人文章占比：0.45
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 | Q1 | 13 / 197 |
93.7% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE | SCIE | Q1 | 3 / 59 |
95.8% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 7 / 143 |
95.5% |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 11 / 352 |
97% |
| 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 | Q1 | 13 / 198 |
93.69% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE | SCIE | Q1 | 4 / 59 |
94.07% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 7 / 143 |
95.45% |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 12 / 354 |
96.75% |
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 |
| 是 | 否 | 计算机科学 1区 |
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
计算机：硬件
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机：理论方法
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机：人工智能
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：电子与电气
1区
1区
2区
2区
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||
| 23.8 | 4.17 | 3.995 |
|
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 | IEEE T NEUR NET LEAR | 1628 |
| 2 | IEEE T PATTERN ANAL | 460 |
| 3 | IEEE T CYBERNETICS | 355 |
| 4 | AUTOMATICA | 348 |
| 5 | IEEE T AUTOMAT CONTR | 303 |
| 6 | IEEE T IMAGE PROCESS | 301 |
| 7 | NEUROCOMPUTING | 296 |
| 8 | J MACH LEARN RES | 226 |
| 9 | NEURAL NETWORKS | 206 |
| 10 | IEEE T SYST MAN CY-S | 141 |
| 序号 | 被他刊引用情况 | 引用次数 |
| 1 | IEEE ACCESS | 2485 |
| 2 | NEUROCOMPUTING | 1779 |
| 3 | IEEE T NEUR NET LEAR | 1628 |
| 4 | IEEE T CYBERNETICS | 693 |
| 5 | J FRANKLIN I | 476 |
| 6 | IEEE T SYST MAN CY-S | 467 |
| 7 | NEURAL NETWORKS | 466 |
| 8 | NEURAL COMPUT APPL | 463 |
| 9 | NEURAL PROCESS LETT | 426 |
| 10 | INFORM SCIENCES | 333 |
高引用文章
- Object Detection With Deep Learning: A Review引用次数：201
- Adaptive Fuzzy Neural Network Control for a Constrained Robot Using Impedance Learning引用次数：121
- Efficient kNN Classification With Different Numbers of Nearest Neighbors引用次数：110
- Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture引用次数：103
- Dendritic Neuron Model With Effective Learning Algorithms for Classification, Approximation, and Prediction引用次数：80
- Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning引用次数：77
- Consensus of Hybrid Multi-Agent Systems引用次数：71
- Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data引用次数：67
- From Deterministic to Generative: Multimodal Stochastic RNNs for Video Captioning引用次数：66
- Exploring Auxiliary Context: Discrete Semantic Transfer Hashing for Scalable Image Retrieval引用次数：62
