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IEEE 认知和发展系统汇刊

英文名称:Ieee Transactions On Cognitive And Developmental Systems   国际简称:IEEE T COGN DEV SYST
《Ieee Transactions On Cognitive And Developmental Systems》杂志由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.出版社出版,本刊创刊于2016年,发行周期4 issues/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
2379-8920
ISSN
2379-8939
E-ISSN
预计审稿速度:
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

IEEE 认知和发展系统汇刊杂志简介

出版商:Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
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:4 issues/year
出版年份:2016
中文名称:IEEE 认知和发展系统汇刊

IEEE 认知和发展系统汇刊(国际简称IEEE T COGN DEV SYST,英文名称Ieee Transactions On Cognitive And Developmental Systems)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自2016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、England、USA、Japan、GERMANY (FED REP GER)、Italy、France、Taiwan、Canada、Australia等国家和地区的研究者在《Ieee Transactions On Cognitive And Developmental 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0篇、2015年:发表文章0篇、2016年:发表文章21篇、2017年:发表文章28篇、2018年:发表文章92篇、2019年:发表文章48篇、2020年:发表文章71篇、2021年:发表文章85篇、2022年:发表文章147篇、2023年:发表文章191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 Cognitive And Developmental 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:5
  • 文章自引率:0.1
  • Gold OA文章占比:7.80%
  • CiteScore:7.2
  • 年发文量:191
  • 开源占比:0.0759
  • SJR指数:1.302
  • H-index:30
  • SNIP指数:1.433
  • 出版国人文章占比:0.23

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 45 / 197

77.4%

学科:NEUROSCIENCES SCIE Q1 49 / 310

84.4%

学科:ROBOTICS SCIE Q1 10 / 46

79.3%

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 40 / 198

80.05%

学科:NEUROSCIENCES SCIE Q1 62 / 310

80.16%

学科:ROBOTICS SCIE Q1 8 / 46

83.7%

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 ROBOTICS 机器人学
3区 3区 3区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
7.2 1.302 1.433
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Software Q2 103 / 407

74%

大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence Q2 102 / 350

71%

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 ROBOT AUTON SYST 39
2 IEEE T COGN DEV SYST 33
3 IEEE T ROBOT 33
4 IEEE T SYST MAN CY-S 32
5 NATURE 30
6 IEEE T PATTERN ANAL 28
7 IEEE-ASME T MECH 26
8 INT J ROBOT RES 26
9 IEEE T NEUR NET LEAR 23
10 IEEE T NEUR SYS REH 23
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 40
2 IEEE T COGN DEV SYST 33
3 FRONT NEUROROBOTICS 15
4 ROBOT AUTON SYST 11
5 SENSORS-BASEL 11
6 ADV ROBOTICS 7
7 PHILOS T R SOC B 7
8 CIRC SYST SIGNAL PR 6
9 NEUROCOMPUTING 6
10 INT J ROBOT RES 5

高引用文章

  • Spiking Neural P Systems With Colored Spikes引用次数:41
  • EEG-Based Emotion Recognition Using Hierarchical Network With Subnetwork Nodes引用次数:20
  • Affordances in Psychology, Neuroscience, and Robotics: A Survey引用次数:13
  • Domain Adaptation Techniques for EEG-Based Emotion Recognition: A Comparative Study on Two Public Datasets引用次数:12
  • Brain-Inspired Cognitive Model With Attention for Self-Driving Cars引用次数:11
  • Biologically Inspired Self-Organizing Map Applied to Task Assignment and Path Planning of an AUV System引用次数:11
  • Uncoupling Between Multisensory Temporal Function and Nonverbal Turn-Taking in Autism Spectrum Disorder引用次数:11
  • Deep Spiking Convolutional Neural Network Trained With Unsupervised Spike-Timing-Dependent Plasticity引用次数:11
  • Biologically Inspired Motion Modeling and Neural Control for Robot Learning From Demonstrations引用次数:10
  • Artificial Intelligent System for Automatic Depression Level Analysis Through Visual and Vocal Expressions引用次数:10
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