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Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning SystemsSCIE

國際簡稱:IEEE T NEUR NET LEAR  參考譯名:神經網絡和學習系統的IEEE交易

  • 中科院分區

    1區

  • CiteScore分區

    Q1

  • JCR分區

    Q1

基本信息:
ISSN:2162-237X
E-ISSN:2162-2388
是否OA:未開放
是否預警:否
TOP期刊:是
出版信息:
出版地區:UNITED STATES
出版商:IEEE Computational Intelligence Society
出版語言:English
出版周期:12 issues/year
出版年份:2012
研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
評價信息:
影響因子:10.2
H-index:180
CiteScore指數:23.8
SJR指數:4.17
SNIP指數:3.995
發文數據:
Gold OA文章占比:4.86%
研究類文章占比:99.31%
年發文量:1020
自引率:0.0961...
開源占比:0.1172
出版撤稿占比:0
出版國人文章占比:0.45
OA被引用占比:0
英文簡介 期刊介紹 CiteScore數據 中科院SCI分區 JCR分區 發文數據 常見問題

英文簡介Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems期刊介紹

The IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems publishes technical articles that deal with the theory, design, and applications of neural networks and related learning systems.

期刊簡介Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems期刊介紹

《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》自2012出版以來,是一本計算機科學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果,并為計算機科學各個領域的原創研究提供一個展示平臺,以促進計算機科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解,或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道計算機科學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單,目前已被權威數據庫SCIE收錄,得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點:

Cite Score數據(2024年最新版)Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems Cite Score數據

  • CiteScore:23.8
  • SJR:4.17
  • SNIP:3.995
學科類別 分區 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 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎,針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems 中科院分區

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:是
大類學科 分區 小類學科 分區
計算機科學 1區 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機:硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣 1區 1區 2區 2區

中科院分區表 是以客觀數據為基礎,運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據,得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次,類似于“優、良、及格”等。最開始,這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

歷年中科院分區趨勢圖

JCR分區Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems JCR分區

2023-2024 年最新版
按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 13 / 197

93.7%

學科:COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE SCIE Q1 3 / 59

95.8%

學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 7 / 143

95.5%

學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 11 / 352

97%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 13 / 198

93.69%

學科:COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE SCIE Q1 4 / 59

94.07%

學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 7 / 143

95.45%

學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 12 / 354

96.75%

JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區,這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發文數據

2023-2024 年國家/地區發文量統計
  • 國家/地區數量
  • CHINA MAINLAND929
  • USA278
  • Australia149
  • England98
  • Singapore60
  • Canada54
  • Italy49
  • South Korea42
  • Japan31
  • France23

本刊中國學者近年發表論文

  • 1、Adversarial Human Trajectory Learning for Trip Recommendation

    Author: Gao, Qiang; Zhou, Fan; Zhang, Kunpeng; Zhang, Fengli; Trajcevski, Goce

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 4, pp. 1764-1776. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3058102

  • 2、Asynchronous Spatiotemporal Spike Metric for Event Cameras

    Author: Li, Jianing; Fu, Yihua; Dong, Siwei; Yu, Zhaofei; Huang, Tiejun; Tian, Yonghong

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 4, pp. 1742-1753. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3061122

  • 3、An Efficient Method for Modeling Nonoccurring Behaviors by Negative Sequential Patterns With Loose Constraints

    Author: Qiu, Ping; Gong, Yongshun; Zhao, Yuhai; Cao, Longbing; Zhang, Chengqi; Dong, Xiangjun

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 4, pp. 1864-1878. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3063162

  • 4、Adaptive Synchronization for Delayed Chaotic Memristor-Based Neural Networks

    Author: Xin, Youming; Cheng, Zunshui

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 2, pp. 601-610. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3096963

  • 5、Conservative Novelty Synthesizing Network for Malware Recognition in an Open-Set Scenario

    Author: Guo, Jingcai; Guo, Song; Ma, Shiheng; Sun, Yuxia; Xu, Yuanyuan

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 2, pp. 662-676. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3099122

  • 6、Deep Hybrid 2-D-3-D CNN Based on Dual Second-Order Attention With Camera Spectral Sensitivity Prior for Spectral Super-Resolution

    Author: Li, Jiaojiao; Wu, Chaoxiong; Song, Rui; Li, Yunsong; Xie, Weiying; He, Lihuo; Gao, Xinbo

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 2, pp. 623-634. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3098767

  • 7、Multistability of Dynamic Memristor Delayed Cellular Neural Networks With Application to Associative Memories

    Author: Deng, Kun; Zhu, Song; Bao, Gang; Fu, Jun; Zeng, Zhigang

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 2, pp. 690-702. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3099814

  • 8、Adaptive Event-Triggered Neural Network Control for Switching Nonlinear Systems With Time Delays

    Author: Xie, Yingkang; Ma, Qian

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 2, pp. 729-738. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3100533

投稿常見問題

通訊方式:445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141。

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