《模式識別》(Pattern Recognition)是一本以工程技術-工程：電子與電氣綜合研究為特色的國際期刊。該刊由Elsevier Ltd出版商創刊于1968年，刊期Monthly。該刊已被國際重要權威數據庫SCIE收錄。期刊聚焦工程技術-工程：電子與電氣領域的重點研究和前沿進展，及時刊載和報道該領域的研究成果，致力于成為該領域同行進行快速學術交流的信息窗口與平臺。該刊2023年影響因子為7.5。CiteScore指數值為14.4。
For over 40 years, Pattern Recognition has provided the primary forum for the exchange of information on pattern recognition research among the many varied engineering, mathematical and applied professions which make up this unique field. Original papers cover all methods, techniques and applications of pattern recognition, artificial intelligence, image processing, 2-D and 3-D matching, expert systems and robotics. The Journal also includes reviews of significant developments in the field.
40 多年來，《模式識別》為構成這一獨特領域的眾多工程、數學和應用專業提供了模式識別研究信息交流的主要論壇。原始論文涵蓋了模式識別、人工智能、圖像處理、二維和三維匹配、專家系統和機器人技術的所有方法、技術和應用。該期刊還包括對該領域重大發展的評論。
《Pattern Recognition》(模式識別)編輯部通訊方式為ELSEVIER SCI LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OXON, OX5 1GB。如果您需要協助投稿或潤稿服務，您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊咨詢服務十年，熟悉發表政策，可為您提供一對一投稿指導，避免您在投稿時頻繁碰壁，節省您的寶貴時間，有效提升發表機率，確保SCI檢索（檢索不了全額退款）。我們視信譽為生命，多方面確保文章安全保密，在任何情況下都不會泄露您的個人信息或稿件內容。
2023年12月升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 1區 | 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 | 是 | 否 |
2022年12月升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 1區 | 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 | 是 | 否 |
2021年12月舊的升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 1區 | 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 | 是 | 否 |
2021年12月基礎版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術 | 2區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣 | 2區 2區 | 否 | 否 |
2021年12月升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 1區 | 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 | 是 | 否 |
2020年12月舊的升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 1區 | 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 | 是 | 否 |
基礎版：即2019年12月17日，正式發布的《2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區表》；將JCR中所有期刊分為13個大類,期刊范圍只有SCI期刊。
升級版：即2020年1月13日，正式發布的《2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區表升級版（試行）》,升級版采用了改進后的指標方法體系對基礎版的延續和改進，影響因子不再是分區的唯一或者決定性因素，也沒有了分區的IF閾值期刊由基礎版的13個學科擴展至18個，科研評價將更加明確。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開始，分區表將只發布升級版結果，不再有基礎版和升級版之分,基礎版和升級版（試行）將過渡共存三年時間。
JCR分區等級：Q1
| 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 | 24 / 197 |
88.1% |
| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 25 / 352 |
93% |
| 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 | 27 / 198 |
86.62% |
| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 39 / 354 |
89.12% |
| Gold OA文章占比 | 研究類文章占比 | 文章自引率 |
| 10.02% | 99.36% | 0.16... |
| 開源占比 | 出版國人文章占比 | OA被引用占比 |
| 0.05... | 0.41 | 0.02... |
名詞解釋：JCR分區在學術期刊評價、科研成果展示、科研方向引導以及學術交流與合作等方面都具有重要的價值。通過對期刊影響因子的精確計算和細致劃分，JCR分區能夠清晰地反映出不同期刊在同一學科領域內的相對位置，從而幫助科研人員準確識別出高質量的學術期刊。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數 | ||||||||||||||||||||
| 14.4 | 2.732 | 2.707 |
|
名詞解釋：CiteScore是基于Scopus數據庫的全新期刊評價體系。CiteScore 2021 的計算方式是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數除以該期刊近四年發表的文獻數。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數據庫Scopus，適用于所有連續出版物，而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過 26000 種期刊，比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認為是影響因子最有力的競爭對手。
歷年中科院分區趨勢圖
歷年IF值(影響因子)
歷年引文指標和發文量
歷年自引數據
2019-2021年國家/地區發文量統計
| 國家/地區 | 數量 |
| CHINA MAINLAND | 708 |
| USA | 183 |
| Australia | 95 |
| England | 83 |
| Canada | 60 |
| Spain | 56 |
| France | 54 |
| Italy | 42 |
| South Korea | 39 |
| India | 38 |
2019-2021年機構發文量統計
| 機構 | 數量 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 121 |
| XIDIAN UNIVERSITY | 39 |
| XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY | 30 |
| SUN YAT SEN UNIVERSITY | 28 |
| DALIAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY | 27 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIF... | 26 |
| SHENZHEN UNIVERSITY | 26 |
| BEIHANG UNIVERSITY | 25 |
| HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY | 24 |
| SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY | 24 |
2019-2021年文章引用數據
| 文章引用名稱 | 引用次數 |
| Recent advances in convolutional neural ... | 325 |
| Deep visual tracking: Review and experim... | 80 |
| Wider or Deeper: Revisiting the ResNet M... | 70 |
| Wild patterns: Ten years after the rise ... | 68 |
| Improving person re-identification by at... | 61 |
| A comparative evaluation of outlier dete... | 57 |
| Automated pulmonary nodule detection in ... | 53 |
| A deep convolutional neural network for ... | 52 |
| Deep learning for image-based cancer det... | 47 |
| Convolutional Neural Networks and Long S... | 46 |
2019-2021年文章被引用數據
| 被引用期刊名稱 | 數量 |
| IEEE ACCESS | 2259 |
| PATTERN RECOGN | 2181 |
| MULTIMED TOOLS APPL | 1047 |
| NEUROCOMPUTING | 710 |
| SENSORS-BASEL | 552 |
| EXPERT SYST APPL | 404 |
| PATTERN RECOGN LETT | 396 |
| REMOTE SENS-BASEL | 352 |
| INFORM SCIENCES | 315 |
| APPL SCI-BASEL | 278 |
2019-2021年引用數據
| 引用期刊名稱 | 數量 |
| PATTERN RECOGN | 2181 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 1119 |
| IEEE T IMAGE PROCESS | 633 |
| PATTERN RECOGN LETT | 339 |
| J MACH LEARN RES | 253 |
| INT J COMPUT VISION | 231 |
| NEUROCOMPUTING | 220 |
| IEEE T NEUR NET LEAR | 193 |
| IEEE T KNOWL DATA EN | 126 |
| MACH LEARN | 118 |
中科院分區：1區
影響因子：7.7
審稿周期：約Time to first decision: 9 days; Review time: 64 days; Submission to acceptance: 82 days; 約2.7個月 約7.8周
中科院分區：1區
影響因子：8.1
審稿周期：約Time to first decision: 6 days; Review time: 44 days; Submission to acceptance: 54 days; 約4.1個月 約6.8周
中科院分區：3區
影響因子：3.3
審稿周期：約17.72天 11 Weeks
中科院分區：1區
影響因子：98.4
審稿周期： 約3月
中科院分區：2區
影響因子：5.8
審稿周期： 約2.4個月 約7.6周
中科院分區：2區
影響因子：5.1
審稿周期： 約1.9個月 約2.7周
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