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Neural Networks

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影響因子:6

年發文量:595

神經網絡 SCIE

Neural Networks

《神經網絡》(Neural Networks)是一本以工程技術-計算機:人工智能綜合研究為特色的國際期刊。該刊由Elsevier Ltd出版商創刊于1988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-計算機:人工智能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6。CiteScore指數值為13.9。

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期刊簡介預計審稿時間: 約12.0個月 約10.5周

Neural Networks is the archival journal of the world's three oldest neural modeling societies: the International Neural Network Society (INNS), the European Neural Network Society (ENNS), and the Japanese Neural Network Society (JNNS). A subscription to the journal is included with membership in each of these societies.

Neural Networks provides a forum for developing and nurturing an international community of scholars and practitioners who are interested in all aspects of neural networks and related approaches to computational intelligence. Neural Networks welcomes high quality submissions that contribute to the full range of neural networks research, from behavioral and brain modeling, learning algorithms, through mathematical and computational analyses, to engineering and technological applications of systems that significantly use neural network concepts and techniques. This uniquely broad range facilitates the cross-fertilization of ideas between biological and technological studies, and helps to foster the development of the interdisciplinary community that is interested in biologically-inspired computational intelligence. Accordingly, Neural Networks editorial board represents experts in fields including psychology, neurobiology, computer science, engineering, mathematics, and physics. The journal publishes articles, letters and reviews, as well as letters to the editor, editorials, current events, software surveys, and patent information. Articles are published in one of five sections: Cognitive Science, Neuroscience, Learning Systems, Mathematical and Computational Analysis, Engineering and Applications.

《神經網絡》是世界上三個最古老的神經建模協會的檔案期刊:國際神經網絡協會 (INNS)、歐洲神經網絡協會 (ENNS) 和日本神經網絡協會 (JNNS)。加入這些協會的會員均可訂閱該期刊。

《神經網絡》提供了一個論壇,用于發展和培養對神經網絡各個方面以及計算智能相關方法感興趣的國際學者和從業者社區。《神經網絡》歡迎高質量的投稿,這些投稿有助于全方位的神經網絡研究,從行為和大腦建模、學習算法,到數學和計算分析,再到大量使用神經網絡概念和技術的系統的工程和技術應用。這種獨特的廣泛范圍促進了生物研究和技術研究之間的思想交流,并有助于促進對生物啟發的計算智能感興趣的跨學科社區的發展。因此,《神經網絡》的編輯委員會由心理學、神經生物學、計算機科學、工程學、數學和物理學等領域的專家組成。該期刊發表文章、信件和評論,以及致編輯的信、社論、時事、軟件調查和專利信息。文章發表在五個部分之一:認知科學、神經科學、學習系統、數學和計算分析、工程和應用。

《Neural Networks》(神經網絡)編輯部通訊方式為PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, 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。

中科院分區

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 NEUROSCIENCES 神經科學 2區 2區

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 NEUROSCIENCES 神經科學 2區 2區

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 2區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 NEUROSCIENCES 神經科學 2區 2區

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 NEUROSCIENCES 神經科學 2區 2區

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 2區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 NEUROSCIENCES 神經科學 2區 2區

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 2區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 NEUROSCIENCES 神經科學 2區 2區
名詞解釋:

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(2023-2024年最新版)

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 38 / 197

81%

學科:NEUROSCIENCES SCIE Q1 34 / 310

89.2%

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 28 / 198

86.11%

學科:NEUROSCIENCES SCIE Q1 32 / 310

89.84%

Gold OA文章占比 研究類文章占比 文章自引率
19.75% 98.15% 0.07...
開源占比 出版國人文章占比 OA被引用占比
0.12... 0.35 0.06...

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 指數(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數
13.9 2.605 2.442
學科類別 分區 排名 百分位
大類:Neuroscience 小類:Cognitive Neuroscience Q1 4 / 115

96%

大類:Neuroscience 小類:Artificial Intelligence Q1 35 / 350

90%

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。

數據趨勢圖

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

發文數據

2019-2021年國家/地區發文量統計

國家/地區 數量
CHINA MAINLAND 408
USA 133
England 58
Japan 55
Australia 39
Spain 33
South Korea 32
Italy 30
GERMANY (FED REP GER) 28
France 27

2019-2021年機構發文量統計

機構 數量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 36
SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA 33
UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE & TECHN... 25
TEXAS A&M UNIVERSITY QATAR 22
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOL... 21
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 21
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 20
XIDIAN UNIVERSITY 20
GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 16
PENG CHENG LABORATORY 15

2019-2021年文章引用數據

文章引用名稱 引用次數
A systematic study of the class imbalanc... 148
Recent advances in physical reservoir co... 80
Deep learning in spiking neural networks 71
Continual lifelong learning with neural ... 68
STDP-based spiking deep convolutional ne... 58
Multivariate LSTM-FCNs for time series c... 43
Synchronization of memristive neural net... 40
Passivity analysis of delayed reaction-d... 39
Inter-class sparsity based discriminativ... 37
Finite-time synchronization of stochasti... 35

2019-2021年文章被引用數據

被引用期刊名稱 數量
IEEE ACCESS 798
NEURAL NETWORKS 666
NEUROCOMPUTING 613
NEURAL PROCESS LETT 329
NEURAL COMPUT APPL 225
IEEE T NEUR NET LEAR 206
PHYSICA A 146
J FRANKLIN I 140
SENSORS-BASEL 132
APPL MATH COMPUT 124

2019-2021年引用數據

引用期刊名稱 數量
NEURAL NETWORKS 666
IEEE T NEUR NET LEAR 466
NEUROCOMPUTING 308
IEEE T PATTERN ANAL 172
NEURAL COMPUT 150
IEEE T CYBERNETICS 141
NATURE 137
J MACH LEARN RES 118
J NEUROSCI 115
PATTERN RECOGN 115

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免責聲明

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