Applied IntelligenceSCIE
国际简称：APPL INTELL 中文名称：应用智能Applied Intelligence杂志是一本工程技术-计算机：人工智能应用杂志。是一本享有盛誉的顶级学术杂志，由Springer US出版，该期刊创刊于1991年，出版周期为Bimonthly，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区2区，显示出其卓越的学术水平和影响力。
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ISSN：0924-669X
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出版地区：NETHERLANDS
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出版周期：Bimonthly
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E-ISSN：1573-7497
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创刊时间：1991
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出版语言：English
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是否OA：未开放
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预计审稿时间： 偏慢,4-8周
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影响因子：3.4
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是否预警：否
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研究方向：工程技术,计算机：人工智能
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年发文量：820
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研究类文章占比：99.15%
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Gold OA文章占比：7.15%
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H-index：52
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出版国人文章占比：0.42
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开源占比：0.0604
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文章自引率：0.2075...
杂志简介
该期刊专注于人工智能和神经网络研究，探讨涉及解决现实生活中的制造、国防、管理、政府和工业问题的问题，这些问题过于复杂，无法通过传统方法解决，需要模拟智能思维过程、启发式方法、知识应用以及分布式和并行处理。在解决复杂问题时，将这些多种方法结合起来尤为重要。
该期刊介绍了新颖、原创的研究和技术发展，解决了适用于难题的实际复杂问题。它为国际社会交流科学研究和技术成果提供了媒介。
值得一提的是，Applied Intelligence已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着Bimonthly的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q2评级。此外，其CiteScore指数达到6.6，该期刊2023年的影响因子达到3.4，再次验证了其优秀学术水平。
Applied Intelligence是一本未开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。
期刊指数
中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子
中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。
CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。
自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。
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 |
| 否 | 否 | 计算机科学 2区 |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机：人工智能
3区
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JCR 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 | Q2 | 78 / 197 |
60.7% |
| 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 | Q2 | 87 / 198 |
56.31% |
CiteScore 分区（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||
| 6.6 | 1.193 | 1.528 |
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文章摘录
- Robust deep kernel-based fuzzy clustering with spatial information for image segmentation Author: Lei, Lujia; Wu, Chengmao; Tian, Xiaoping Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 23-48. DOI: 10.1007/s10489-022-03255-3
- Statistical image watermark decoder by modeling local RDWT difference domain singular values with bivariate weighted Weibull distribution Author: Wang, Xiangyang; Yao, Yao; Yu, Yang; Niu, Panpan; Yang, Hongying Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 96-120. DOI: 10.1007/s10489-022-03536-x
- Inner-imaging 3D attention module for residual network Author: Liu, Wenjie; Wu, Guoqing; Ren, Fuji; Shi, Quan Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 141-152. DOI: 10.1007/s10489-022-03225-9
- Discriminative-region attention and orthogonal-view generation model for vehicle re-identification Author: Li, Huadong; Wang, Yuefeng; Wei, Ying; Wang, Lin; Li, Ge Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 186-203. DOI: 10.1007/s10489-022-03420-8
- H-BLS: a hierarchical broad learning system with deep and sparse feature learning Author: Guo, Wei; Chen, Shuangshuang; Yuan, Xiaofeng Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 153-168. DOI: 10.1007/s10489-022-03498-0
- A new comprehensive automatic fault detection method for rotating machinery using HmvAAPE and VNWOA-KELM Author: Gong, Jiancheng; Yang, Xiaoqiang; Han, Jun; Shen, Jinxing; Zhou, Fuming; Liu, Wuqiang Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 204-225. DOI: 10.1007/s10489-022-03505-4
- FMFO: Floating flame moth-flame optimization algorithm for training multi-layer perceptron classifier Author: Yang, Zhenlun Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 251-271. DOI: 10.1007/s10489-022-03484-6
- MTSDet: multi-scale traffic sign detection with attention and path aggregation Author: Wei, Hongyang; Zhang, Qianqian; Qian, Yurong; Xu, Zheng; Han, Jingjing Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 238-250. DOI: 10.1007/s10489-022-03459-7
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