Neural ComputationSCIE
国际简称：NEURAL COMPUT 中文名称：神经计算Neural Computation杂志是一本工程技术-计算机：人工智能应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由MIT Press Journals出版，该期刊创刊于1989年，出版周期为Monthly，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4区，显示出其优秀的学术水平和影响力。
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ISSN：0899-7667
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出版地区：UNITED STATES
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出版周期：Monthly
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E-ISSN：1530-888X
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创刊时间：1989
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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： 约3.0个月
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影响因子：2.7
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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：66
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研究类文章占比：93.94%
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Gold OA文章占比：9.73%
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H-index：148
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出版国人文章占比：0.14
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开源占比：0.0706
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文章自引率：0.0344...
杂志简介
神经计算处于神经科学和 TMCS 交叉点的独特位置，欢迎 TMCS 所有领域的原创论文投稿，包括：高级实验设计；化学传感器数据的分析；连接组重建；多电极和光学记录的分析；细胞身份的遗传数据；行为数据的分析；多尺度模型；分子机制的分析；神经信息学；脑成像数据的分析；神经形态工程；神经编码、计算、电路动力学和可塑性的原理；脑功能理论。
值得一提的是，Neural Computation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Monthly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Q3评级。此外，其CiteScore指数达到6.3，该期刊2023年的影响因子达到2.7，再次验证了其优秀学术水平。
Neural Computation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 4区 |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机：人工智能
NEUROSCIENCES
神经科学
4区
4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 | Q3 | 101 / 197 |
49% |
| 学科：NEUROSCIENCES | SCIE | Q3 | 158 / 310 |
49.2% |
| 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 | Q3 | 117 / 198 |
41.16% |
| 学科：NEUROSCIENCES | SCIE | Q4 | 233 / 310 |
25% |
CiteScore 分区（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||
| 6.3 | 0.948 | 1.133 |
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文章摘录
- Echo-Enhanced Embodied Visual Navigation Author: Yu, Yinfeng; Cao, Lele; Sun, Fuchun; Yang, Chao; Lai, Huicheng; Huang, Wenbing Journal: NEURAL COMPUTATION. 2023; Vol. 35, Issue 5, pp. 958-976. DOI: 10.1162/neco_a_01579
- Dynamic Consolidation for Continual Learning Author: Li, Hang; Ma, Chen; Chen, Xi; Liu, Xue Journal: NEURAL COMPUTATION. 2023; Vol. 35, Issue 2, pp. 228-248. DOI: 10.1162/neco_a_01560
- Heuristic Tree-Partition-Based Parallel Method for Biophysically Detailed Neuron Simulation Author: Zhang, Yichen; Du, Kai; Huang, Tiejun Journal: NEURAL COMPUTATION. 2023; Vol. 35, Issue 4, pp. 627-644. DOI: 10.1162/neco_a_01565
- Dual Neural Network Method for Solving Multiple Definite Integrals. Author: Li H1, Li Y2, Li S3. Journal: Neural Comput. 2019 Jan;31(1):208-232. doi: 10.1162/neco_a_01145. Epub 2018 Nov 21.
- Supervised Dimensionality Reduction on Grassmannian for Image Set Recognition. Author: Liu T1, Shi Z2, Liu Y3. Journal: Neural Comput. 2019 Jan;31(1):156-175. doi: 10.1162/neco_a_01148. Epub 2018 Nov 21.
- Scalable and Flexible Unsupervised Feature Selection. Author: Hu H1, Wang R2, Yang X3, Nie F4. Journal: Neural Comput. 2019 Mar;31(3):517-537. doi: 10.1162/neco_a_01163. Epub 2019 Jan 15.
- Semisupervised Deep Stacking Network with Adaptive Learning Rate Strategy for Motor Imagery EEG Recognition. Author: Tang XL1, Ma WC2, Kong DS3, Li W4. Journal: Neural Comput. 2019 May;31(5):919-942. doi: 10.1162/neco_a_01183. Epub 2019 Mar 18.
- Improving the Antinoise Ability of DNNs via a Bio-Inspired Noise Adaptive Activation Function Rand Softplus. Author: Chen Y1, Mai Y2, Xiao J3, Zhang L4. Journal: Neural Comput. 2019 Jun;31(6):1215-1233. doi: 10.1162/neco_a_01192. Epub 2019 Apr 12.
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