Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems
  • 中科院分区:1区
  • JCR分区:Q1
  • CiteScore :23.8

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning SystemsSCIE

国际简称:IEEE T NEUR NET LEAR 中文名称:神经网络和学习系统的IEEE交易

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems杂志是一本COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE应用杂志。是一本享有盛誉的顶级学术杂志,由IEEE Computational Intelligence Society出版,该期刊创刊于2012年,出版周期为12 issues/year,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1区,显示出其卓越的学术水平和影响力。

  • ISSN:2162-237X

  • 出版地区:UNITED STATES

  • 出版周期:12 issues/year

  • E-ISSN:2162-2388

  • 创刊时间:2012

  • 出版语言:English

  • 是否OA:未开放

  • 预计审稿时间: 一般,3-8周

  • 影响因子:10.2

  • 是否预警:否

  • 研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE,COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE

  • 年发文量:1020

  • 研究类文章占比:99.31%

  • Gold OA文章占比:4.86%

  • H-index:180

  • 出版国人文章占比:0.45

  • 开源占比:0.1172

  • 文章自引率:0.0961...

杂志简介

《IEEE 神经网络和学习系统学报》发表涉及神经网络和相关学习系统的理论、设计和应用的技术文章。

值得一提的是,Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems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12 issues/year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Q1评级。此外,其CiteScore指数达到23.8,该期刊2023年的影响因子达到10.2,再次验证了其优秀学术水平。

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems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, HARDWARE & ARCHITECTURE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
计算机科学 1区
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 计算机:硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气
1区 1区 2区 2区

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 Q1 13 / 197

93.7%

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

95.8%

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

95.5%

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

97%

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 Q1 13 / 198

93.69%

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

94.07%

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

95.45%

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

96.75%

CiteScore 分区(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
23.8 4.17 3.995
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Networks and Communications Q1 4 / 395

99%

大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications Q1 11 / 817

98%

大类:Computer Science 小类:Software Q1 10 / 407

97%

大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence Q1 10 / 350

97%

文章摘录

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

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