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Evolving Systems
  • 中科院分区：4区
  • JCR分区：Q3
  • CiteScore ：7.8

Evolving SystemsSCIE

国际简称：EVOL SYST-GER 中文名称：不断发展的系统

Evolving Systems杂志是一本COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由SPRINGER HEIDELBERG出版，出版周期为6 issues per 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4区，显示出其优秀的学术水平和影响力。

  • ISSN：1868-6478

  • 出版地区：GERMANY

  • 出版周期：6 issues per year

  • E-ISSN：1868-6486

  • 出版语言：English

  • 是否OA：未开放

  • 预计审稿时间：

  • 影响因子：2.7

  • 是否预警：否

  • 研究方向：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE

  • 年发文量：74

  • 研究类文章占比：94.59%

  • Gold OA文章占比：5.48%

  • 出版国人文章占比：0.02

  • 开源占比：0.0356

  • 文章自引率：0.0625

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杂志简介 期刊指数 中科院分区表 JCR 分区 CiteScore 分区 文章摘录 相关杂志

杂志简介

《进化系统》涵盖了动态进化系统领域的调查、方法论和应用导向论文。‘进化系统’的灵感来自于动态变化和进化环境中系统模型进化的理念。与机器学习、数学建模和相关学科中的标准方法不同，这些方法假设并先验地固定模型结构，问题集中在参数优化上，而进化系统允许模型结构逐渐改变/进化。这种持续或终身学习和领域适应的目的是自我组织。它可以适应新的数据模式，更适合流数据、迁移学习，并且可以识别和学习未知和不可预测的数据模式。这些特性对于自主机器人系统至关重要，因为这些系统在设计完成后（运行时）会继续学习和适应。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解决非平稳、不可预测环境中系统建模、聚类、分类、预测和控制的各个方面的问题，并描述其设计的新方法和途径。

该期刊致力于从系统方法到案例研究和实际工业应用的自我开发、自我组织和进化系统的主题。它涵盖了方法论的各个方面，例如

不断发展的系统方法

不断发展的神经网络和神经模糊系统

不断发展的分类器和聚类

不断发展的控制器和预测模型

不断发展的可解释人工智能系统

不断发展的系统应用

而且还关注新的范式和应用，包括医学、机器人、商业、工业自动化、控制系统、交通、通信、环境监测、生物医学系统、安全和电子服务、金融和经济。所有提交的方法和系统的共同特征是系统和环境的不断发展。

该期刊涵盖与以下内容相关的贡献：

1）机器学习、人工智能、计算智能和数学建模方法

2）来自自然和生物学的灵感，包括神经科学、生物信息学和分子生物学、量子物理学

3）在工程、商业、社会科学中的应用。

值得一提的是，Evolving 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6 issues per 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Q3评级。此外，其CiteScore指数达到7.8，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。

Evolving 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, 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
4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 Q3 101 / 197

49%
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 122 / 198

38.64%

CiteScore 分区（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
7.8 0.746 1.022
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Mathematics 小类：Control and Optimization Q1 10 / 130

92%
大类：Mathematics 小类：Modeling and Simulation Q1 25 / 324

92%
大类：Mathematics 小类：Control and Systems Engineering Q1 57 / 321

82%
大类：Mathematics 小类：Computer Science Applications Q1 167 / 817

79%

文章摘录

  • Very deep fully convolutional encoder-decoder network based on wavelet transform for art image fusion in cloud computing environment Author: Chen, Tong; Yang, Juan Journal: EVOLVING SYSTEMS. 2023; Vol. 14, Issue 2, pp. 281-293. DOI: 10.1007/s12530-022-09457-x
  • A human activity recognition method using wearable sensors based on convtransformer model Author: Zhang, Zhanpeng; Wang, Wenting; An, Aimin; Qin, Yuwei; Yang, Fazhi Journal: EVOLVING SYSTEMS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s12530-022-09480-y
  • PDRF-Net: a progressive dense residual fusion network for COVID-19 lung CT image segmentation Author: Lu, Xiaoyan; Xu, Yang; Yuan, Wenhao Journal: EVOLVING SYSTEMS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s12530-023-09489-x
  • Temperature and humidity prediction of mountain highway tunnel entrance road surface based on improved Bi-LSTM neural network Author: Tao, Rui; Peng, Rui; Wang, Hao; Wang, Jie; Qiao, Jiangang Journal: EVOLVING SYSTEMS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s12530-023-09496-y

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