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评价信息:
影响因子:6
年发文量:595
《神经网络》(Neural Networks)是一本以工程技术-计算机:人工智能综合研究为特色的国际期刊。该刊由Elsevier Ltd出版商创刊于1988年,刊期Monthly。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦工程技术-计算机:人工智能领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2023年影响因子为6。CiteScore指数值为13.9。
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.
《神经网络》是世界上三个最古老的神经建模协会的档案期刊:国际神经网络协会 (INNS)、欧洲神经网络协会 (ENNS) 和日本神经网络协会 (JNNS)。加入这些协会的会员均可订阅该期刊。
《神经网络》提供了一个论坛,用于发展和培养对神经网络各个方面以及计算智能相关方法感兴趣的国际学者和从业者社区。《神经网络》欢迎高质量的投稿,这些投稿有助于全方位的神经网络研究,从行为和大脑建模、学习算法,到数学和计算分析,再到大量使用神经网络概念和技术的系统的工程和技术应用。这种独特的广泛范围促进了生物研究和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,《神经网络》的编辑委员会由心理学、神经生物学、计算机科学、工程学、数学和物理学等领域的专家组成。该期刊发表文章、信件和评论,以及致编辑的信、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学、神经科学、学习系统、数学和计算分析、工程和应用。
《Neural Networks》(神经网络)编辑部通讯方式为PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OX5 1GB。如果您需要协助投稿或润稿服务,您可以咨询我们的客服老师。我们专注于期刊投稿服务十年,熟悉发表政策,可为您提供一对一投稿指导,避免您在投稿时频繁碰壁,节省您的宝贵时间,有效提升发表机率,确保SCI检索(检索不了全额退款)。我们视信誉为生命,多方面确保文章安全保密,在任何情况下都不会泄露您的个人信息或稿件内容。
2023年12月升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 1区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 | 2区 2区 | 是 | 否 |
2022年12月升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 1区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 | 2区 2区 | 是 | 否 |
2021年12月旧的升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 2区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 | 2区 2区 | 否 | 否 |
2021年12月基础版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
工程技术 | 2区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 | 2区 2区 | 否 | 否 |
2021年12月升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 2区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 | 2区 2区 | 否 | 否 |
2020年12月旧的升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 2区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 | 2区 2区 | 否 | 否 |
基础版:即2019年12月17日,正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表》;将JCR中所有期刊分为13个大类,期刊范围只有SCI期刊。
升级版:即2020年1月13日,正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》,升级版采用了改进后的指标方法体系对基础版的延续和改进,影响因子不再是分区的唯一或者决定性因素,也没有了分区的IF阈值期刊由基础版的13个学科扩展至18个,科研评价将更加明确。期刊范围有SCI期刊、SSCI期刊。从2022年开始,分区表将只发布升级版结果,不再有基础版和升级版之分,基础版和升级版(试行)将过渡共存三年时间。
JCR分区等级:Q1
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 | 38 / 197 |
81% |
学科:NEUROSCIENCES | SCIE | Q1 | 34 / 310 |
89.2% |
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 | Q1 | 28 / 198 |
86.11% |
学科:NEUROSCIENCES | SCIE | Q1 | 32 / 310 |
89.84% |
Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | 文章自引率 |
19.75% | 98.15% | 0.07... |
开源占比 | 出版国人文章占比 | OA被引用占比 |
0.12... | 0.35 | 0.06... |
名词解释:JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分,JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置,从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指数 | ||||||||||||
13.9 | 2.605 | 2.442 |
|
名词解释:CiteScore是基于Scopus数据库的全新期刊评价体系。CiteScore 2021 的计算方式是期刊最近4年(含计算年度)的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。CiteScore基于全球最广泛的摘要和引文数据库Scopus,适用于所有连续出版物,而不仅仅是期刊。目前CiteScore 收录了超过 26000 种期刊,比获得影响因子的期刊多13000种。被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。
历年中科院分区趋势图
历年IF值(影响因子)
历年引文指标和发文量
历年自引数据
2019-2021年国家/地区发文量统计
国家/地区 | 数量 |
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年机构发文量统计
机构 | 数量 |
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年文章引用数据
文章引用名称 | 引用次数 |
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年文章被引用数据
被引用期刊名称 | 数量 |
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年引用数据
引用期刊名称 | 数量 |
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 |
中科院分区:1区
影响因子:7.7
审稿周期:约Time to first decision: 9 days; Review time: 64 days; Submission to acceptance: 82 days; 约2.7个月 约7.8周
中科院分区:1区
影响因子:8.1
审稿周期:约Time to first decision: 6 days; Review time: 44 days; Submission to acceptance: 54 days; 约4.1个月 约6.8周
中科院分区:3区
影响因子:3.3
审稿周期:约17.72天 11 Weeks
中科院分区:2区
影响因子:5.8
审稿周期: 约2.4个月 约7.6周
中科院分区:2区
影响因子:5.1
审稿周期: 约1.9个月 约2.7周
中科院分区:1区
影响因子:98.4
审稿周期: 约3月
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