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评价信息:
影响因子:3.1
年发文量:295
《国际机器学习与控制论杂志》(International Journal Of Machine Learning And Cybernetics)是一本以COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE综合研究为特色的国际期刊。该刊由Springer Berlin Heidelberg出版商创刊于2010年,刊期12 issues per year。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE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3.1。CiteScore指数值为7.9。
Cybernetics is concerned with describing complex interactions and interrelationships between systems which are omnipresent in our daily life. Machine Learning discovers fundamental functional relationships between variables and ensembles of variables in systems. The merging of the disciplines of Machine Learning and Cybernetics is aimed at the discovery of various forms of interaction between systems through diverse mechanisms of learning from data.
The International Journal of Machine Learning and Cybernetics (IJMLC) focuses on the key research problems emerging at the junction of machine learning and cybernetics and serves as a broad forum for rapid dissemination of the latest advancements in the area. The emphasis of IJMLC is on the hybrid development of machine learning and cybernetics schemes inspired by different contributing disciplines such as engineering, mathematics, cognitive sciences, and applications. New ideas, design alternatives, implementations and case studies pertaining to all the aspects of machine learning and cybernetics fall within the scope of the IJMLC.
Key research areas to be covered by the journal include:
Machine Learning for modeling interactions between systems
Pattern Recognition technology to support discovery of system-environment interaction
Control of system-environment interactions
Biochemical interaction in biological and biologically-inspired systems
Learning for improvement of communication schemes between systems
控制论涉及描述我们日常生活中无处不在的系统之间的复杂交互和相互关系。机器学习发现系统中变量和变量集合之间的基本函数关系。机器学习和控制论学科的融合旨在通过从数据中学习的各种机制发现系统之间的各种交互形式。
《国际机器学习和控制论杂志》(IJMLC)专注于机器学习和控制论交汇处出现的关键研究问题,并作为快速传播该领域最新进展的广泛论坛。IJMLC 的重点是受工程、数学、认知科学和应用等不同学科启发的机器学习和控制论方案的混合开发。与机器学习和控制论所有方面相关的新想法、设计方案、实现和案例研究都属于 IJMLC 的范围。
该期刊涵盖的关键研究领域包括:
用于建模系统间交互的机器学习
用于支持发现系统-环境交互的模式识别技术
系统-环境交互的控制
生物和生物启发系统中的生化相互作用
用于改进系统间通信方案的学习
《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》(国际机器学习与控制论杂志)编辑部通讯方式为TIERGARTENSTRASSE 17, HEIDELBERG, GERMANY, D-69121。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 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 | 3区 | 否 | 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 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 | 3区 | 否 | 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 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 | 3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 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 | 3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 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 | 3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 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 | 3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:Q2
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 | 86 / 197 |
56.6% |
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 | 84 / 198 |
57.83% |
Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | 文章自引率 |
3.75% | 99.66% | 0.10... |
开源占比 | 出版国人文章占比 | OA被引用占比 |
0.03... | 0.56 | 0.02... |
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 | ||||||||||||||||
7.9 | 0.988 | 1.217 |
|
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 | 467 |
India | 63 |
Iran | 39 |
Australia | 27 |
USA | 27 |
Canada | 17 |
England | 17 |
Turkey | 14 |
Saudi Arabia | 12 |
Taiwan | 12 |
2019-2021年机构发文量统计
机构 | 数量 |
SHENZHEN UNIVERSITY | 31 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 24 |
SOUTH CHINA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY | 19 |
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY | 17 |
SICHUAN UNIVERSITY | 17 |
NANJING UNIVERSITY OF INFORMATION SCIENC... | 16 |
SHANXI UNIVERSITY | 15 |
CHINA UNIVERSITY OF MINING & TECHNOLOGY | 14 |
CENTRAL SOUTH UNIVERSITY | 11 |
HONG KONG POLYTECHNIC UNIVERSITY | 11 |
2019-2021年文章引用数据
文章引用名称 | 引用次数 |
A review of hand gesture and sign langua... | 33 |
An ensemble bat algorithm for large-scal... | 28 |
Bat algorithm with triangle-flipping str... | 26 |
Multi-criteria decision-making method ba... | 25 |
Feature selection based on maximal neigh... | 22 |
A survey of the state-of-the-arts on neu... | 22 |
Bat algorithm with principal component a... | 21 |
Using long short-term memory deep neural... | 21 |
An emergency decision making method base... | 19 |
Adaptive fuzzy-neural-network based on R... | 19 |
2019-2021年文章被引用数据
被引用期刊名称 | 数量 |
INT J MACH LEARN CYB | 301 |
IEEE ACCESS | 185 |
J INTELL FUZZY SYST | 169 |
INFORM SCIENCES | 75 |
SOFT COMPUT | 73 |
INT J APPROX REASON | 43 |
APPL SOFT COMPUT | 42 |
MATHEMATICS-BASEL | 42 |
NEURAL COMPUT APPL | 42 |
SYMMETRY-BASEL | 42 |
2019-2021年引用数据
引用期刊名称 | 数量 |
INFORM SCIENCES | 430 |
NEUROCOMPUTING | 358 |
INT J MACH LEARN CYB | 301 |
IEEE T NEUR NET LEAR | 237 |
KNOWL-BASED SYST | 234 |
IEEE T PATTERN ANAL | 193 |
PATTERN RECOGN | 184 |
EXPERT SYST APPL | 157 |
IEEE T FUZZY SYST | 150 |
IEEE T CYBERNETICS | 143 |
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:2区
影响因子:4.8
审稿周期: 约2.7个月 约7.5周
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