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年发文量:60
《粒度计算》(Granular Computing)是一本以Multiple综合研究为特色的国际期刊。该刊由Springer Nature出版商该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦Multiple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0。CiteScore指数值为10.7。
Granular Computing is an international academic journal dedicated to the field of granular computing. It is a new concept and computational paradigm in information processing that involves the study of all theories, methods, techniques, and tools related to granularity. As a superset of fuzzy logic, rough set theory, quotient space theory, and interval computation, granular computing plays an important role in handling fuzzy, incomplete, imprecise, and massive information, and is one of the hotspots in the field of artificial intelligence research. The purpose of this journal is to publish the latest research results in granular computing and related fields, including theoretical development, algorithm design, and application case studies. Through these studies, the journal aims to promote scientific progress in the field of granular computing and provide a platform for academia and industry to exchange the latest research findings. The importance of magazines lies in their potential contribution to enhancing data processing capabilities, optimizing decision-making processes, and promoting the development of intelligent systems.
The magazine covers a wide range of research areas, including but not limited to theoretical research on multi-level granularity structures, the establishment of granularity computing models, and the application of these theories and models in various practical problems. The journal encourages interdisciplinary research, especially those that can reveal new principles of granular computing or improve existing algorithms. In addition, the journal also focuses on the integration of granular computing with other computing paradigms such as machine learning, data mining, and cognitive science.
《粒度计算》是一本专注于粒度计算领域的国际学术期刊。它是信息处理的一种新概念和计算范式,它涉及到所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究。作为模糊逻辑、粗糙集理论、商空间理论和区间计算等的超集,粒度计算在处理模糊、不完整、不精确及海量信息方面发挥着重要作用,并且是人工智能研究领域的热点之一。该期刊的目的在于发表粒度计算及其相关领域的最新研究成果,包括理论发展、算法设计、应用案例研究等。通过这些研究,期刊旨在推动粒度计算领域的科学进展,为学术界和工业界提供一个交流最新研究成果的平台。杂志的重要性体现在其对于提升数据处理能力、优化决策过程和促进智能系统发展的潜在贡献。
杂志涵盖了广泛的研究范围,包括但不限于多层次粒度结构的理论研究、粒度计算模型的建立、以及这些理论和模型在各种实际问题中的应用。期刊鼓励跨学科的研究,特别是那些能够揭示新的粒度计算原理或改进现有算法的工作。此外,期刊还关注粒度计算与其他计算范式的结合,如机器学习、数据挖掘和认知科学等。
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JCR分区等级:
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 | ESCI | N/A | N / A |
0% |
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | N/A | N / A |
0% |
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 | ESCI | Q1 | 29 / 198 |
85.61% |
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q1 | 30 / 251 |
88.25% |
Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | 文章自引率 |
5.53% | 81.67% | |
开源占比 | 出版国人文章占比 | OA被引用占比 |
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 | ||||||||||||||||
10.7 | 1.415 | 1.737 |
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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IF值(影响因子)
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