神經(jīng)計算
神經(jīng)計算雜志簡介
- 出版商：Elsevier
- 出版語言：English
- TOP期刊：是
- 出版地區(qū)：NETHERLANDS
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：未開放
- 出版周期：Bimonthly
- 出版年份：1989
- 中文名稱：神經(jīng)計算
- 是否OA：未開放
神經(jīng)計算（國際簡稱NEUROCOMPUTING，英文名稱Neurocomputing）是一本未開放獲取（OA）國際期刊，自1989年創(chuàng)刊以來，始終站在計算機(jī)科學(xué)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域各個方面達(dá)到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢，為計算機(jī)科學(xué)事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn)，對于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實，均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。
近年來，來自CHINA MAINLAND、USA、England、Australia、Spain、Canada、Singapore、India、South Korea、Japan等國家和地區(qū)的研究者在《Neurocomputing》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富，包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型，旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺和靈感來源。
在過去幾年中，該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量，具體數(shù)據(jù)如下：
2014年：發(fā)表文章874篇、2015年：發(fā)表文章1272篇、2016年：發(fā)表文章1794篇、2017年：發(fā)表文章1088篇、2018年：發(fā)表文章1323篇、2019年：發(fā)表文章1120篇、2020年：發(fā)表文章1527篇、2021年：發(fā)表文章1801篇、2022年：發(fā)表文章1465篇、2023年：發(fā)表文章903篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的影響力和活躍度，同時也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Neurocomputing》將繼續(xù)致力于推動計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的知識傳播和科學(xué)進(jìn)步，為全球計算機(jī)科學(xué)問題的解決貢獻(xiàn)力量。
期刊指數(shù)
- 影響因子：5.5
- 文章自引率：0.1
- Gold OA文章占比：8.34%
- CiteScore：13.1
- 年發(fā)文量：903
- 開源占比：0.0357
- SJR指數(shù)：1.815
- H-index：110
- SNIP指數(shù)：1.86
- OA被引用占比：0.0135...
- 出版國人文章占比：0.59
WOS期刊SCI分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 42 / 197 |
78.9% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 52 / 198 |
73.99% |
中科院分區(qū)表
中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 是 | 否 | 計算機(jī)科學(xué) 2區(qū) |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機(jī)：人工智能
2區(qū)
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||
| 13.1 | 1.815 | 1.86 |
|
學(xué)術(shù)指標(biāo)分析
影響因子和CiteScore
自引率
影響因子：指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個重要指標(biāo)。影響因子越高，代表著期刊的影響力越大 。
CiteScore：該值越高，代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用，因此該期刊的影響力也越高。
自引率：是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標(biāo)之一。通過計算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例，可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。
年發(fā)文量：是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標(biāo)，年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。
期刊互引關(guān)系
| 序號 | 引用他刊情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | NEUROCOMPUTING | 3507 |
| 2 | IEEE T NEUR NET LEAR | 1779 |
| 3 | IEEE T PATTERN ANAL | 1287 |
| 4 | IEEE T IMAGE PROCESS | 1081 |
| 5 | IEEE T CYBERNETICS | 896 |
| 6 | AUTOMATICA | 872 |
| 7 | IEEE T AUTOMAT CONTR | 738 |
| 8 | PATTERN RECOGN | 710 |
| 9 | NEURAL NETWORKS | 613 |
| 10 | J MACH LEARN RES | 494 |
| 序號 | 被他刊引用情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | NEUROCOMPUTING | 3507 |
| 2 | IEEE ACCESS | 3268 |
| 3 | MULTIMED TOOLS APPL | 783 |
| 4 | NEURAL PROCESS LETT | 677 |
| 5 | NEURAL COMPUT APPL | 574 |
| 6 | SENSORS-BASEL | 493 |
| 7 | APPL SOFT COMPUT | 477 |
| 8 | J FRANKLIN I | 413 |
| 9 | APPL SCI-BASEL | 383 |
| 10 | EXPERT SYST APPL | 368 |
高引用文章
- GAN-based synthetic medical image augmentation for increased CNN performance in liver lesion classification引用次數(shù)：124
- Feature selection in machine learning: A new perspective引用次數(shù)：111
- Deep visual domain adaptation: A survey引用次數(shù)：97
- A survey on security control and attack detection for industrial cyber-physical systems引用次數(shù)：95
- Remaining useful life estimation of engineered systems using vanilla LSTM neural networks引用次數(shù)：80
- A neural network constructed by deep learning technique and its application to intelligent fault diagnosis of machines引用次數(shù)：76
- Facial expression recognition via learning deep sparse autoencoders引用次數(shù)：70
- A review on neural networks with random weights引用次數(shù)：61
- A novel optimized SVM classification algorithm with multi-domain feature and its application to fault diagnosis of rolling bearing引用次數(shù)：59
- A survey on Deep Learning based bearing fault diagnosis引用次數(shù)：55
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