當(dāng)前位置：首頁 SCI期刊 SCIE期刊計算機(jī)科學(xué) 中科院2區(qū) JCRQ2 期刊介紹(非官網(wǎng))

Applied IntelligenceSCIE

國際簡稱：APPL INTELL 參考譯名：應(yīng)用智能

中科院分區(qū)
2區(qū)
CiteScore分區(qū)
Q2
JCR分區(qū)
Q2

基本信息：: ISSN：0924-669X; E-ISSN：1573-7497; 是否OA：未開放; 是否預(yù)警：否; TOP期刊：是

出版信息：: 出版地區(qū)：NETHERLANDS; 出版商：Springer US; 出版語言：English; 出版周期：Bimonthly; 出版年份：1991; 研究方向：工程技術(shù)-計算機(jī)：人工智能

評價信息：: 影響因子：3.4; H-index：52; CiteScore指數(shù)：6.6; SJR指數(shù)：1.193; SNIP指數(shù)：1.528

發(fā)文數(shù)據(jù)：: Gold OA文章占比：7.15%; 研究類文章占比：99.15%; 年發(fā)文量：820; 自引率：0.2075...; 開源占比：0.0604; 出版撤稿占比：0; 出版國人文章占比：0.42; OA被引用占比：0.0247...

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英文簡介期刊介紹 CiteScore數(shù)據(jù) 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 發(fā)文數(shù)據(jù) 常見問題

英文簡介Applied Intelligence期刊介紹

With a focus on research in artificial intelligence and neural networks, this journal addresses issues involving solutions of real-life manufacturing, defense, management, government and industrial problems which are too complex to be solved through conventional approaches and require the simulation of intelligent thought processes, heuristics, applications of knowledge, and distributed and parallel processing. The integration of these multiple approaches in solving complex problems is of particular importance.

The journal presents new and original research and technological developments, addressing real and complex issues applicable to difficult problems. It provides a medium for exchanging scientific research and technological achievements accomplished by the international community.

期刊簡介Applied Intelligence期刊介紹

《Applied Intelligence》自1991出版以來，是一本計算機(jī)科學(xué)優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學(xué)研究結(jié)果，并為計算機(jī)科學(xué)各個領(lǐng)域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺，以促進(jìn)計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的的進(jìn)步。該刊鼓勵先進(jìn)的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當(dāng)前感興趣的研究主題的新見解，或?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領(lǐng)域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的最新進(jìn)展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預(yù)警期刊名單，目前已被權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，得到了廣泛的認(rèn)可。

該期刊投稿重要關(guān)注點：

預(yù)計審稿時間：偏慢,4-8周
國際TOP期刊
計算機(jī)科學(xué)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SCIE
中科院2區(qū)
非預(yù)警

Cite Score數(shù)據(jù)（2024年最新版）Applied Intelligence Cite Score數(shù)據(jù)

CiteScore：6.6
SJR：1.193
SNIP：1.528

學(xué)科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence	Q2	117 / 350	66%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻(xiàn)計量指標(biāo)。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎(chǔ)，針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學(xué)術(shù)界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標(biāo)來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區(qū)Applied Intelligence 中科院分區(qū)

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：否

大類學(xué)科	分區(qū)	小類學(xué)科	分區(qū)
計算機(jī)科學(xué)	2區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能	3區(qū)

中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用科學(xué)計量學(xué)方法對國際、國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊依據(jù)影響力進(jìn)行等級劃分的期刊評價標(biāo)準(zhǔn)。它為我國科研、教育機(jī)構(gòu)的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學(xué)術(shù)期刊影響力的參考數(shù)據(jù)，得到了全國各地高校、科研機(jī)構(gòu)的廣泛認(rèn)可。

中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標(biāo)劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次，類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始，這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領(lǐng)域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的重要工具。

歷年中科院分區(qū)趨勢圖

JCR分區(qū)Applied Intelligence JCR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	Q2	78 / 197	60.7%

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	87 / 198	56.31%

JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學(xué)術(shù)文獻(xiàn)質(zhì)量進(jìn)行評估。不同學(xué)科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質(zhì)量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學(xué)科門類和影響因子分為不同的分區(qū)，這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發(fā)文數(shù)據(jù)

2023-2024 年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計

國家/地區(qū)數(shù)量
CHINA MAINLAND559
India145
Iran80
USA46
Australia36
South Korea35
Japan33
England26
Canada23
Norway22

本刊中國學(xué)者近年發(fā)表論文

1、Robust deep kernel-based fuzzy clustering with spatial information for image segmentation
Author: Lei, Lujia; Wu, Chengmao; Tian, Xiaoping

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 23-48. DOI: 10.1007/s10489-022-03255-3
2、Statistical image watermark decoder by modeling local RDWT difference domain singular values with bivariate weighted Weibull distribution
Author: Wang, Xiangyang; Yao, Yao; Yu, Yang; Niu, Panpan; Yang, Hongying

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 96-120. DOI: 10.1007/s10489-022-03536-x
3、Inner-imaging 3D attention module for residual network
Author: Liu, Wenjie; Wu, Guoqing; Ren, Fuji; Shi, Quan

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 141-152. DOI: 10.1007/s10489-022-03225-9
4、Discriminative-region attention and orthogonal-view generation model for vehicle re-identification
Author: Li, Huadong; Wang, Yuefeng; Wei, Ying; Wang, Lin; Li, Ge

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 186-203. DOI: 10.1007/s10489-022-03420-8
5、H-BLS: a hierarchical broad learning system with deep and sparse feature learning
Author: Guo, Wei; Chen, Shuangshuang; Yuan, Xiaofeng

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 153-168. DOI: 10.1007/s10489-022-03498-0
6、A new comprehensive automatic fault detection method for rotating machinery using HmvAAPE and VNWOA-KELM
Author: Gong, Jiancheng; Yang, Xiaoqiang; Han, Jun; Shen, Jinxing; Zhou, Fuming; Liu, Wuqiang

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 204-225. DOI: 10.1007/s10489-022-03505-4
7、FMFO: Floating flame moth-flame optimization algorithm for training multi-layer perceptron classifier
Author: Yang, Zhenlun

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 251-271. DOI: 10.1007/s10489-022-03484-6
8、MTSDet: multi-scale traffic sign detection with attention and path aggregation
Author: Wei, Hongyang; Zhang, Qianqian; Qian, Yurong; Xu, Zheng; Han, Jingjing

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 238-250. DOI: 10.1007/s10489-022-03459-7