當(dāng)前位置：首頁 SCI期刊 SCIE期刊計算機科學(xué) 中科院1區(qū) JCRQ1 期刊介紹(非官網(wǎng))

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning SystemsSCIE

國際簡稱：IEEE T NEUR NET LEAR 參考譯名：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)系統(tǒng)的IEEE交易

中科院分區(qū)
1區(qū)
CiteScore分區(qū)
Q1
JCR分區(qū)
Q1

基本信息：: ISSN：2162-237X; E-ISSN：2162-2388; 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)：UNITED STATES; 出版商：IEEE Computational Intelligence Society; 出版語言：English; 出版周期：12 issues/year; 出版年份：2012; 研究方向：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE

評價信息：: 影響因子：10.2; H-index：180; CiteScore指數(shù)：23.8; SJR指數(shù)：4.17; SNIP指數(shù)：3.995

發(fā)文數(shù)據(jù)：: Gold OA文章占比：4.86%; 研究類文章占比：99.31%; 年發(fā)文量：1020; 自引率：0.0961...; 開源占比：0.1172; 出版撤稿占比：0; 出版國人文章占比：0.45; OA被引用占比：0

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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Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems期刊介紹

The IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems publishes technical articles that deal with the theory, design, and applications of neural networks and related learning systems.

期刊簡介Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems期刊介紹

《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》自2012出版以來，是一本計算機科學(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，以促進計算機科學(xué)領(lǐng)域的的進步。該刊鼓勵先進的、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科學(xué)領(lǐng)域的最新進展和新發(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，得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關(guān)注點：

預(yù)計審稿時間：一般,3-8周
國際TOP期刊
計算機科學(xué)
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
SCIE
中科院1區(qū)
非預(yù)警

Cite Score數(shù)據(jù)（2024年最新版）Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems Cite Score數(shù)據(jù)

CiteScore：23.8
SJR：4.17
SNIP：3.995

學(xué)科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Computer Science 小類：Computer Networks and Communications	Q1	4 / 395	99%
大類：Computer Science 小類：Computer Science Applications	Q1	11 / 817	98%
大類：Computer Science 小類：Software	Q1	10 / 407	97%
大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence	Q1	10 / 350	97%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標(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)Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems 中科院分區(qū)

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：是

大類學(xué)科	分區(qū)	小類學(xué)科	分區(qū)
計算機科學(xué)	1區(qū)	COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣	1區(qū) 1區(qū) 2區(qū) 2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)影響力進行等級劃分的期刊評價標(biāo)準。它為我國科研、教育機構(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、科研機構(gòu)的廣泛認可。

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)Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems 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	Q1	13 / 197	93.7%
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE	SCIE	Q1	3 / 59	95.8%
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q1	7 / 143	95.5%
學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC	SCIE	Q1	11 / 352	97%

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	Q1	13 / 198	93.69%
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE	SCIE	Q1	4 / 59	94.07%
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q1	7 / 143	95.45%
學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC	SCIE	Q1	12 / 354	96.75%

JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學(xué)術(shù)文獻質(zhì)量進行評估。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 MAINLAND929
USA278
Australia149
England98
Singapore60
Canada54
Italy49
South Korea42
Japan31
France23

本刊中國學(xué)者近年發(fā)表論文

1、Adversarial Human Trajectory Learning for Trip Recommendation
Author: Gao, Qiang; Zhou, Fan; Zhang, Kunpeng; Zhang, Fengli; Trajcevski, Goce

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 4, pp. 1764-1776. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3058102
2、Asynchronous Spatiotemporal Spike Metric for Event Cameras
Author: Li, Jianing; Fu, Yihua; Dong, Siwei; Yu, Zhaofei; Huang, Tiejun; Tian, Yonghong

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 4, pp. 1742-1753. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3061122
3、An Efficient Method for Modeling Nonoccurring Behaviors by Negative Sequential Patterns With Loose Constraints
Author: Qiu, Ping; Gong, Yongshun; Zhao, Yuhai; Cao, Longbing; Zhang, Chengqi; Dong, Xiangjun

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 4, pp. 1864-1878. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3063162
4、Adaptive Synchronization for Delayed Chaotic Memristor-Based Neural Networks
Author: Xin, Youming; Cheng, Zunshui

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 2, pp. 601-610. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3096963
5、Conservative Novelty Synthesizing Network for Malware Recognition in an Open-Set Scenario
Author: Guo, Jingcai; Guo, Song; Ma, Shiheng; Sun, Yuxia; Xu, Yuanyuan

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 2, pp. 662-676. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3099122
6、Deep Hybrid 2-D-3-D CNN Based on Dual Second-Order Attention With Camera Spectral Sensitivity Prior for Spectral Super-Resolution
Author: Li, Jiaojiao; Wu, Chaoxiong; Song, Rui; Li, Yunsong; Xie, Weiying; He, Lihuo; Gao, Xinbo

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 2, pp. 623-634. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3098767
7、Multistability of Dynamic Memristor Delayed Cellular Neural Networks With Application to Associative Memories
Author: Deng, Kun; Zhu, Song; Bao, Gang; Fu, Jun; Zeng, Zhigang

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 2, pp. 690-702. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3099814
8、Adaptive Event-Triggered Neural Network Control for Switching Nonlinear Systems With Time Delays
Author: Xie, Yingkang; Ma, Qian

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2023; Vol. 34, Issue 2, pp. 729-738. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3100533