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影響因子：10.2
Gold OA文章占比：4.86%
CiteScore：23.8
研究類文章占比：99.31%
開源占比：0.1172
文章自引率：0.0961...
出版國人文章占比：0.45

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Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems 期刊簡介

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems是計算機科學領域的一本權威期刊。由IEEE Computational Intelligence Society出版社出版。該期刊主要發表計算機科學領域的原創性研究成果。創刊于2012年，是計算機科學領域中具有代表性的學術刊物。該期刊主要刊載COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE及其基礎研究的前瞻性、原始性、首創性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領域的科技成就和進展，更以其深厚的學術積淀和卓越的審稿標準，確保每篇文章都具備高度的學術價值。此外，該刊同時被SCIE數據庫收錄，并被劃分為中科院SCI1區期刊，相當于A級期刊（最高刊物級別），它始終堅持創新，不斷專注于發布高度有價值的研究成果，不斷推動計算機科學領域的進步。

同時，我們注重來稿文章表述的清晰度，以及其與我們的讀者群體和研究領域的相關性。為此，我們期待所有投稿的文章能夠保持簡潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均一般,3-8周。若您對于稿件是否適合該期刊存在疑慮，建議您在提交前主動與期刊主編取得聯系，或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據您的研究內容和方向，為您推薦最為合適的期刊，助力您順利投稿，實現學術成果的順利發表。

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems 期刊國內分區信息

中科院分區 2023年12月升級版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
計算機科學	1區	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 1區 2區 2區	是	否

中科院分區 2022年12月升級版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
計算機科學	1區	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣	1區 1區 1區 1區	是	否

中科院分區 2021年12月舊的升級版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
計算機科學	1區	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣	1區 1區 1區 1區	是	否

中科院分區 2021年12月基礎版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
工程技術	1區	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣	1區 1區 1區 1區	是	否

中科院分區 2021年12月升級版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
計算機科學	1區	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣	1區 1區 1區 1區	是	否

中科院分區 2020年12月舊的升級版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
計算機科學	1區	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 計算機：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：電子與電氣	1區 1區 1區 1區	是	否

Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems 期刊國際分區信息（2023-2024年最新版）

按JIF指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q1	13 / 197	93.7%
學科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE	SCIE	Q1	3 / 59	95.8%
學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q1	7 / 143	95.5%
學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC	SCIE	Q1	11 / 352	97%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q1	13 / 198	93.69%
學科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE	SCIE	Q1	4 / 59	94.07%
學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q1	7 / 143	95.45%
學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC	SCIE	Q1	12 / 354	96.75%

CiteScore指數（2024年最新版）

CiteScore：23.8
SJR：4.17
SNIP：3.995

學科類別	分區	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%

期刊評價數據趨勢圖

中科院分區趨勢圖

期刊影響因子和自引率趨勢圖

發文統計

年發文量統計

年份	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023
年發文量	190	274	223	256	534	316	459	1403	1062	1020

國家/地區發文量統計

國家/地區	數量
CHINA MAINLAND	929
USA	278
Australia	149
England	98
Singapore	60
Canada	54
Italy	49
South Korea	42
Japan	31
France	23

機構發文量統計

機構	數量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES	155
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY	60
CITY UNIVERSITY OF HONG KONG	58
NANJING UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY	51
SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA	48
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY	41
TSINGHUA UNIVERSITY	40
GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY	38
UNIVERSITY OF MACAU	36
UNIVERSITY OF TECHNOLOGY SYDNEY	36

高引用文章

文章名稱	引用次數
Object Detection With Deep Learning: A Review	201
Adaptive Fuzzy Neural Network Control for a Constrained Robot Using Impedance Learning	121
Efficient kNN Classification With Different Numbers of Nearest Neighbors	110
Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture	103
Dendritic Neuron Model With Effective Learning Algorithms for Classification, Approximation, and Prediction	80
Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning	77
Consensus of Hybrid Multi-Agent Systems	71
Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data	67
From Deterministic to Generative: Multimodal Stochastic RNNs for Video Captioning	66
Exploring Auxiliary Context: Discrete Semantic Transfer Hashing for Scalable Image Retrieval	62