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中科院 1區(qū) 期刊 JCR Q1 期刊 中科院 2區(qū) 期刊 JCR Q2 期刊 中科院 3區(qū) 期刊 JCR Q3 期刊 中科院 4區(qū) 期刊 JCR Q4 期刊Neural Networks
SCIE國際簡稱：NEURAL NETWORKS 參考譯名：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
主要研究方向：工程技術(shù)-計算機(jī)：人工智能 非預(yù)警期刊 審稿周期： 約12.0個月 約10.5周
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》(Neural Networks)是一本由Elsevier Ltd出版的以工程技術(shù)-計算機(jī)：人工智能為研究特色的國際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評論文章和綜述文章，及時報道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實踐和應(yīng)用學(xué)科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進(jìn)該學(xué)科領(lǐng)域科學(xué)信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒有被列入預(yù)警名單。該期刊享有很高的科學(xué)聲譽(yù)，影響因子不斷增加，發(fā)行量也同樣高。
- 1區(qū) 中科院分區(qū)
- Q1 JCR分區(qū)
- 595 年發(fā)文量
- 6 IF影響因子
- 未開放 是否OA
- 128 H-index
- 1988 創(chuàng)刊年份
- Monthly 出版周期
- English 出版語言
Neural Networks is the archival journal of the world's three oldest neural modeling societies: the International Neural Network Society (INNS), the European Neural Network Society (ENNS), and the Japanese Neural Network Society (JNNS). A subscription to the journal is included with membership in each of these societies.
Neural Networks provides a forum for developing and nurturing an international community of scholars and practitioners who are interested in all aspects of neural networks and related approaches to computational intelligence. Neural Networks welcomes high quality submissions that contribute to the full range of neural networks research, from behavioral and brain modeling, learning algorithms, through mathematical and computational analyses, to engineering and technological applications of systems that significantly use neural network concepts and techniques. This uniquely broad range facilitates the cross-fertilization of ideas between biological and technological studies, and helps to foster the development of the interdisciplinary community that is interested in biologically-inspired computational intelligence. Accordingly, Neural Networks editorial board represents experts in fields including psychology, neurobiology, computer science, engineering, mathematics, and physics. The journal publishes articles, letters and reviews, as well as letters to the editor, editorials, current events, software surveys, and patent information. Articles are published in one of five sections: Cognitive Science, Neuroscience, Learning Systems, Mathematical and Computational Analysis, Engineering and Applications.
Neural Networks期刊信息
- ISSN：0893-6080
- 出版語言：English
- 是否OA：未開放
- E-ISSN：1879-2782
- 出版地區(qū)：ENGLAND
- 是否預(yù)警：否
- 出版商：Elsevier Ltd
- 出版周期：Monthly
- 創(chuàng)刊時間：1988
- 開源占比：0.1207
- Gold OA文章占比：19.75%
- OA被引用占比：0.0623...
- 出版國人文章占比：0.35
- 出版撤稿占比：0
- 研究類文章占比：98.15%
Neural Networks CiteScore評價數(shù)據(jù)（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數(shù) | ||||||||||||
| 13.9 | 2.605 | 2.442 |
|
名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標(biāo)。當(dāng)年CiteScore 的計算依據(jù)是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻(xiàn)數(shù)量 注：文獻(xiàn)類型包括：文章、評論、會議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。
Neural Networks中科院評價數(shù)據(jù)
中科院 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) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) |
中科院 2022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) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) |
中科院 2021年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 | ||
| 否 | 否 | 計算機(jī)科學(xué) | 2區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) |
中科院 2021年12月基礎(chǔ)版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 | ||
| 否 | 否 | 工程技術(shù) | 2區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) |
中科院 2021年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 | ||
| 否 | 否 | 計算機(jī)科學(xué) | 2區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) |
中科院 2020年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 | ||
| 否 | 否 | 計算機(jī)科學(xué) | 2區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 NEUROSCIENCES 神經(jīng)科學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) |
Neural Networks JCR評價數(shù)據(jù)（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 | 38 / 197 |
81% |
| 學(xué)科：NEUROSCIENCES | SCIE | Q1 | 34 / 310 |
89.2% |
| 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 | 28 / 198 |
86.11% |
| 學(xué)科：NEUROSCIENCES | SCIE | Q1 | 32 / 310 |
89.84% |
Neural Networks歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計
影響因子
中科院分區(qū)
Neural Networks中國學(xué)者發(fā)文選摘
-
1、Lifelong learning with Shared and Private Latent Representations learned through synaptic intelligence
Author: Yang, Yang; Huang, Jie; Hu, Dexiu
Journal: NEURAL NETWORKS. 2023; Vol. 163, Issue , pp. 165-177. DOI: 10.1016/j.neunet.2023.04.005
-
2、Collaborative-guided spectral abundance learning with bilinear mixing model for hyperspectral subpixel target detection
Author: Zhu, Dehui; Du, Bo; Hu, Meiqi; Dong, Yanni; Zhang, Liangpei
Journal: NEURAL NETWORKS. 2023; Vol. 163, Issue , pp. 205-218. DOI: 10.1016/j.neunet.2023.02.002
-
3、Unsupervised graph-level representation learning with hierarchical contrasts
Author: Ju, Wei; Gu, Yiyang; Luo, Xiao; Wang, Yifan; Yuan, Haochen; Zhong, Huasong; Zhang, Ming
Journal: NEURAL NETWORKS. 2023; Vol. 158, Issue , pp. 359-368. DOI: 10.1016/j.neunet.2022.11.019
-
4、Monte Carlo Ensemble Neural Network for the diagnosis of Alzheimer's disease
Author: Liu, Chaoqiang; Huang, Fei; Qiu, Anqi
Journal: NEURAL NETWORKS. 2023; Vol. 159, Issue , pp. 14-24. DOI: 10.1016/j.neunet.2022.10.032
-
5、Factorizing time-heterogeneous Markov transition for temporal recommendation?
Author: Wen, Wen; Wang, Wencui; Hao, Zhifeng; Cai, Ruichu
Journal: NEURAL NETWORKS. 2023; Vol. 159, Issue , pp. 84-96. DOI: 10.1016/j.neunet.2022.11.032
-
6、Efficient Perturbation Inference and Expandable Network for continual learning
Author: Du, Fei; Yang, Yun; Zhao, Ziyuan; Zeng, Zeng
Journal: NEURAL NETWORKS. 2023; Vol. 159, Issue , pp. 97-106. DOI: 10.1016/j.neunet.2022.10.030
-
7、Variable three-term conjugate gradient method for training artificial neural networks
Author: Kim, Hansu; Wang, Chuxuan; Byun, Hyoseok; Hu, Weifei; Kim, Sanghyuk; Jiao, Qing; Lee, Tah Hee
Journal: NEURAL NETWORKS. 2023; Vol. 159, Issue , pp. 125-136. DOI: 10.1016/j.neunet.2022.12.001
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8、Representation learning for continuous action spaces is beneficial for efficient policy learning
Author: Zhao, Tingting; Wang, Ying; Sun, Wei; Chen, Yarui; Niu, Gang; Sugiyama, Masashi
Journal: NEURAL NETWORKS. 2023; Vol. 159, Issue , pp. 137-152. DOI: 10.1016/j.neunet.2022.12.009
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網(wǎng)絡(luò)安全
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中科院 4區(qū) JCR Q1
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大數(shù)據(jù)雜志
Journal Of Big Data
中科院 2區(qū) JCR Q1
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神經(jīng)計算
Neurocomputing
中科院 2區(qū) JCR Q1
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信息技術(shù)與控制
Information Technology And Control
中科院 4區(qū) JCR Q3
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物聯(lián)網(wǎng)
Internet Of Things
中科院 3區(qū) JCR Q1
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大數(shù)據(jù)挖掘與分析
Big Data Mining And Analytics
中科院 1區(qū) JCR Q1
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