Journal Title:Neural Networks
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 是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会 (INNS)、欧洲神经网络学会 (ENNS) 和日本神经网络学会 (JNNS)。每个协会的会员都包括订阅该期刊。
Neural Networks 为发展和培养对神经网络的各个方面以及计算智能的相关方法感兴趣的学者和从业者组成的国际社区提供了一个论坛。神经网络欢迎高质量的投稿,它们有助于神经网络的全方位研究,从行为和大脑建模、学习算法,到数学和计算分析,再到显着使用神经网络概念和技术的系统的工程和技术应用。这种独特的广泛范围促进了生物和技术研究之间思想的交叉融合,并有助于促进对受生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,Neural Networks 编委代表了心理学、神经生物学、计算机科学、工程、数学和物理学等领域的专家。该期刊发表文章、信件和评论,以及致编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在以下五个部分之一:认知科学、神经科学、学习系统、数学和计算分析、工程和应用。
Neural Networks创刊于1988年,由PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD出版商出版,收稿方向涵盖工程技术 - 计算机:人工智能全领域,在行业领域中学术影响力很大,属于TOP期刊,国际一流期刊,关注度和专业度非常高,所以对原创文章要求创新性很高,过审难度很高,如果您有志于TOP期刊,建议关注此刊。平均审稿速度约12.0个月,影响因子指数5.535,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 2区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 | 2区 2区 | 是 | 是 |
名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。
WOS分区等级 | JCR所属学科 | 分区 |
Q1 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE NEUROSCIENCES | Q1 Q1 |
名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||
14.50 | 2.221 | 2.729 |
|
名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。
是否OA开放访问: | h-index: | 年文章数: |
未开放 | 128 | 373 |
Gold OA文章占比: | 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): | 开源占比(OA被引用占比): |
12.07% | 7.8 | 0.10... |
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) | 期刊收录: | 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单: |
98.51% | SCI、SCIE | 否 |
历年IF值(影响因子):
历年引文指标和发文量:
历年中科院JCR大类分区数据:
历年自引数据:
2019-2021国家/地区发文量统计:
国家/地区 | 数量 |
CHINA MAINLAND | 408 |
USA | 133 |
England | 58 |
Japan | 55 |
Australia | 39 |
Spain | 33 |
South Korea | 32 |
Italy | 30 |
GERMANY (FED REP GER) | 28 |
France | 27 |
近年引用统计:
期刊名称 | 数量 |
NEURAL NETWORKS | 666 |
IEEE T NEUR NET LEAR | 466 |
NEUROCOMPUTING | 308 |
IEEE T PATTERN ANAL | 172 |
NEURAL COMPUT | 150 |
IEEE T CYBERNETICS | 141 |
NATURE | 137 |
J MACH LEARN RES | 118 |
J NEUROSCI | 115 |
PATTERN RECOGN | 115 |
近年被引用统计:
期刊名称 | 数量 |
IEEE ACCESS | 798 |
NEURAL NETWORKS | 666 |
NEUROCOMPUTING | 613 |
NEURAL PROCESS LETT | 329 |
NEURAL COMPUT APPL | 225 |
IEEE T NEUR NET LEAR | 206 |
PHYSICA A | 146 |
J FRANKLIN I | 140 |
SENSORS-BASEL | 132 |
APPL MATH COMPUT | 124 |
近年文章引用统计:
文章名称 | 数量 |
A systematic study of the class ... | 148 |
Recent advances in physical rese... | 80 |
Deep learning in spiking neural ... | 71 |
Continual lifelong learning with... | 68 |
STDP-based spiking deep convolut... | 58 |
Multivariate LSTM-FCNs for time ... | 43 |
Synchronization of memristive ne... | 40 |
Passivity analysis of delayed re... | 39 |
Inter-class sparsity based discr... | 37 |
Finite-time synchronization of s... | 35 |
同类学科的其他优质期刊 | 影响因子 | 中科院分区 |
Ieee Transactions On Computational Imaging | 4.015 | 2区 |
Speech Communication | 1.417 | 3区 |
Information Systems | 2.466 | 2区 |
Studies In Informatics And Control | 2.102 | 4区 |
Pattern Recognition | 7.196 | 1区 |
Ieee Internet Of Things Journal | 9.936 | 1区 |
Ieee Transactions On Reliability | 3.177 | 2区 |
Artificial Intelligence | 6.628 | 2区 |
Semantic Web | 3.182 | 3区 |
Soft Robotics | 5.543 | 1区 |
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