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Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking

  • ISSN:2332-7731
  • ESSN:2332-7731
  • 国际标准简称:IEEE T COGN COMMUN
  • 出版地区:UNITED STATES
  • 出版周期:4 issues/year
  • 研究方向:计算机科学 - 电信学
  • 出版年份:2015
  • 语言:English
  • 是否OA:未开放
  • 学科领域

    计算机科学
  • 中科院分区

    2区
  • JCR分区

    Q1
  • IF影响因子

    4.574
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking

The IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking (TCCN) is committed to timely publishing of high-quality manuscripts that advance the state-of-the-art of cognitive communications and networking research. The focus of the Transactions will be on “cognitive” behaviors in all aspects of communications and network control, from the PHY functions (including hardware) through the applications (including architecture), and in all kinds of communication networks and systems regardless of type of traffic, transmission media, operating environment, or capabilities of communicating devices. TCCN will welcome papers dealing with the design, analysis, evaluation, experimentation and testing of cognitive communications and network systems. Inter-disciplinary approaches are encouraged. Papers that focus on experimental infrastructures or tools for cognitive communications and networking will also be considered, provided that they contain significant original contributions in the communications or networking areas.

中文简介

IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking (TCCN) 致力于及时出版高质量的手稿,推动认知通信和网络研究的最新发展。交易的重点将放在通信和网络控制各个方面的“认知”行为,从 PHY 功能(包括硬件)到应用程序(包括架构),以及在各种类型的通信网络和系统中,无论其类型如何流量、传输媒体、操作环境或通信设备的能力。 TCCN 将欢迎有关认知通信和网络系统的设计、分析、评估、实验和测试的论文。鼓励跨学科方法。专注于认知通信和网络的实验基础设施或工具的论文也将被考虑,前提是它们包含在通信或网络领域的重要原创贡献。

期刊点评

Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking创刊于2015年,由IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC出版商出版,收稿方向涵盖Computer Science - Artificial Intelligence全领域,此刊是该细分领域中属于非常不错的SCI期刊,在行业细分领域中学术影响力较大,专业度认可很高,所以对原创文章要求创新性较高,如果您的文章质量很高,可以尝试。影响因子指数4.574,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。

中科院分区旧的升级版(数据版本:2020年12月旧的升级版)

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 TELECOMMUNICATIONS 电信学 2区

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(数据版本:2021-2022最新版)

WOS分区等级 JCR所属学科 分区
Q1 TELECOMMUNICATIONS 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分区(数据版本:2021-2022最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
12.60 3.419 2.089
学科 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Networks and Communications Q1 20 / 379

94%

大类:Computer Science 小类:Hardware and Architecture Q1 10 / 169

94%

大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence Q1 28 / 301

90%

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。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
未开放 -- 106
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):
10.12% 8.6 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:
100.00% SCI、SCIE

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:

发文统计

2019-2021国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
USA 125
CHINA MAINLAND 81
India 34
England 29
Canada 28
Finland 15
Australia 14
Italy 13
France 11
GERMANY (FED REP GER) 10

近年引用统计:

期刊名称 数量
IEEE T WIREL COMMUN 209
IEEE T VEH TECHNOL 151
IEEE J SEL AREA COMM 145
IEEE T COMMUN 123
IEEE COMMUN MAG 102
IEEE COMMUN SURV TUT 84
IEEE COMMUN LETT 77
IEEE ACCESS 73
IEEE T SIGNAL PROCES 64
IEEE T COGN COMMUN 55

近年被引用统计:

期刊名称 数量
IEEE ACCESS 151
IEEE T COGN COMMUN 55
IEEE INTERNET THINGS 33
IEEE T VEH TECHNOL 31
IEEE T COMMUN 24
IEEE T WIREL COMMUN 24
SENSORS-BASEL 22
IEEE J SEL AREA COMM 17
IEEE COMMUN SURV TUT 16
IEEE COMMUN LETT 15

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Deep Learning Models for Wireles... 55
A Very Brief Introduction to Mac... 46
Deep Reinforcement Learning for ... 42
Interplay Between NOMA and Other... 21
Energy-Efficient Resource Alloca... 18
Deep Joint Source-Channel Coding... 15
Deep Learning for Launching and ... 14
On the Application of Blockchain... 13
Deep Reinforcement Learning for ... 13
Deep Reinforcement Learning for ... 13

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Computers In Industry 3.954 1区
Journal Of Statistical Software 13.642 2区
Semantic Web 3.182 3区
Empirical Software Engineering 3.156 2区
Ieee Robotics And Automation Letters 3.608 2区

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