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    International Journal Of Machine Learning And Cybernetics

    評(píng)價(jià)信息:

    影響因子:3.1

    年發(fā)文量:295

    國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)與控制論雜志 SCIE

    International Journal Of Machine Learning And Cybernetics

    《國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)與控制論雜志》(International Journal Of Machine Learning And Cybernetics)是一本以COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE綜合研究為特色的國(guó)際期刊。該刊由Springer Berlin Heidelberg出版商創(chuàng)刊于2010年,刊期12 issues per year。該刊已被國(guó)際重要權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE收錄。期刊聚焦COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的重點(diǎn)研究和前沿進(jìn)展,及時(shí)刊載和報(bào)道該領(lǐng)域的研究成果,致力于成為該領(lǐng)域同行進(jìn)行快速學(xué)術(shù)交流的信息窗口與平臺(tái)。該刊2023年影響因子為3.1。CiteScore指數(shù)值為7.9。

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    期刊簡(jiǎn)介預(yù)計(jì)審稿時(shí)間:

    Cybernetics is concerned with describing complex interactions and interrelationships between systems which are omnipresent in our daily life. Machine Learning discovers fundamental functional relationships between variables and ensembles of variables in systems. The merging of the disciplines of Machine Learning and Cybernetics is aimed at the discovery of various forms of interaction between systems through diverse mechanisms of learning from data.

    The International Journal of Machine Learning and Cybernetics (IJMLC) focuses on the key research problems emerging at the junction of machine learning and cybernetics and serves as a broad forum for rapid dissemination of the latest advancements in the area. The emphasis of IJMLC is on the hybrid development of machine learning and cybernetics schemes inspired by different contributing disciplines such as engineering, mathematics, cognitive sciences, and applications. New ideas, design alternatives, implementations and case studies pertaining to all the aspects of machine learning and cybernetics fall within the scope of the IJMLC.

    Key research areas to be covered by the journal include:

    Machine Learning for modeling interactions between systems

    Pattern Recognition technology to support discovery of system-environment interaction

    Control of system-environment interactions

    Biochemical interaction in biological and biologically-inspired systems

    Learning for improvement of communication schemes between systems

    控制論涉及描述我們?nèi)粘I钪袩o(wú)處不在的系統(tǒng)之間的復(fù)雜交互和相互關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中變量和變量集合之間的基本函數(shù)關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)和控制論學(xué)科的融合旨在通過(guò)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的各種機(jī)制發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)之間的各種交互形式。

    《國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)和控制論雜志》(IJMLC)專注于機(jī)器學(xué)習(xí)和控制論交匯處出現(xiàn)的關(guān)鍵研究問(wèn)題,并作為快速傳播該領(lǐng)域最新進(jìn)展的廣泛論壇。IJMLC 的重點(diǎn)是受工程、數(shù)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和應(yīng)用等不同學(xué)科啟發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)和控制論方案的混合開(kāi)發(fā)。與機(jī)器學(xué)習(xí)和控制論所有方面相關(guān)的新想法、設(shè)計(jì)方案、實(shí)現(xiàn)和案例研究都屬于 IJMLC 的范圍。

    該期刊涵蓋的關(guān)鍵研究領(lǐng)域包括:

    用于建模系統(tǒng)間交互的機(jī)器學(xué)習(xí)

    用于支持發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)-環(huán)境交互的模式識(shí)別技術(shù)

    系統(tǒng)-環(huán)境交互的控制

    生物和生物啟發(fā)系統(tǒng)中的生化相互作用

    用于改進(jìn)系統(tǒng)間通信方案的學(xué)習(xí)

    《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》(國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)與控制論雜志)編輯部通訊方式為T(mén)IERGARTENSTRASSE 17, HEIDELBERG, GERMANY, D-69121。如果您需要協(xié)助投稿或潤(rùn)稿服務(wù),您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊咨詢服務(wù)十年,熟悉發(fā)表政策,可為您提供一對(duì)一投稿指導(dǎo),避免您在投稿時(shí)頻繁碰壁,節(jié)省您的寶貴時(shí)間,有效提升發(fā)表機(jī)率,確保SCI檢索(檢索不了全額退款)。我們視信譽(yù)為生命,多方面確保文章安全保密,在任何情況下都不會(huì)泄露您的個(gè)人信息或稿件內(nèi)容。

    中科院分區(qū)

    2023年12月升級(jí)版

    大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)

    2022年12月升級(jí)版

    大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)

    2021年12月舊的升級(jí)版

    大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)

    2021年12月基礎(chǔ)版

    大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    工程技術(shù) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)

    2021年12月升級(jí)版

    大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)

    2020年12月舊的升級(jí)版

    大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
    計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū)
    名詞解釋:

    基礎(chǔ)版:即2019年12月17日,正式發(fā)布的《2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表》;將JCR中所有期刊分為13個(gè)大類(lèi),期刊范圍只有SCI期刊。

    升級(jí)版:即2020年1月13日,正式發(fā)布的《2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表升級(jí)版(試行)》,升級(jí)版采用了改進(jìn)后的指標(biāo)方法體系對(duì)基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進(jìn),影響因子不再是分區(qū)的唯一或者決定性因素,也沒(méi)有了分區(qū)的IF閾值期刊由基礎(chǔ)版的13個(gè)學(xué)科擴(kuò)展至18個(gè),科研評(píng)價(jià)將更加明確。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開(kāi)始,分區(qū)表將只發(fā)布升級(jí)版結(jié)果,不再有基礎(chǔ)版和升級(jí)版之分,基礎(chǔ)版和升級(jí)版(試行)將過(guò)渡共存三年時(shí)間。

    JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

    JCR分區(qū)等級(jí):Q2

    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 Q2 86 / 197

    56.6%

    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 Q2 84 / 198

    57.83%

    Gold OA文章占比 研究類(lèi)文章占比 文章自引率
    3.75% 99.66% 0.10...
    開(kāi)源占比 出版國(guó)人文章占比 OA被引用占比
    0.03... 0.56 0.02...

    名詞解釋:JCR分區(qū)在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)、科研成果展示、科研方向引導(dǎo)以及學(xué)術(shù)交流與合作等方面都具有重要的價(jià)值。通過(guò)對(duì)期刊影響因子的精確計(jì)算和細(xì)致劃分,JCR分區(qū)能夠清晰地反映出不同期刊在同一學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的相對(duì)位置,從而幫助科研人員準(zhǔn)確識(shí)別出高質(zhì)量的學(xué)術(shù)期刊。

    CiteScore 指數(shù)(2024年最新版)

    CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數(shù)
    7.9 0.988 1.217
    學(xué)科類(lèi)別 分區(qū) 排名 百分位
    大類(lèi):Computer Science 小類(lèi):Computer Vision and Pattern Recognition Q1 21 / 106

    80%

    大類(lèi):Computer Science 小類(lèi):Software Q1 85 / 407

    79%

    大類(lèi):Computer Science 小類(lèi):Artificial Intelligence Q1 84 / 350

    76%

    名詞解釋:CiteScore是基于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)的全新期刊評(píng)價(jià)體系。CiteScore 2021 的計(jì)算方式是期刊最近4年(含計(jì)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)。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數(shù)據(jù)庫(kù)Scopus,適用于所有連續(xù)出版物,而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過(guò) 26000 種期刊,比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認(rèn)為是影響因子最有力的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

    數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖

    歷年中科院分區(qū)趨勢(shì)圖

    歷年IF值(影響因子)

    歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量

    歷年自引數(shù)據(jù)

    發(fā)文數(shù)據(jù)

    2019-2021年國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

    國(guó)家/地區(qū) 數(shù)量
    CHINA MAINLAND 467
    India 63
    Iran 39
    Australia 27
    USA 27
    Canada 17
    England 17
    Turkey 14
    Saudi Arabia 12
    Taiwan 12

    2019-2021年機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

    機(jī)構(gòu) 數(shù)量
    SHENZHEN UNIVERSITY 31
    CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 24
    SOUTH CHINA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 19
    HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 17
    SICHUAN UNIVERSITY 17
    NANJING UNIVERSITY OF INFORMATION SCIENC... 16
    SHANXI UNIVERSITY 15
    CHINA UNIVERSITY OF MINING & TECHNOLOGY 14
    CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 11
    HONG KONG POLYTECHNIC UNIVERSITY 11

    2019-2021年文章引用數(shù)據(jù)

    文章引用名稱 引用次數(shù)
    A review of hand gesture and sign langua... 33
    An ensemble bat algorithm for large-scal... 28
    Bat algorithm with triangle-flipping str... 26
    Multi-criteria decision-making method ba... 25
    Feature selection based on maximal neigh... 22
    A survey of the state-of-the-arts on neu... 22
    Bat algorithm with principal component a... 21
    Using long short-term memory deep neural... 21
    An emergency decision making method base... 19
    Adaptive fuzzy-neural-network based on R... 19

    2019-2021年文章被引用數(shù)據(jù)

    被引用期刊名稱 數(shù)量
    INT J MACH LEARN CYB 301
    IEEE ACCESS 185
    J INTELL FUZZY SYST 169
    INFORM SCIENCES 75
    SOFT COMPUT 73
    INT J APPROX REASON 43
    APPL SOFT COMPUT 42
    MATHEMATICS-BASEL 42
    NEURAL COMPUT APPL 42
    SYMMETRY-BASEL 42

    2019-2021年引用數(shù)據(jù)

    引用期刊名稱 數(shù)量
    INFORM SCIENCES 430
    NEUROCOMPUTING 358
    INT J MACH LEARN CYB 301
    IEEE T NEUR NET LEAR 237
    KNOWL-BASED SYST 234
    IEEE T PATTERN ANAL 193
    PATTERN RECOGN 184
    EXPERT SYST APPL 157
    IEEE T FUZZY SYST 150
    IEEE T CYBERNETICS 143

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