《Neural Networks》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:51:04 1706人看過
《Neural Networks》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領(lǐng)域，此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領(lǐng)域中學術(shù)影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質(zhì)量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 約12.0個月 約10.5周，影響因子指數(shù)6。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OX5 1GB
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 128 | 595 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 19.75% | 6 | 0.12... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預(yù)警名單（試行）》名單： |
| 98.15% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)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 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構(gòu) | 數(shù)量 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 36 |
| SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA | 33 |
| UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE... | 25 |
| TEXAS A&M UNIVERSITY QATAR | 22 |
| HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE &... | 21 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 21 |
| HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY | 20 |
| XIDIAN UNIVERSITY | 20 |
| GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLO... | 16 |
| PENG CHENG LABORATORY | 15 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)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 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)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 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)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 |
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