《Information Fusion》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 10:50:51 1204人看過
《Information Fusion》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領域，此刊是該細分領域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領域中學術影響力較大，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7.5個月 約11.8周，影響因子指數(shù)14.7。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，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：ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 85 | 424 |
| 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）： |
| 16.30% | 14.7 | 0.09... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 96.23% | 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 | 204 |
| Spain | 84 |
| USA | 54 |
| England | 48 |
| Saudi Arabia | 33 |
| Canada | 29 |
| Australia | 24 |
| Italy | 21 |
| India | 20 |
| France | 15 |
2023-2024機構發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構 | 數(shù)量 |
| UNIVERSITY OF GRANADA | 35 |
| KING ABDULAZIZ UNIVERSITY | 24 |
| SICHUAN UNIVERSITY | 18 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 17 |
| XIDIAN UNIVERSITY | 13 |
| HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE &... | 10 |
| BRUNEL UNIVERSITY | 9 |
| KING SAUD UNIVERSITY | 9 |
| NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY... | 9 |
| NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVE... | 9 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| INFORM FUSION | 502 |
| INFORM SCIENCES | 229 |
| KNOWL-BASED SYST | 147 |
| IEEE T IMAGE PROCESS | 121 |
| EXPERT SYST APPL | 120 |
| IEEE T FUZZY SYST | 116 |
| PATTERN RECOGN | 115 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 112 |
| NEUROCOMPUTING | 88 |
| FUZZY SET SYST | 87 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| IEEE ACCESS | 634 |
| INFORM FUSION | 502 |
| SENSORS-BASEL | 214 |
| J INTELL FUZZY SYST | 166 |
| NEUROCOMPUTING | 122 |
| INFORM SCIENCES | 109 |
| INT J INTELL SYST | 107 |
| MULTIMED TOOLS APPL | 106 |
| APPL SOFT COMPUT | 90 |
| SOFT COMPUT | 90 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| A survey on deep learning for bi... | 126 |
| Infrared and visible image fusio... | 116 |
| Deep learning for pixel-level im... | 91 |
| FusionGAN: A generative adversar... | 89 |
| Multi-sensor data fusion based o... | 70 |
| An approach to quality function ... | 57 |
| Sparse representation based mult... | 52 |
| Machine learning for integrating... | 44 |
| Data fusion and machine learning... | 43 |
| A consensus model for large-scal... | 43 |
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