《Evolving Systems》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學(xué)科：計(jì)算機(jī)科學(xué)， 分區(qū)：4區(qū)； 小類學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計(jì)算機(jī)：人工智能， 分區(qū)：4區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學(xué)術(shù)界的地位和影響力，對科研人員和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)具有重要的參考價(jià)值，具體如下：

對SCI期刊的評價(jià)：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)提供了一個(gè)評估SCI期刊學(xué)術(shù)影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高，說明該期刊在學(xué)科內(nèi)的學(xué)術(shù)影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評估其研究成果質(zhì)量的一個(gè)指標(biāo)。

對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C(jī)構(gòu)在制定科研政策、分配科研資源時(shí)，會(huì)參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導(dǎo)：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時(shí)，會(huì)參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Evolving Systems》雜志是一本專注于計(jì)算機(jī)：人工智能領(lǐng)域的國際期刊，由SPRINGER HEIDELBERG?出版，出版周期為6 issues per year。

《進(jìn)化系統(tǒng)》涵蓋了動(dòng)態(tài)進(jìn)化系統(tǒng)領(lǐng)域的調(diào)查、方法論和應(yīng)用導(dǎo)向論文。‘進(jìn)化系統(tǒng)’的靈感來自于動(dòng)態(tài)變化和進(jìn)化環(huán)境中系統(tǒng)模型進(jìn)化的理念。與機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)建模和相關(guān)學(xué)科中的標(biāo)準(zhǔn)方法不同，這些方法假設(shè)并先驗(yàn)地固定模型結(jié)構(gòu)，問題集中在參數(shù)優(yōu)化上，而進(jìn)化系統(tǒng)允許模型結(jié)構(gòu)逐漸改變/進(jìn)化。這種持續(xù)或終身學(xué)習(xí)和領(lǐng)域適應(yīng)的目的是自我組織。它可以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)模式，更適合流數(shù)據(jù)、遷移學(xué)習(xí)，并且可以識別和學(xué)習(xí)未知和不可預(yù)測的數(shù)據(jù)模式。這些特性對于自主機(jī)器人系統(tǒng)至關(guān)重要，因?yàn)檫@些系統(tǒng)在設(shè)計(jì)完成后（運(yùn)行時(shí)）會(huì)繼續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩(wěn)、不可預(yù)測環(huán)境中系統(tǒng)建模、聚類、分類、預(yù)測和控制的各個(gè)方面的問題，并描述其設(shè)計(jì)的新方法和途徑。

該期刊致力于從系統(tǒng)方法到案例研究和實(shí)際工業(yè)應(yīng)用的自我開發(fā)、自我組織和進(jìn)化系統(tǒng)的主題。它涵蓋了方法論的各個(gè)方面，例如

不斷發(fā)展的系統(tǒng)方法

不斷發(fā)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)模糊系統(tǒng)

不斷發(fā)展的分類器和聚類

不斷發(fā)展的控制器和預(yù)測模型

不斷發(fā)展的可解釋人工智能系統(tǒng)

不斷發(fā)展的系統(tǒng)應(yīng)用

而且還關(guān)注新的范式和應(yīng)用，包括醫(yī)學(xué)、機(jī)器人、商業(yè)、工業(yè)自動(dòng)化、控制系統(tǒng)、交通、通信、環(huán)境監(jiān)測、生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)、安全和電子服務(wù)、金融和經(jīng)濟(jì)。所有提交的方法和系統(tǒng)的共同特征是系統(tǒng)和環(huán)境的不斷發(fā)展。

該期刊涵蓋與以下內(nèi)容相關(guān)的貢獻(xiàn)：

1）機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、計(jì)算智能和數(shù)學(xué)建模方法

2）來自自然和生物學(xué)的靈感，包括神經(jīng)科學(xué)、生物信息學(xué)和分子生物學(xué)、量子物理學(xué)

3）在工程、商業(yè)、社會(huì)科學(xué)中的應(yīng)用。

《Evolving Systems》雜志學(xué)術(shù)影響力具體如下：

在學(xué)術(shù)影響力方面，IF影響因子為2.7，顯示出其在計(jì)算機(jī)：人工智能學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力和認(rèn)可度。

JCR分區(qū)：Q3

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)，在學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3，排名：101 / 197，百分位：49%；

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)，在學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3，排名：122 / 198，百分位：38.64%；

《Evolving Systems》雜志的審稿周期預(yù)計(jì)為：平均審稿速度 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：5.48%，這使得更多的研究人員能夠免費(fèi)獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）：7.8，進(jìn)一步證明了其學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和影響力。

年發(fā)文量：74篇

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