通常情況下，《Evolving Systems》雜志發(fā)表的文章被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄的時間沒有固定標準，若想了解詳細、準確的具體情況，建議直接與雜志社取得聯(lián)系或者向在線客服進行咨詢。

多久能被SCI數(shù)據(jù)庫一般可以歸納出以下情況：

論文發(fā)表后到在線時間：SCI論文發(fā)表后，一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網(wǎng)上線，這是論文初次對外公開的時間點。

在線后到數(shù)據(jù)庫檢索時間：論文在線后，通常還需要1-3個月的時間才能在Web of Science（WOS）數(shù)據(jù)庫中檢索到，這個過程被稱為論文的索引或收錄。

整體時間周期：從投稿到論文被SCI數(shù)據(jù)庫收錄，整個周期大概需要一年左右的時間。具體來說，投稿后可能需要5-6個月收到接收通知，然后經(jīng)過2-3個月論文會在官網(wǎng)上線，再之后2-3個月論文會被WOS數(shù)據(jù)庫收錄。

然而，這個時間周期并不是絕對的，它受到多種因素的影響，如：期刊類型、論文質(zhì)量、數(shù)據(jù)庫更新等。

《Evolving Systems》雜志已被SCIE國際知名數(shù)據(jù)庫收錄，在JCR分區(qū)中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學(xué)科Q3區(qū)，在CiteScore評價中位于Mathematics學(xué)科的Q1區(qū)Mathematics學(xué)科的Q1區(qū)Mathematics學(xué)科的Q1區(qū)Mathematics學(xué)科的Q1區(qū)具有較高的學(xué)術(shù)影響力，在該領(lǐng)域受到廣泛認可。

作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊，它致力于發(fā)表高質(zhì)量的研究論文和為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供重要的學(xué)術(shù)資源。

該雜志出版周期是6 issues per year，平均審稿速度預(yù)計為： 。

《進化系統(tǒng)》涵蓋了動態(tài)進化系統(tǒng)領(lǐng)域的調(diào)查、方法論和應(yīng)用導(dǎo)向論文。‘進化系統(tǒng)’的靈感來自于動態(tài)變化和進化環(huán)境中系統(tǒng)模型進化的理念。與機器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)建模和相關(guān)學(xué)科中的標準方法不同，這些方法假設(shè)并先驗地固定模型結(jié)構(gòu)，問題集中在參數(shù)優(yōu)化上，而進化系統(tǒng)允許模型結(jié)構(gòu)逐漸改變/進化。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器人系統(tǒng)至關(guān)重要，因為這些系統(tǒng)在設(shè)計完成后（運行時）會繼續(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)測和控制的各個方面的問題，并描述其設(shè)計的新方法和途徑。

該期刊致力于從系統(tǒng)方法到案例研究和實際工業(yè)應(yīng)用的自我開發(fā)、自我組織和進化系統(tǒng)的主題。它涵蓋了方法論的各個方面，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)、機器人、商業(yè)、工業(yè)自動化、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。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：

1）機器學(xué)習(xí)、人工智能、計算智能和數(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)、社會科學(xué)中的應(yīng)用。