《Neural Computing & Applications》雜志是一本專注于計算機科學領域的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯系雜志社或咨詢在線客服。

《Neural Computing & Applications》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發文量：《Neural Computing & Applications》雜志年發文量為：1091篇。年發文量較大的期刊，相對而言錄用率會高一些。

質量與創新性：論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創新性是關鍵。

期刊分區：《Neural Computing & Applications》雜志在中科院的分區為3區，而在JCR的分區為Q2。

論文質量：包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。

影響力與排名：《Neural Computing & Applications》雜志IF影響因子為：4.5。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高，錄用率相對較低。

審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。

投稿數量：在特定時期內，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Neural Computing & Applications》雜志簡介

中文簡稱：神經計算與應用
國際標準簡稱：NEURAL COMPUT APPL
出版商：Springer London
出版周期：Quarterly
出版年份：1993年
出版地區：UNITED STATES
ISSN：0941-0643
ESSN：1433-3058
研究方向：工程技術 - 計算機：人工智能

《神經計算與應用》是一本國際期刊，發表神經計算和相關技術（如遺傳算法、模糊邏輯和神經模糊系統）實際應用領域的原創研究和其他信息。

與構建實際系統相關的所有項目均在其范圍內，包括但不限于：

-自適應計算-

算法-

適用的神經網絡理論-

應用統計學-

架構-

人工智能-

基準-

創新應用案例歷史-

模糊邏輯-

遺傳算法-

硬件實現-

混合智能系統-

智能代理-

智能控制系統-

智能診斷-

智能預測-

機器學習-

神經網絡-

神經模糊系統-

模式識別-

績效衡量-

自學習系統-

軟件模擬-

監督和無監督學習方法-

系統工程和集成。

特色貢獻分為幾類：原創文章、評論文章、書評和公告。

在中科院分區表中，大類學科為計算機科學3區， 小類學科為COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能3區。

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