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《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》雜志目前處于幾區?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:09:20 1384人看過

《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》雜志在中科院分區中的情況如下:大類學科:計算機科學, 分區:3區; 小類學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機:人工智能, 分區:3區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力,對科研人員和學術機構具有重要的參考價值,具體如下:

對SCI期刊的評價:中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級,為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高,說明該期刊在學科內的學術影響力越大,發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估:科研人員發表的論文所在的中科院分區,可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配:中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用??蒲袡C構在制定科研政策、分配科研資源時,會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導:中科院分區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,會參考中科院分區,以提高論文被接受的可能性,并增加研究成果的影響力。

《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》雜志是一本專注于計算機:人工智能領域的國際期刊,由Springer Berlin Heidelberg?出版,創刊于2010年,出版周期為12 issues per year。

控制論涉及描述我們日常生活中無處不在的系統之間的復雜交互和相互關系。機器學習發現系統中變量和變量集合之間的基本函數關系。機器學習和控制論學科的融合旨在通過從數據中學習的各種機制發現系統之間的各種交互形式。

《國際機器學習和控制論雜志》(IJMLC)專注于機器學習和控制論交匯處出現的關鍵研究問題,并作為快速傳播該領域最新進展的廣泛論壇。IJMLC 的重點是受工程、數學、認知科學和應用等不同學科啟發的機器學習和控制論方案的混合開發。與機器學習和控制論所有方面相關的新想法、設計方案、實現和案例研究都屬于 IJMLC 的范圍。

該期刊涵蓋的關鍵研究領域包括:

用于建模系統間交互的機器學習

用于支持發現系統-環境交互的模式識別技術

系統-環境交互的控制

生物和生物啟發系統中的生化相互作用

用于改進系統間通信方案的學習

《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》雜志學術影響力具體如下:

在學術影響力方面,IF影響因子為3.1,顯示出其在計算機:人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區:Q2

按JIF指標學科分區,在學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2,排名:86 / 197,百分位:56.6%;

按JCI指標學科分區,在學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2,排名:84 / 198,百分位:57.83%;

《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》雜志的審稿周期預計為:平均審稿速度 ,投稿需滿足English撰寫,期刊注重原創性與學術嚴謹性,明確拒絕抄襲或一稿多投,Gold OA占比:3.75%,這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據:

CiteScore分區(數據版本:2024年最新版):7.9,進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數:30,年發文量:295篇

CiteScore分區(數據版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
7.9 0.988 1.217
學科 分區 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 21 / 106

80%

大類:Computer Science 小類:Software Q1 85 / 407

79%

大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 84 / 350

76%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發表文獻的平均受引用次數。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經過加權后的期刊受引用次數。引用次數的加權值由施引期刊的學科領域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標準化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學科領域中預期的受引用情況進行衡量。

聲明:以上內容來源于互聯網公開資料,如有不準確之處,請聯系我們進行修改。

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