Neural Networks
  • 数据库收录SCIE
  • 创刊年份1988年
  • 年发文量595
  • H-index128

Neural Networks

期刊中文名:神经网络ISSN:0893-6080E-ISSN:1879-2782

该杂志国际简称:NEURAL NETWORKS,是由出版商Elsevier Ltd出版的一本致力于发布计算机科学研究新成果的的专业学术期刊。该杂志以COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE研究为重点,主要发表刊登有创见的学术论文文章、行业最新科研成果,扼要报道阶段性研究成果和重要研究工作的最新进展,选载对学科发展起指导作用的综述与专论,促进学术发展,为广大读者服务。该刊是一本国际优秀杂志,在国际上有很高的学术影响力。

基本信息:
期刊简称:NEURAL NETWORKS
是否OA:未开放
是否预警:
Gold OA文章占比:19.75%
出版信息:
出版地区:ENGLAND
出版周期:Monthly
出版语言:English
出版商:Elsevier Ltd
评价信息:
中科院分区:1区
JCR分区:Q1
影响因子:6
CiteScore:13.9
投稿咨询 加急咨询

发表咨询:400-888-7501

杂志介绍 中科院JCR分区 JCR分区 CiteScore 投稿经验

杂志介绍

Neural Networks杂志介绍

《Neural Networks》是一本以English为主的未开放获取国际优秀期刊,中文名称神经网络,本刊主要出版、报道计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的研究动态以及在该领域取得的各方面的经验和科研成果,介绍该领域有关本专业的最新进展,探讨行业发展的思路和方法,以促进学术信息交流,提高行业发展。该刊已被国际权威数据库SCIE收录,为该领域相关学科的发展起到了良好的推动作用,也得到了本专业人员的广泛认可。该刊最新影响因子为6,最新CiteScore 指数为13.9。

本刊近期中国学者发表的论文主要有:

  • Lifelong learning with Shared and Private Latent Representations learned through synaptic intelligence

    Author: Yang, Yang; Huang, Jie; Hu, Dexiu

  • Collaborative-guided spectral abundance learning with bilinear mixing model for hyperspectral subpixel target detection

    Author: Zhu, Dehui; Du, Bo; Hu, Meiqi; Dong, Yanni; Zhang, Liangpei

  • Unsupervised graph-level representation learning with hierarchical contrasts

    Author: Ju, Wei; Gu, Yiyang; Luo, Xiao; Wang, Yifan; Yuan, Haochen; Zhong, Huasong; Zhang, Ming

  • Monte Carlo Ensemble Neural Network for the diagnosis of Alzheimer's disease

    Author: Liu, Chaoqiang; Huang, Fei; Qiu, Anqi

英文介绍

Neural Networks杂志英文介绍

Neural Networks is the archival journal of the world's three oldest neural modeling societies: the International Neural Network Society (INNS), the European Neural Network Society (ENNS), and the Japanese Neural Network Society (JNNS). A subscription to the journal is included with membership in each of these societies.

Neural Networks provides a forum for developing and nurturing an international community of scholars and practitioners who are interested in all aspects of neural networks and related approaches to computational intelligence. Neural Networks welcomes high quality submissions that contribute to the full range of neural networks research, from behavioral and brain modeling, learning algorithms, through mathematical and computational analyses, to engineering and technological applications of systems that significantly use neural network concepts and techniques. This uniquely broad range facilitates the cross-fertilization of ideas between biological and technological studies, and helps to foster the development of the interdisciplinary community that is interested in biologically-inspired computational intelligence. Accordingly, Neural Networks editorial board represents experts in fields including psychology, neurobiology, computer science, engineering, mathematics, and physics. The journal publishes articles, letters and reviews, as well as letters to the editor, editorials, current events, software surveys, and patent information. Articles are published in one of five sections: Cognitive Science, Neuroscience, Learning Systems, Mathematical and Computational Analysis, Engineering and Applications.

中科院SCI分区

Neural Networks杂志中科院分区信息

2023年12月升级版
综述:
TOP期刊:
大类:计算机科学 1区
小类:

COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机:人工智能 2区

NEUROSCIENCES
神经科学 2区

2022年12月升级版
综述:
TOP期刊:
大类:计算机科学 1区
小类:

COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机:人工智能 2区

NEUROSCIENCES
神经科学 2区

2021年12月旧的升级版
综述:
TOP期刊:
大类:计算机科学 2区
小类:

COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机:人工智能 2区

NEUROSCIENCES
神经科学 2区

2021年12月基础版
综述:
TOP期刊:
大类:工程技术 2区
小类:

COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机:人工智能 2区

NEUROSCIENCES
神经科学 2区

2021年12月升级版
综述:
TOP期刊:
大类:计算机科学 2区
小类:

COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机:人工智能 2区

NEUROSCIENCES
神经科学 2区

2020年12月旧的升级版
综述:
TOP期刊:
大类:计算机科学 2区
小类:

COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机:人工智能 2区

NEUROSCIENCES
神经科学 2区

中科院SCI分区:是中国科学院文献情报中心科学计量中心的科学研究成果。期刊分区表自2004年开始发布,延续至今;2019年推出升级版,实现基础版、升级版并存过渡,2022年只发布升级版,期刊分区表数据每年底发布。 中科院分区为4个区。中科院分区采用刊物前3年影响因子平均值进行分区,即前5%为该类1区,6%~20%为2区、21%~50%为3区,其余的为4区。1区和2区杂志很少,杂志质量相对也高,基本都是本领域的顶级期刊。

JCR分区(2023-2024年最新版)

Neural Networks杂志 JCR分区信息

按JIF指标学科分区
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
收录子集:SCIE
分区:Q1
排名:38 / 197
百分位:

81%

学科:NEUROSCIENCES
收录子集:SCIE
分区:Q1
排名:34 / 310
百分位:

89.2%

按JCI指标学科分区
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
收录子集:SCIE
分区:Q1
排名:28 / 198
百分位:

86.11%

学科:NEUROSCIENCES
收录子集:SCIE
分区:Q1
排名:32 / 310
百分位:

89.84%

JCR分区:JCR分区来自科睿唯安公司,JCR是一个独特的多学科期刊评价工具,为唯一提供基于引文数据的统计信息的期刊评价资源。每年发布的JCR分区,设置了254个具体学科。JCR分区根据每个学科分类按照期刊当年的影响因子高低将期刊平均分为4个区,分别为Q1、Q2、Q3和Q4,各占25%。JCR分区中期刊的数量是均匀分为四个部分的。

CiteScore 评价数据(2024年最新版)

Neural Networks杂志CiteScore 评价数据

  • CiteScore 值:13.9
  • SJR:2.605
  • SNIP:2.442
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Neuroscience 小类:Cognitive Neuroscience Q1 4 / 115

96%

大类:Neuroscience 小类:Artificial Intelligence Q1 35 / 350

90%

历年影响因子和期刊自引率

投稿经验

Neural Networks杂志投稿经验

该杂志是一本国际顶级杂志,在计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE学科领域中属于核心刊物,是能够综合反映该学科领域当前最高发展水平的学术期刊。在国际上有很高的学术影响力,行业关注度很高,已被国际权威数据库SCIE收录,该杂志在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE综合专业领域专业度认可很高,对稿件内容的创新性和学术性要求非常高,作为一本国际顶级杂志,一般投稿过审时间都较长,投稿过审时间平均 约12.0个月 约10.5周,如果想投稿该刊要做好时间安排。版面费不祥。该杂志近两年未被列入预警名单,建议您投稿。如您想了解更多投稿政策及投稿方案,请咨询客服。

免责声明

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