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Neural Computing & Applications雜志是不是正規期刊?

來源:發表之家網整理 2024-09-12 12:05:49

《Neural Computing & Applications》是一本正規的學術期刊,具有較高的學術聲譽和影響力,被收錄于國際知名權威數據庫SCIE。

《Neural Computing & Applications》是一本由Springer London出版商出版的計算機科學國際刊物,國際簡稱為NEURAL COMPUT APPL,中文名稱神經計算與應用。該刊創刊于1993年,出版周期為Quarterly??朓SSN:0941-0643,E-ISSN:1433-3058,出版地區:UNITED STATES。

如何判斷一本國際SCI期刊的正規性?

1.影響力指數:可以通過查看期刊的影響力指數來判斷其是否正規。影響力指數是評價期刊學術影響力的重要指標,包括影響因子、被引頻次、H指數等。正規的SCI期刊通常都有較高的影響力指數,這意味著其發表的論文被其他學者引用的次數較多,學術影響力較大。

2.核實ISSN號:國際標準連續出版物編號(ISSN)是期刊的重要標識,可在國際ISSN中心官網或相關權威數據庫查詢。

3.期刊的出版商:知名、可靠的出版機構通常有嚴格的出版標準和流程。可了解出版機構的背景、聲譽,查看其出版的其他期刊情況,判斷是否為正規出版單位。

4.同行評議流程:了解期刊的同行評議流程是否透明、嚴謹。正規的SCI期刊會有明確的同行評審制度,并在其網站上提供審稿流程和標準的說明。

通過以上幾點,可以核實SCI期刊的正規性。作者在選擇期刊時,應多方面考察期刊的信息和背景,也可以考慮學術界的評價。只有綜合判斷,才能確保自己選擇了正規期刊。如有其他任何疑問,可咨詢在線客服

《Neural Computing & Applications》相關數據:

(1)影響因子為4.5;

影響因子趨勢圖

影響因子:是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數據,現已成為國際上通用的期刊評價指標,不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標,而且也是測度期刊的學術水平,乃至論文質量的重要指標。

(2)中科院SCI期刊分區,大類學科:計算機科學3區; 小類學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE(計算機:人工智能)3區。

Neural Computing & Applications 雜志中科院分區

中科院SCI分區數據
中科院SCI期刊分區(2023年12月升級版)
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區
中科院SCI期刊分區(2022年12月升級版)
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區
中科院SCI期刊分區(2021年12月舊的升級版)
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區
中科院SCI期刊分區(2021年12月基礎版)
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
工程技術 2區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 2區
中科院SCI期刊分區(2021年12月升級版)
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區
中科院SCI期刊分區(2020年12月舊的升級版)
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區

(3)CiteScore評價數據:

Neural Computing & Applications CiteScore 評價數據(2024年最新版)

  • CiteScore:11.4
  • SJR:1.256
  • SNIP:1.68

CiteScore 排名

學科類別 分區 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Software Q1 42 / 407

89%

大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 50 / 350

85%

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