International Journal of Machine Learning and Cybernetics
SCI期刊
期刊缩写:
Int. J. Mach. Learn. Cybern.
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影响因子:
期刊影响因子(Impact factor,IF) 即某刊平均每篇论文的被引用数,是表征期刊影响大小的一项定量指标,它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数,与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。
3.1
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ISSN:
ISSN是由8个数字组成的编码,旨在识别各种报纸、专业杂志、画报、期刊,无论其性质或载体版本(纸版及电子版)。
print: 1868-8071
on-line: 1868-808X
研究领域:
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
h-index:
h-index是指该期刊有h篇文章至少被引用h次,是一项简单易懂的评估指标,不像平均值会受极端值影响,可呈现出多数文章的被引用表现。Google使用过去5年的h-index数据评价期刊的影响力,“h5指数”比较难以被人为操控,不会因为多了一篇超高被引论文而明显增长,另一方面,刻意减少发文量也不会对提升h5指数有作用。
30
Gold OA文章占比:
Gold OA文章占比是指一个总体中金色OA文章数量占总体文章数量的比重。OA期刊的文章主要通过金色通道(Gold road,也称为Gold OA,即期刊官网)和绿色通道(Green road,或Green OA)实现开放获取。金色通道是开放获取期刊通过自己的官网来实现的,而绿色通道是通过把文章自存档于机构知识库(Institutional Repositories,比如哈佛大学学术库DASH)或学科知识库中来实现。
3.75%
SCI收录类型:
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)
期刊介绍英文:
Cybernetics is concerned with describing complex interactions and interrelationships between systems which are omnipresent in our daily life. Machine Learning discovers fundamental functional relationships between variables and ensembles of variables in systems. The merging of the disciplines of Machine Learning and Cybernetics is aimed at the discovery of various forms of interaction between systems through diverse mechanisms of learning from data.
The International Journal of Machine Learning and Cybernetics (IJMLC) focuses on the key research problems emerging at the junction of machine learning and cybernetics and serves as a broad forum for rapid dissemination of the latest advancements in the area. The emphasis of IJMLC is on the hybrid development of machine learning and cybernetics schemes inspired by different contributing disciplines such as engineering, mathematics, cognitive sciences, and applications. New ideas, design alternatives, implementations and case studies pertaining to all the aspects of machine learning and cybernetics fall within the scope of the IJMLC.
Key research areas to be covered by the journal include:
Machine Learning for modeling interactions between systems
Pattern Recognition technology to support discovery of system-environment interaction
Control of system-environment interactions
Biochemical interaction in biological and biologically-inspired systems
Learning for improvement of communication schemes between systems
期刊介绍中文:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics(IJMLC)专注于机器学习和控制论交叉领域的关键研究问题,提供了一个快速传播该领域最新进展的广泛论坛。该期刊着重于机器学习和控制论方案的综合发展,这些方案受到工程学、数学、认知科学和应用等不同学科的启发。与机器学习和控制论所有方面相关的新思想、设计模式、实施案例和研究都属于IJMLC的范畴。
该期刊涵盖的主要研究领域包括:
- 用于系统间互动建模的机器学习技术;
- 支持发现系统与环境相互作用模式的模式识别技术;
- 系统与环境相互作用的控制策略;
- 生物系统和生物启发系统中的生化相互作用;
- 改进系统间通信方案的学习算法。
IJMLC旨在促进这些领域的学术交流,推动相关理论和实践的进步。
CiteScore:
引用分数(英语:CiteScore,CS)是一种用来反映学术期刊最近发表文章“年平均被引用次数”的衡量指标。该指标由Elsevier于 2016 年 12 月推出,以替代常用的JCR影响因子(由Clarivate计算)。 CiteScore是Scopus中系列期刊指标的一部分,包括 SNIP(源文档标准化影响),SJR (SClmago杂志排名),引用文档计数以及引用百分比。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 |
---|
7.9 | 0.988 | 1.217 | 大类:Computer Science 小类:Computer Vision and Pattern Recognition 21 / 106 80% 大类:Computer Science 小类:Software 85 / 407 79% 大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence 84 / 350 76% |
发文信息
中科院SCI期刊分区
中科院分区升级版是在基础版的基础上,消除了对预置学科体系的依赖,例如期刊-学科隶属关系。基于概率统计原理的期刊超越指数,使分区结果更加鲁棒,不易操纵,揭示出更多优秀的基础研究期刊。
2019-2021年,3年过渡期,会同时发布基础版和升级版,便于用户单位过渡、调整。2022年开始,将只发布升级版。
大类
|
小类
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TOP期刊
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综述期刊
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3区
计算机科学
|
3区
计算机:人工智能
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
|
否
|
否
|
WOS期刊分区
WoS-JCR分区:SCIE、SSCI收录期刊主要按影响因子高低被分为四个区(Quartile),分别是Q1区,Q2区,Q3区,Q4区,各占25%。Q1区是影响因子最靠前25%的期刊,Q4区是靠后的25%的期刊。
学科分类 |
---|
Q2COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE |
历年影响因子
2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 2022年 | 2023年 |
1.1100 | 1.6990 | 2.6920 | 3.8440 | 3.7530 | 4.0120 | 4.3770 | 5.6000 | 3.1000 |
历年发表
年文章数是指每年6月SCI发布的IF数据中所提供的上一年全年发文数量。如2018年7月-2019年6月,显示的是2017年的发文数.对极少数热门期刊,我们会在1月份更新为最新一年的发文数。
2012年 | 2013年 | 2014年 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 2022年 |
79 | 77 | 99 | 159 | 141 | 148 | 125 | 155 | 177 | 238 | 225 |
投稿信息
出版商:
Springer Berlin Heidelberg
编辑部地址:
TIERGARTENSTRASSE 17, HEIDELBERG, GERMANY, D-69121
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