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            首頁 SCI Neural Networks雜志 雜志問答

            《Neural Networks》雜志的收稿方向是什么?

            來源:學(xué)術(shù)之家整理 2025-03-18 15:36:53

            《Neural Networks》的收稿方向主要集中在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域,涵蓋該領(lǐng)域的全方面內(nèi)容。

            《Neural Networks》特點(diǎn):

            《Neural Networks》中文名稱:《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》,創(chuàng)刊于1988年,由Elsevier Ltd出版商出版,出版周期Monthly。

            《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》是世界上三個(gè)最古老的神經(jīng)建模協(xié)會(huì)的檔案期刊:國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)會(huì) (INNS)、歐洲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)會(huì) (ENNS) 和日本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)會(huì) (JNNS)。加入這些協(xié)會(huì)的會(huì)員均可訂閱該期刊。

            《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》提供了一個(gè)論壇,用于發(fā)展和培養(yǎng)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)方面以及計(jì)算智能相關(guān)方法感興趣的國際學(xué)者和從業(yè)者社區(qū)。《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》歡迎高質(zhì)量的投稿,這些投稿有助于全方位的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究,從行為和大腦建模、學(xué)習(xí)算法,到數(shù)學(xué)和計(jì)算分析,再到大量使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念和技術(shù)的系統(tǒng)的工程和技術(shù)應(yīng)用。這種獨(dú)特的廣泛范圍促進(jìn)了生物研究和技術(shù)研究之間的思想交流,并有助于促進(jìn)對(duì)生物啟發(fā)的計(jì)算智能感興趣的跨學(xué)科社區(qū)的發(fā)展。因此,《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》的編輯委員會(huì)由心理學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)、數(shù)學(xué)和物理學(xué)等領(lǐng)域的專家組成。該期刊發(fā)表文章、信件和評(píng)論,以及致編輯的信、社論、時(shí)事、軟件調(diào)查和專利信息。文章發(fā)表在五個(gè)部分之一:認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、學(xué)習(xí)系統(tǒng)、數(shù)學(xué)和計(jì)算分析、工程和應(yīng)用。

            《Neural Networks》定位:

            旨在及時(shí)、準(zhǔn)確、全面地報(bào)道國內(nèi)外COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE工作者在該領(lǐng)域的科學(xué)研究等工作中取得的經(jīng)驗(yàn)、科研成果、技術(shù)革新、學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)等。

            發(fā)文統(tǒng)計(jì)(統(tǒng)計(jì)區(qū)間:2023年-2024年)

            機(jī)構(gòu)名稱 發(fā)文量
            CHINESE ACADEMY OF SCIE... 36
            SOUTHEAST UNIVERSITY - ... 33
            UNIVERSITY OF ELECTRONI... 25
            TEXAS A&M UNIVERSITY QA... 22
            HUAZHONG UNIVERSITY OF ... 21
            UNIVERSITY OF CALIFORNI... 21
            HARBIN INSTITUTE OF TEC... 20
            XIDIAN UNIVERSITY 20
            GUANGDONG UNIVERSITY OF... 16
            PENG CHENG LABORATORY 15
            國家/地區(qū) 發(fā)文量
            CHINA MAINLAND 408
            USA 133
            England 58
            Japan 55
            Australia 39
            Spain 33
            South Korea 32
            Italy 30
            GERMANY (FED REP GER) 28
            France 27
            文章引用名稱 引用次數(shù)
            A systematic study of the cl... 148
            Recent advances in physical ... 80
            Deep learning in spiking neu... 71
            Continual lifelong learning ... 68
            STDP-based spiking deep conv... 58
            Multivariate LSTM-FCNs for t... 43
            Synchronization of memristiv... 40
            Passivity analysis of delaye... 39
            Inter-class sparsity based d... 37
            Finite-time synchronization ... 35
            被引用期刊名稱 數(shù)量
            IEEE ACCESS 798
            NEURAL NETWORKS 666
            NEUROCOMPUTING 613
            NEURAL PROCESS LETT 329
            NEURAL COMPUT APPL 225
            IEEE T NEUR NET LEAR 206
            PHYSICA A 146
            J FRANKLIN I 140
            SENSORS-BASEL 132
            APPL MATH COMPUT 124
            引用期刊名稱 數(shù)量
            NEURAL NETWORKS 666
            IEEE T NEUR NET LEAR 466
            NEUROCOMPUTING 308
            IEEE T PATTERN ANAL 172
            NEURAL COMPUT 150
            IEEE T CYBERNETICS 141
            NATURE 137
            J MACH LEARN RES 118
            J NEUROSCI 115
            PATTERN RECOGN 115

            聲明:該作品系作者結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)公開知識(shí)整合。如有錯(cuò)漏請(qǐng)聯(lián)系我們,我們將及時(shí)更正。

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