《Evolving Systems》雜志是幾區(qū)？

中科院分區(qū)在SCI期刊中具有重要地位，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據(jù)。高分區(qū)期刊通常具有較高的學術(shù)聲譽和影響力，科研人員可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和成果水平，選擇合適分區(qū)的期刊投稿，提高論文被接受和發(fā)表的機會。

學術(shù)評價：國內(nèi)許多高校和科研機構(gòu)在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區(qū)作為重要的評價指標之一。

學術(shù)影響力提升：進入中科院分區(qū)表是對期刊學術(shù)質(zhì)量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發(fā)展中的期刊來說，獲得較好的分區(qū)能夠吸引更多優(yōu)秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學術(shù)影響力。

雜志簡介

《Evolving Systems》是一本在計算機科學領(lǐng)域具有重要影響力的學術(shù)期刊，由出版社SPRINGER HEIDELBERG出版，出版地區(qū)為：GERMANY。

一、基本信息

出版周期：6 issues per year
ISSN：1868-6478，E-ISSN：1868-6486

定位：

《進化系統(tǒng)》涵蓋了動態(tài)進化系統(tǒng)領(lǐng)域的調(diào)查、方法論和應用導向論文。‘進化系統(tǒng)’的靈感來自于動態(tài)變化和進化環(huán)境中系統(tǒng)模型進化的理念。與機器學習、數(shù)學建模和相關(guān)學科中的標準方法不同，這些方法假設(shè)并先驗地固定模型結(jié)構(gòu)，問題集中在參數(shù)優(yōu)化上，而進化系統(tǒng)允許模型結(jié)構(gòu)逐漸改變/進化。這種持續(xù)或終身學習和領(lǐng)域適應的目的是自我組織。它可以適應新的數(shù)據(jù)模式，更適合流數(shù)據(jù)、遷移學習，并且可以識別和學習未知和不可預測的數(shù)據(jù)模式。這些特性對于自主機器人系統(tǒng)至關(guān)重要，因為這些系統(tǒng)在設(shè)計完成后（運行時）會繼續(xù)學習和適應。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩(wěn)、不可預測環(huán)境中系統(tǒng)建模、聚類、分類、預測和控制的各個方面的問題，并描述其設(shè)計的新方法和途徑。

該期刊致力于從系統(tǒng)方法到案例研究和實際工業(yè)應用的自我開發(fā)、自我組織和進化系統(tǒng)的主題。它涵蓋了方法論的各個方面，例如

不斷發(fā)展的系統(tǒng)方法

不斷發(fā)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)模糊系統(tǒng)

不斷發(fā)展的分類器和聚類

不斷發(fā)展的控制器和預測模型

不斷發(fā)展的可解釋人工智能系統(tǒng)

不斷發(fā)展的系統(tǒng)應用

而且還關(guān)注新的范式和應用，包括醫(yī)學、機器人、商業(yè)、工業(yè)自動化、控制系統(tǒng)、交通、通信、環(huán)境監(jiān)測、生物醫(yī)學系統(tǒng)、安全和電子服務、金融和經(jīng)濟。所有提交的方法和系統(tǒng)的共同特征是系統(tǒng)和環(huán)境的不斷發(fā)展。

該期刊涵蓋與以下內(nèi)容相關(guān)的貢獻：

1）機器學習、人工智能、計算智能和數(shù)學建模方法

2）來自自然和生物學的靈感，包括神經(jīng)科學、生物信息學和分子生物學、量子物理學

3）在工程、商業(yè)、社會科學中的應用。

二、內(nèi)容特色

內(nèi)容特色：文章風格兼顧專業(yè)性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學科領(lǐng)域與覆蓋范圍

主要學科：計算機科學-計算機：人工智能。
覆蓋范圍：該刊發(fā)文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領(lǐng)域。

四、學術(shù)影響力與評價

影響因子與分區(qū)：《Evolving Systems》雜志的影響因子為2.7 ，JCR分區(qū)：Q3區(qū)，中科院分區(qū)：大類學科：計算機科學，分區(qū)：4區(qū)，小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能，分區(qū)：4區(qū)。

發(fā)文量與Gold OA占比：年發(fā)文量：74，Gold OA文章占比：5.48%。