NEURAL NETWORKS

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NEURAL NETWORKS
影响因子:6.3
是否综述期刊:
是否预警:不在预警名单内
是否OA:
出版国家/地区:ENGLAND
出版社:Elsevier Ltd
发刊时间:1988
发刊频率:Monthly
收录数据库:SCIE/Scopus收录
ISSN:0893-6080

期刊介绍

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.
《神经网络》是世界上三个最古老的神经建模协会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(恩斯)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络为发展和培养对神经网络和计算智能相关方法的各个方面感兴趣的学者和从业人员的国际社区提供了一个论坛。神经网络欢迎高质量的投稿,有助于神经网络研究的全方位,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,到系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特的广泛范围促进了生物学和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物学启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编辑委员会代表了包括心理学、神经生物学、计算机科学、工程、数学和物理学在内的领域的专家。该杂志发表文章、信件和评论,以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在以下五个部分之一:认知科学、神经科学、学习系统、数学与计算分析、工程与应用。
年发文量 856
国人发稿量 582.85
国人发文占比 0.68%
自引率 -
平均录取率0
平均审稿周期 平均12.0个月平均10.5周
版面费 US$3350
偏重研究方向 工程技术-计算机:人工智能
期刊官网 http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/841/description
投稿链接 https://www.editorialmanager.com/NEUNET

期刊高被引文献

Weighted contrastive divergence.
来源期刊:Neural NetworksDOI:10.1016/J.NEUNET.2018.09.013

质量指标占比

研究类文章占比 OA被引用占比 撤稿占比 出版后修正文章占比
98.95%13.7%--

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时间 预警情况
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2023年01月发布的2023版不在预警名单中
2021年12月发布的2021版不在预警名单中
2020年12月发布的2020版不在预警名单中
*来源:中科院《 国际期刊预警名单》

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WOS分区等级:Q1区
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WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方(Web of Science)为每个学科内的期刊按照IF数值排 序,将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级,Q1代表质量最高,即常说的1区期刊。
(2024-2025年最新版)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Q1

中科院分区

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COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
2区
NEUROSCIENCES 神经科学
2区
2023年12月升级版
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COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
2区
NEUROSCIENCES 神经科学
2区
2022年12月旧的升级版
计算机科学1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
2区
NEUROSCIENCES 神经科学
2区