《Neural Networks》雜志好發(fā)表嗎？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:51:04 2100人看過
《Neural Networks》雜志是一本專注于計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的期刊，發(fā)表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》是世界上三個最古老的神經(jīng)建模協(xié)會的檔案期刊：國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)會 (INNS)、歐洲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)會 (ENNS) 和日本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)會 (JNNS)。加入這些協(xié)會的會員均可訂閱該期刊。
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》提供了一個論壇，用于發(fā)展和培養(yǎng)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個方面以及計算智能相關(guān)方法感興趣的國際學(xué)者和從業(yè)者社區(qū)?！渡窠?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)對生物啟發(fā)的計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)》的編輯委員會由心理學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)、計算機(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、信件和評論，以及致編輯的信、社論、時事、軟件調(diào)查和專利信息。文章發(fā)表在五個部分之一：認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、學(xué)習(xí)系統(tǒng)、數(shù)學(xué)和計算分析、工程和應(yīng)用。
發(fā)表難度
影響因子與分區(qū)：《Neural Networks》雜志的影響因子為6，屬于JCR分區(qū)Q1區(qū)，中科院分區(qū)中大類學(xué)科計算機(jī)科學(xué)為1區(qū)， 小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機(jī)：人工智能為2區(qū)，較高的影響因子和較好的分區(qū)表明其在學(xué)術(shù)界具有較高的影響力和認(rèn)可度，因此對稿件的質(zhì)量要求也相對較高，發(fā)表難度較大。
歷年IF值(影響因子)：
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2023-2024年最新版）
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 38 / 197 |
81% |
| 學(xué)科：NEUROSCIENCES | SCIE | Q1 | 34 / 310 |
89.2% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 28 / 198 |
86.11% |
| 學(xué)科：NEUROSCIENCES | SCIE | Q1 | 32 / 310 |
89.84% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫，Web of Science包括自然科學(xué)、社會科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息，來自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學(xué)科領(lǐng)域劃分，根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會在高分區(qū)中，最后的劃分結(jié)果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質(zhì)量最高。
審稿周期預(yù)計：平均審稿速度 約12.0個月 約10.5周，審稿周期也體現(xiàn)了編輯部對稿件質(zhì)量的嚴(yán)格把關(guān)。
發(fā)表建議
提高稿件質(zhì)量：確保研究內(nèi)容具有創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)價值，語言表達(dá)清晰準(zhǔn)確，符合雜志計算機(jī)：人工智能的格式和要求。
提前準(zhǔn)備：根據(jù)審稿周期，建議作者提前規(guī)劃好研究和寫作進(jìn)度，以便有足夠的時間進(jìn)行修改和補充。同時，可以關(guān)注《Neural Networks》雜志的約稿信息，如果能夠獲得約稿機(jī)會，發(fā)表的可能性會更大。
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