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《Evolving Systems》雜志好發(fā)表嗎?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:12:11 287人看過

《Evolving Systems》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:

《進(jìn)化系統(tǒng)》涵蓋了動態(tài)進(jìn)化系統(tǒng)領(lǐng)域的調(diào)查、方法論和應(yīng)用導(dǎo)向論文。‘進(jìn)化系統(tǒng)’的靈感來自于動態(tài)變化和進(jìn)化環(huán)境中系統(tǒng)模型進(jìn)化的理念。與機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)建模和相關(guān)學(xué)科中的標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)化系統(tǒng)允許模型結(jié)構(gòu)逐漸改變/進(jìn)化。這種持續(xù)或終身學(xué)習(xí)和領(lǐng)域適應(yīng)的目的是自我組織。它可以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)模式,更適合流數(shù)據(jù)、遷移學(xué)習(xí),并且可以識別和學(xué)習(xí)未知和不可預(yù)測的數(shù)據(jù)模式。這些特性對于自主機(jī)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(yùn)行時)會繼續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩(wěn)、不可預(yù)測環(huán)境中系統(tǒng)建模、聚類、分類、預(yù)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(yīng)用的自我開發(fā)、自我組織和進(jìn)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(yù)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(yīng)用

而且還關(guān)注新的范式和應(yīng)用,包括醫(yī)學(xué)、機(jī)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(xué)系統(tǒng)、安全和電子服務(wù)、金融和經(jīng)濟(jì)。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(xiàn):

1)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、計算智能和數(shù)學(xué)建模方法

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

3)在工程、商業(yè)、社會科學(xué)中的應(yīng)用。

發(fā)表難度

影響因子與分區(qū):《Evolving Systems》雜志的影響因子為2.7,屬于JCR分區(qū)Q3區(qū),中科院分區(qū)中大類學(xué)科計算機(jī)科學(xué)為4區(qū)區(qū), 小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機(jī):人工智能為4區(qū)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):

Created with Highcharts 4.2.6IF值(影響因子)000001.9082.3473.22.7IF值(影響因子)2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年01234

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 Q3 101 / 197

49%

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 Q3 122 / 198

38.64%

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 ,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(bǔ)充。同時,可以關(guān)注《Evolving Systems》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。

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準(zhǔn)確之處,請聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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