IEEE transactions on neural networks and learning systems

IEEE transactions on neural networks and learning systems
期刊缩写:
IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst.
影响因子:
10.2
ISSN:
print: 2162-237X
on-line: 2162-2388
研究领域:
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
h-index:
180
自引率:
9.60%
Gold OA文章占比:
4.86%
原创研究文献占比:
99.25%
SCI收录类型:
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)
期刊介绍英文:
The focus of IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems is to present scholarly articles discussing the theory, design, and applications of neural networks as well as other learning systems. The journal primarily highlights technical and scientific research in this domain.
期刊介绍中文:
《IEEE神经网络与学习系统交易》是一个专门研究神经网络和机器学习的SCI期刊。该期刊于1990年创刊,是IEEE计算智能学会的官方期刊之一。期刊发表的论文涵盖了从基础理论到实际应用的各种领域,如神经网络模型、学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。该期刊主要突出该领域的技术和科学研究。
CiteScore:
CiteScoreSJRSNIPCiteScore排名
23.84.1703.995
学科
排名
百分位
大类:Computer Science
小类:Computer Networks and Communications
4 / 395
99%
大类:Computer Science
小类:Computer Science Applications
11 / 817
98%
大类:Computer Science
小类:Software
10 / 407
97%
大类:Computer Science
小类:Artificial Intelligence
10 / 350
97%
发文信息
中科院SCI期刊分区
大类 小类 TOP期刊 综述期刊
1区 计算机科学
1区 计算机:硬件 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
1区 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
2区 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
2区 工程:电子与电气 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
WOS期刊分区
学科分类
Q1COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Q1COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
Q1COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
Q1ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
历年影响因子
2015年4.8540
2016年6.1080
2017年7.9820
2018年11.6830
2019年8.7930
2020年10.4510
2021年14.2550
2022年10.4000
2023年10.2000
历年发表
2012年238
2013年258
2014年260
2015年339
2016年304
2017年353
2018年544
2019年393
2020年583
2021年1192
2022年2102
投稿信息
出版语言:
English
出版国家(地区):
UNITED STATES
审稿时长:
3-8 weeks
出版商:
IEEE Computational Intelligence Society
编辑部地址:
445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141

IEEE transactions on neural networks and learning systems - 最新文献

Multimodal Correlation-Aware Fusion Framework for Enhanced Machinery Health Prognosis With Unlabeled and Low-Quality Data Exploitation

Pub Date : 2024-09-18 DOI: 10.1109/tnnls.2024.3453604 Yuan Wang, Yaguo Lei, Naipeng Li, Xiang Li, Bin Yang

Integrating Convolution and Sparse Coding for Learning Low-Dimensional Discriminative Image Representations

Pub Date : 2024-09-18 DOI: 10.1109/tnnls.2024.3453374 Xian Wei, Yingjie Liu, Xuan Tang, Shui Yu, Mingsong Chen

Brain-Inspired Fast-and Slow-Update Prompt Tuning for Few-Shot Class-Incremental Learning

Pub Date : 2024-09-18 DOI: 10.1109/tnnls.2024.3454237 Hang Ran, Xingyu Gao, Lusi Li, Weijun Li, Songsong Tian, Gang Wang, Hailong Shi, Xin Ning
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