神經(jīng)處理字母
國際簡稱：NEURAL PROCESS LETT
Neural Processing Letters雜志簡介
Neural Processing Letters是由Springer US出版商主辦的計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)學(xué)術(shù)期刊，自1994年創(chuàng)刊以來，一直以高質(zhì)量的內(nèi)容贏得業(yè)界的尊重。該期刊擁有正式的刊號（ISSN：1370-4621，E-ISSN：1573-773X），出版周期Bimonthly，其出版地區(qū)設(shè)在BELGIUM。該期刊的核心使命旨在推動計算機(jī)科學(xué)專業(yè)及COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學(xué)科界的教育研究與實踐經(jīng)驗的交流，發(fā)表同行有創(chuàng)見的學(xué)術(shù)論文，提倡學(xué)術(shù)爭鳴，激發(fā)學(xué)術(shù)創(chuàng)新，開展國際間學(xué)術(shù)交流，為計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展注入活力。
該期刊文章自引率0.1290...，開源內(nèi)容占比0.0307，出版撤稿占比0，OA被引用占比0.0153...，讀者群體主要包括計算機(jī)科學(xué)的專業(yè)人員，研究生、本科生以及計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域愛好者，這些讀者群體來自全球各地，具有廣泛的學(xué)術(shù)背景和興趣。Neural Processing Letters已被國際權(quán)威學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫“ SCIE（Science Citation Index Expanded） ”收錄，方便全球范圍內(nèi)的學(xué)者和研究人員檢索和引用，有助于推動COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的研究進(jìn)展和創(chuàng)新發(fā)展。
CiteScore（2024年最新版）
- CiteScore：4.9
- SJR：0.692
- SNIP：0.987
| 學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 大類：Computer Science 小類：Computer Networks and Communications | Q2 | 155 / 395 |
60% |
| 大類：Computer Science 小類：Software | Q2 | 175 / 407 |
57% |
| 大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence | Q2 | 162 / 350 |
53% |
| 大類：Computer Science 小類：General Neuroscience | Q3 | 58 / 113 |
49% |
CiteScore: 這一創(chuàng)新指標(biāo)力求提供更為全面且精確的期刊評估，打破了過去僅依賴單一指標(biāo)如影響因子的局限。它通過綜合廣泛的引用數(shù)據(jù)，跨越多個學(xué)科領(lǐng)域，從而確保了更高的透明度和開放性。作為Scopus中一系列期刊指標(biāo)的重要組成部分，包括SNIP（源文檔標(biāo)準(zhǔn)化影響）、SJR（SCImago雜志排名）、引用文檔計數(shù)以及引用百分比。Scopus整合以上指標(biāo)，幫助研究者深入了解超過22,220種論著的引用情況。您可在Scopus Joumal Metrics website了解各個指標(biāo)的詳細(xì)信息。
CiteScore分區(qū)值與影響因子值數(shù)據(jù)對比
Neural Processing Letters中科院分區(qū)表
中科院分區(qū) 2023年12月升級版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū) 2022年12月升級版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū) 2021年12月基礎(chǔ)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術(shù) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū) 2021年12月升級版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī)：人工智能 | 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)表歷年分布趨勢圖
WOS期刊JCR分區(qū)（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 | 104 / 197 |
47.5% |
| 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 | 128 / 198 |
35.61% |
JCR（Journal Citation Reports）分區(qū)，也被稱為JCR期刊分區(qū)，是由湯森路透公司（現(xiàn)在屬于科睿唯安公司）制定的一種國際通用和公認(rèn)的期刊分區(qū)標(biāo)準(zhǔn)。JCR分區(qū)基于SCI數(shù)據(jù)庫，按照期刊的影響因子進(jìn)行排序，按照類似等分的方式將期刊劃分為四個區(qū)：Q1、Q2、Q3和Q4。需要注意的是，JCR分區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)與中科院JCR期刊分區(qū)（又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù)）存在不同之處。例如，兩者的分區(qū)數(shù)量不同，JCR分為四個區(qū)，而中科院分區(qū)則分為176個學(xué)科，每個學(xué)科又按照影響因子高低分為四個區(qū)。此外，兩者的影響因子取值范圍也存在差異。
歷年發(fā)文數(shù)據(jù)
| 年份 | 年發(fā)文量 |
| 2014 | 37 |
| 2015 | 71 |
| 2016 | 98 |
| 2017 | 122 |
| 2018 | 163 |
| 2019 | 250 |
| 2020 | 325 |
| 2021 | 286 |
| 2022 | 434 |
| 2023 | 317 |
期刊互引關(guān)系
| 被他刊引用情況 | |
| 期刊名稱 | 引用次數(shù) |
| NEURAL PROCESS LETT | 369 |
| IEEE ACCESS | 205 |
| NEUROCOMPUTING | 142 |
| NEURAL COMPUT APPL | 71 |
| INT J MACH LEARN CYB | 43 |
| NEURAL NETWORKS | 39 |
| APPL SOFT COMPUT | 35 |
| COMPLEXITY | 27 |
| APPL SCI-BASEL | 26 |
| APPL MATH COMPUT | 25 |
| 引用他刊情況 | |
| 期刊名稱 | 引用次數(shù) |
| NEUROCOMPUTING | 677 |
| IEEE T NEUR NET LEAR | 426 |
| NEURAL PROCESS LETT | 369 |
| NEURAL NETWORKS | 329 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 206 |
| APPL MATH COMPUT | 190 |
| IEEE T IMAGE PROCESS | 165 |
| NEURAL COMPUT APPL | 153 |
| NONLINEAR DYNAM | 138 |
| IEEE T CYBERNETICS | 128 |
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