SCI收录的神经网络研究期刊

"这篇文档是关于被SCI索引的人工神经网络领域的期刊信息，提供了包括期刊名称、影响因子、5年影响因子、即时指数、文章数量等关键数据。" 在科学文献检索领域，SCI（科学引文索引）是极具权威性的数据库，用于评估学术期刊的质量和影响力。此文档列出了一些在神经网络研究中具有高影响力的SCI收录期刊，这些期刊对于研究人员发布最新发现、推动领域发展至关重要。以下是对这些期刊及其相关数据的详细解释： 1. **IEEE Transactions on Neural Networks** (IEEE TNN) - 该期刊是电气电子工程师学会(IEEE)出版的，专注于神经网络的理论和应用。其影响因子为2.889，表明在其领域内每篇论文平均被引用的次数较高，对科研有显著影响。 2. **Neural Computation** - 这是一本专注于神经计算的期刊，其影响因子为2.175，意味着其发表的研究在学术界有显著的反响。此外，它的即时指数为0.375，表示新发表的文章能迅速获得引用。 3. **International Journal of Neural Systems** - 这是神经系统研究的国际期刊，拥有较高的影响因子2.988，但5年影响因子数据未给出。这可能表明该期刊近期影响力增强。 4. **Neural Networks** - 这本期刊以发表关于神经网络基础理论和应用的文章为主，其即时指数为0.616，显示了其文章能快速引起关注。 5. **Neurocomputing** - 专注于神经计算和相关技术的期刊，其影响因子相对较低，但仍然在神经网络领域有一定影响力。 6. **Neural Computing & Applications** - 这是神经计算及其应用的期刊，影响因子较低，可能更倾向于实用性和工程应用的研究。 这些期刊的数据包括总引用次数、文章半衰期（指一篇文章的引用速度）和EigenfactorTM分数（衡量期刊在网络中的重要性）。文章影响力分数则反映了期刊平均每篇文章的影响力。选择这些期刊发表研究成果，将有助于提高论文的可见性和学术价值。 对于神经网络研究者来说，了解这些期刊的特点和影响力可以帮助他们选择合适的平台来发布工作，同时也可以通过查阅这些期刊上的文章获取最新的研究进展。这些信息对于学术生涯的规划和科研合作具有重要意义。