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基于知識的系統(tǒng)

英文名稱:Knowledge-based Systems   國際簡稱:KNOWL-BASED SYST
《Knowledge-based Systems》雜志由Elsevier出版社出版,本刊創(chuàng)刊于1987年,發(fā)行周期Bimonthly,每期雜志都匯聚了全球計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的最新研究成果,包括原創(chuàng)論文、綜述文章、研究快報(bào)等多種形式,內(nèi)容涵蓋了計(jì)算機(jī)科學(xué)的各個(gè)方面,為讀者提供了全面而深入的學(xué)術(shù)視野,為計(jì)算機(jī)科學(xué)-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。
中科院分區(qū)
計(jì)算機(jī)科學(xué)
大類學(xué)科
0950-7051
ISSN
1872-7409
E-ISSN
預(yù)計(jì)審稿速度: 約7.8個(gè)月
雜志簡介 期刊指數(shù) WOS分區(qū) 中科院分區(qū) CiteScore 學(xué)術(shù)指標(biāo) 高引用文章

基于知識的系統(tǒng)雜志簡介

出版商:Elsevier
出版語言:English
TOP期刊:
出版地區(qū):NETHERLANDS
是否預(yù)警:

是否OA:未開放

出版周期:Bimonthly
出版年份:1987
中文名稱:基于知識的系統(tǒng)

基于知識的系統(tǒng)(國際簡稱KNOWL-BASED SYST,英文名稱Knowledge-based Systems)是一本未開放獲取(OA)國際期刊,自1987年創(chuàng)刊以來,始終站在計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域各個(gè)方面達(dá)到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢,為計(jì)算機(jī)科學(xué)事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn),對于任何形式的抄襲行為,無論是文字還是圖形,一旦查實(shí),均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。

近年來,來自CHINA MAINLAND、Spain、USA、Australia、England、India、Canada、Japan、Iran、Singapore等國家和地區(qū)的研究者在《Knowledge-based Systems》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富,包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點(diǎn)、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型,旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺和靈感來源。

在過去幾年中,該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量,具體數(shù)據(jù)如下:

2014年:發(fā)表文章295篇、2015年:發(fā)表文章333篇、2016年:發(fā)表文章404篇、2017年:發(fā)表文章369篇、2018年:發(fā)表文章394篇、2019年:發(fā)表文章418篇、2020年:發(fā)表文章727篇、2021年:發(fā)表文章948篇、2022年:發(fā)表文章1246篇、2023年:發(fā)表文章874篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的影響力和活躍度,同時(shí)也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Knowledge-based Systems》將繼續(xù)致力于推動計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的知識傳播和科學(xué)進(jìn)步,為全球計(jì)算機(jī)科學(xué)問題的解決貢獻(xiàn)力量。

期刊指數(shù)

  • 影響因子:7.2
  • 文章自引率:0.125
  • Gold OA文章占比:8.59%
  • CiteScore:14.8
  • 年發(fā)文量:874
  • 開源占比:0.0405
  • SJR指數(shù):2.219
  • H-index:94
  • SNIP指數(shù):2.226
  • OA被引用占比:0.0266...
  • 出版國人文章占比:0.46

WOS期刊SCI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 Q1 27 / 197

86.5%

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 Q1 34 / 198

83.08%

中科院分區(qū)表

中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
計(jì)算機(jī)科學(xué) 1區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能
2區(qū)

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
14.8 2.219 2.226
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Decision Sciences 小類:Information Systems and Management Q1 8 / 148

94%

大類:Decision Sciences 小類:Management Information Systems Q1 8 / 131

94%

大類:Decision Sciences 小類:Software Q1 28 / 407

93%

大類:Decision Sciences 小類:Artificial Intelligence Q1 31 / 350

91%

學(xué)術(shù)指標(biāo)分析

影響因子和CiteScore
自引率

影響因子:指某一期刊的文章在特定年份或時(shí)期被引用的頻率,是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)。影響因子越高,代表著期刊的影響力越大 。

CiteScore:該值越高,代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用,因此該期刊的影響力也越高。

自引率:是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標(biāo)之一。通過計(jì)算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例,可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。

年發(fā)文量:是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標(biāo),年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽(yù),從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。

期刊互引關(guān)系
序號 引用他刊情況 引用次數(shù)
1 KNOWL-BASED SYST 1112
2 INFORM SCIENCES 591
3 EXPERT SYST APPL 359
4 IEEE T PATTERN ANAL 296
5 NEUROCOMPUTING 274
6 IEEE T KNOWL DATA EN 265
7 APPL SOFT COMPUT 223
8 PATTERN RECOGN 216
9 J MACH LEARN RES 208
10 IEEE T FUZZY SYST 181
序號 被他刊引用情況 引用次數(shù)
1 IEEE ACCESS 1435
2 KNOWL-BASED SYST 1112
3 J INTELL FUZZY SYST 561
4 INFORM SCIENCES 454
5 SOFT COMPUT 444
6 EXPERT SYST APPL 370
7 APPL SOFT COMPUT 352
8 INT J MACH LEARN CYB 234
9 APPL INTELL 233
10 COMPUT IND ENG 228

高引用文章

  • Graph embedding techniques, applications, and performance: A survey引用次數(shù):148
  • An efficient binary Salp Swarm Algorithm with crossover scheme for feature selection problems引用次數(shù):96
  • Evolutionary Population Dynamics and Grasshopper Optimization approaches for feature selection problems引用次數(shù):84
  • Emperor penguin optimizer: A bio-inspired algorithm for engineering problems引用次數(shù):76
  • Consensus reaching in social network group decision making: Research paradigms and challenges引用次數(shù):76
  • Predicting protein structural classes for low-similarity sequences by evaluating different features引用次數(shù):70
  • Binary dragonfly optimization for feature selection using time-varying transfer functions引用次數(shù):64
  • A novel adversarial learning framework in deep convolutional neural network for intelligent diagnosis of mechanical faults引用次數(shù):52
  • Convolutional neural network-based hidden Markov models for rolling element bearing fault identification引用次數(shù):50
  • Multi-Imbalance: An open-source software for multi-class imbalance learning引用次數(shù):49
若用戶需要出版服務(wù),請聯(lián)系出版商:ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE。

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