不斷發(fā)展的系統(tǒng)
不斷發(fā)展的系統(tǒng)雜志簡介
- 出版商：SPRINGER HEIDELBERG
- 出版語言：English
- TOP期刊：否
- 出版地區(qū)：GERMANY
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：未開放
- 出版周期：6 issues per year
- 中文名稱：不斷發(fā)展的系統(tǒng)
- 是否OA：未開放
不斷發(fā)展的系統(tǒng)（國際簡稱EVOL SYST-GER，英文名稱Evolving Systems）是一本未開放獲取（OA）國際期刊，始終站在計算機(jī)科學(xué)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域各個方面達(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，均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。
近年來，來自Greece、India、Iran、Algeria、USA、GERMANY (FED REP GER)、Brazil、England、France、Scotland等國家和地區(qū)的研究者在《Evolving 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、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0篇、2015年：發(fā)表文章0篇、2016年：發(fā)表文章0篇、2017年：發(fā)表文章0篇、2018年：發(fā)表文章0篇、2019年：發(fā)表文章0篇、2020年：發(fā)表文章80篇、2021年：發(fā)表文章71篇、2022年：發(fā)表文章74篇、2023年：發(fā)表文章74篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的影響力和活躍度，同時也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Evolving Systems》將繼續(xù)致力于推動計算機(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：2.7
- 文章自引率：0.0625
- Gold OA文章占比：5.48%
- CiteScore：7.8
- 年發(fā)文量：74
- 開源占比：0.0356
- SJR指數(shù)：0.746
- SNIP指數(shù)：1.022
- OA被引用占比：0.0159...
- 出版國人文章占比：0.02
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 | 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% |
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 |
| 否 | 否 | 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)
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||
| 7.8 | 0.746 | 1.022 |
|
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期被引用的頻率，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個重要指標(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。
高引用文章
- Discussion and review on evolving data streams and concept drift adapting引用次數(shù)：21
- Neutrosophic soft set decision making for stock trending analysis引用次數(shù)：15
- Fuzzy and neutrosophic modeling for link prediction in social networks引用次數(shù)：13
- Designing multi-layer quantum neural network controller for chaos control of rod-type plasma torch system using improved particle swarm optimization引用次數(shù)：8
- Density-based clustering of big probabilistic graphs引用次數(shù)：6
- ACFLN: artificial chemical functional link network for prediction of stock market index引用次數(shù)：5
- Deep learning for finger-knuckle-print identification system based on PCANet and SVM classifier引用次數(shù)：5
- Evolving, dynamic clustering of spatio/spectro-temporal data in 3D spiking neural network models and a case study on EEG data引用次數(shù)：4
- Vessel traffic flow analysis and prediction by an improved PSO-BP mechanism based on AIS data引用次數(shù)：4
- Infinite impulse response systems modeling by artificial intelligent optimization methods引用次數(shù)：3
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