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當(dāng)前位置： 首頁 JCRQ3 期刊介紹(非官網(wǎng))
Neural Processing Letters

Neural Processing LettersSCIE

國際簡稱：NEURAL PROCESS LETT  參考譯名：神經(jīng)處理字母

  • 中科院分區(qū)

    4區(qū)

  • CiteScore分區(qū)

    Q2

  • JCR分區(qū)

    Q3

基本信息：
ISSN：1370-4621
E-ISSN：1573-773X
是否OA：未開放
是否預(yù)警：否
TOP期刊：否
出版信息：
出版地區(qū)：BELGIUM
出版商：Springer US
出版語言：English
出版周期：Bimonthly
出版年份：1994
研究方向：工程技術(shù)-計算機(jī)：人工智能
評價信息：
影響因子：2.6
H-index：45
CiteScore指數(shù)：4.9
SJR指數(shù)：0.692
SNIP指數(shù)：0.987
發(fā)文數(shù)據(jù)：
Gold OA文章占比：3.95%
研究類文章占比：98.11%
年發(fā)文量：317
自引率：0.1290...
開源占比：0.0307
出版撤稿占比：0
出版國人文章占比：0.56
OA被引用占比：0.0153...
英文簡介 期刊介紹 CiteScore數(shù)據(jù) 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 發(fā)文數(shù)據(jù) 常見問題

英文簡介Neural Processing Letters期刊介紹

Neural Processing Letters is an international journal publishing research results and innovative ideas on all aspects of artificial neural networks. Coverage includes theoretical developments, biological models, new formal modes, learning, applications, software and hardware developments, and prospective researches.

The journal promotes fast exchange of information in the community of neural network researchers and users. The resurgence of interest in the field of artificial neural networks since the beginning of the 1980s is coupled to tremendous research activity in specialized or multidisciplinary groups. Research, however, is not possible without good communication between people and the exchange of information, especially in a field covering such different areas; fast communication is also a key aspect, and this is the reason for Neural Processing Letters

期刊簡介Neural Processing Letters期刊介紹

《Neural Processing Letters》自1994出版以來，是一本計算機(jī)科學(xué)優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學(xué)研究結(jié)果，并為計算機(jī)科學(xué)各個領(lǐng)域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺，以促進(jìn)計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的的進(jìn)步。該刊鼓勵先進(jìn)的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當(dāng)前感興趣的研究主題的新見解，或?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領(lǐng)域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的最新進(jìn)展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預(yù)警期刊名單，目前已被權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，得到了廣泛的認(rèn)可。

該期刊投稿重要關(guān)注點(diǎn)：

Cite Score數(shù)據(jù)（2024年最新版）Neural Processing Letters Cite Score數(shù)據(jù)

  • 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 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻(xiàn)計量指標(biāo)。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎(chǔ)，針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學(xué)術(shù)界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標(biāo)來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區(qū)Neural Processing Letters 中科院分區(qū)

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：否
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū)
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)

中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用科學(xué)計量學(xué)方法對國際、國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊依據(jù)影響力進(jìn)行等級劃分的期刊評價標(biāo)準(zhǔn)。它為我國科研、教育機(jī)構(gòu)的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學(xué)術(shù)期刊影響力的參考數(shù)據(jù)，得到了全國各地高校、科研機(jī)構(gòu)的廣泛認(rèn)可。

中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標(biāo)劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次，類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始，這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領(lǐng)域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的重要工具。

歷年中科院分區(qū)趨勢圖

JCR分區(qū)Neural Processing Letters 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分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學(xué)術(shù)文獻(xiàn)質(zhì)量進(jìn)行評估。不同學(xué)科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨(dú)依靠影響因子(IF)評價期刊的質(zhì)量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學(xué)科門類和影響因子分為不同的分區(qū)，這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發(fā)文數(shù)據(jù)

2023-2024 年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計
  • 國家/地區(qū)數(shù)量
  • CHINA MAINLAND504
  • India60
  • Iran25
  • USA24
  • Turkey18
  • Saudi Arabia17
  • Spain16
  • Tunisia16
  • GERMANY (FED REP GER)15
  • South Korea13

本刊中國學(xué)者近年發(fā)表論文

  • 1、A Hybrid VAE Based Network Embedding Method for Biomedical Relation Mining

    Author: Bai, Tian; Li, Ying; Wang, Ye; Huang, Lan

    Journal: NEURAL PROCESSING LETTERS. 2023; Vol. 55, Issue 1, pp. 81-92. DOI: 10.1007/s11063-021-10454-5

  • 2、Improving the Accuracy of Diabetes Diagnosis Applications through a Hybrid Feature Selection Algorithm

    Author: Li, Xiaohua; Zhang, Jusheng; Safara, Fatemeh

    Journal: NEURAL PROCESSING LETTERS. 2023; Vol. 55, Issue 1, pp. 153-169. DOI: 10.1007/s11063-021-10491-0

  • 3、A Novel Lightweight Deep Learning-Based Histopathological Image Classification Model for IoMT

    Author: Datta Gupta, Koyel; Sharma, Deepak Kumar; Ahmed, Shakib; Gupta, Harsh; Gupta, Deepak; Hsu, Ching-Hsien

    Journal: NEURAL PROCESSING LETTERS. 2023; Vol. 55, Issue 1, pp. 205-228. DOI: 10.1007/s11063-021-10555-1

  • 4、Effects of Boletus Poisoning on Estrogen Receptors and Neurotransmitters in Rats Based on ERk1/2 Pathway

    Author: Gui, Hongzhen; Wang, Zhenhui; Li, Jiming; Guo, Li; Wang, Chunxia; Liu, Sainan; Yan, Song; Ao, Jinping

    Journal: NEURAL PROCESSING LETTERS. 2023; Vol. 55, Issue 1, pp. 193-203. DOI: 10.1007/s11063-021-10506-w

  • 5、An Approach of Combining Convolution Neural Network and Graph Convolution Network to Predict the Progression of Myopia

    Author: Li, Lei; Zhu, Haogang; Wen, Longbo; Lan, Weizhong; Yang, Zhikuan

    Journal: NEURAL PROCESSING LETTERS. 2023; Vol. 55, Issue 1, pp. 247-257. DOI: 10.1007/s11063-021-10576-w

  • 6、Pelive Floor Myofascisl Therapy is Associated with Improved VAS Pain Scores and FSFI Scores in Women with Dyspareunia 6 Months Post-partum

    Author: Fan Yi; Huang Liu; He Langchi; Liu Ruihua; Ren Jia; Liu Dan; Zhou Lizhu

    Journal: NEURAL PROCESSING LETTERS. 2023; Vol. 55, Issue 1, pp. 259-263. DOI: 10.1007/s11063-021-10609-4

  • 7、AI-Based Self-Learning System in Distributed Structural Health Monitoring and Control

    Author: Yan, Kai; Lin, Xin; Ma, Wenfeng; Zhang, Yuxiao

    Journal: NEURAL PROCESSING LETTERS. 2023; Vol. 55, Issue 1, pp. 229-245. DOI: 10.1007/s11063-021-10571-1

  • 8、Multi-information Constraint Learning for Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification

    Author: Chen Dongyue; Bing Haozhe; Tang Chunren; Tian Miaoting; Jia Tong

    Journal: NEURAL PROCESSING LETTERS. 2023; Vol. 55, Issue 1, pp. 299-317. DOI: 10.1007/s11063-022-10883-w

投稿常見問題

通訊方式：SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ。