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Knowledge-based Systems

Knowledge-based Systems SCIE

基于知識的系統(tǒng)雜志

中科院分區(qū):1區(qū) JCR分區(qū):Q1 預計審稿周期: 約7.8個月

《Knowledge-based Systems》是一本由Elsevier出版商出版的計算機科學國際刊物,國際簡稱為KNOWL-BASED SYST,中文名稱基于知識的系統(tǒng)。該刊創(chuàng)刊于1987年,出版周期為Bimonthly。 《Knowledge-based Systems》2023年影響因子為7.2,被收錄于國際知名權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE。

ISSN:0950-7051
研究方向:工程技術(shù)-計算機:人工智能
是否預警:否
E-ISSN:1872-7409
出版地區(qū):NETHERLANDS
Gold OA文章占比:8.59%
語言:English
是否OA:未開放
OA被引用占比:0.0266...
出版商:Elsevier
出版周期:Bimonthly
影響因子:7.2
創(chuàng)刊時間:1987
年發(fā)文量:874
雜志簡介 中科院分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 發(fā)文統(tǒng)計 通訊方式 相關(guān)雜志 期刊導航

Knowledge-based Systems 雜志簡介

《Knowledge-based Systems》重點專注發(fā)布工程技術(shù)-計算機:人工智能領(lǐng)域的新研究,旨在促進和傳播該領(lǐng)域相關(guān)的新技術(shù)和新知識。鼓勵該領(lǐng)域研究者詳細地發(fā)表他們的高質(zhì)量實驗研究和理論結(jié)果。根據(jù)網(wǎng)友分享的投稿經(jīng)驗,平均審稿速度為 約7.8個月 。該雜志創(chuàng)刊至今,在工程技術(shù)-計算機:人工智能領(lǐng)域,影響力非凡,對來稿文章質(zhì)量要求很高,稿件投稿過審難度很大,刊登文章的學術(shù)水平和編輯質(zhì)量在同類雜志中均名列前茅。如果你想在該雜志上發(fā)表論文,你可以向編輯部提交文章,但文章必須具有重要意義并代表該領(lǐng)域?qū)I(yè)的發(fā)展。我們歡迎廣大同領(lǐng)域的研究者提交投稿。

Knowledge-based Systems 雜志中科院分區(qū)

中科院SCI分區(qū)數(shù)據(jù)
中科院SCI期刊分區(qū)(2023年12月升級版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2022年12月升級版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2021年12月舊的升級版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 1區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2021年12月基礎(chǔ)版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術(shù) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2021年12月升級版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 1區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2020年12月舊的升級版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 1區(qū)
中科院分區(qū)趨勢圖
Created with Highcharts 4.2.6大類分區(qū)中科院SCI分區(qū)2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年00.511.522.5
影響因子趨勢圖
Created with Highcharts 4.2.6IF值(影響因子)IF值(影響因子)2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年0246810

中科院JCR分區(qū):中科院JCR期刊分區(qū)(又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù))是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果,是衡量學術(shù)期刊影響力的一個重要指標,一般而言,發(fā)表在1區(qū)和2區(qū)的SCI論文,通常被認為是該學科領(lǐng)域的比較重要的成果。

影響因子:是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數(shù)據(jù),現(xiàn)已成為國際上通用的期刊評價指標,不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標,而且也是測度期刊的學術(shù)水平,乃至論文質(zhì)量的重要指標。

Knowledge-based Systems 雜志JCR分區(qū)

Web of Science 數(shù)據(jù)庫(2023-2024年最新版)
按JIF指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 27 / 197

86.5%

按JCI指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 34 / 198

83.08%

Knowledge-based Systems CiteScore 評價數(shù)據(jù)(2024年最新版)

  • CiteScore:14.8
  • SJR:2.219
  • SNIP:2.226

CiteScore 排名

學科類別 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%

CiteScore趨勢圖
Created with Highcharts 4.2.6CiteScoreCiteScore2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年02.557.51012.51517.5
年發(fā)文量趨勢圖

CiteScore:是由Elsevier2016年發(fā)布的一個評價學術(shù)期刊質(zhì)量的指標,該指標是指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScore和影響因子的作用是一樣的,都是可以體現(xiàn)期刊質(zhì)量的重要指標,給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Knowledge-based Systems 雜志發(fā)文統(tǒng)計

文章名稱引用次數(shù)

  • Graph embedding techniques, applications, and performance: A survey148
  • An efficient binary Salp Swarm Algorithm with crossover scheme for feature selection problems96
  • Evolutionary Population Dynamics and Grasshopper Optimization approaches for feature selection problems84
  • Emperor penguin optimizer: A bio-inspired algorithm for engineering problems76
  • Consensus reaching in social network group decision making: Research paradigms and challenges76
  • Predicting protein structural classes for low-similarity sequences by evaluating different features70
  • Binary dragonfly optimization for feature selection using time-varying transfer functions64
  • A novel adversarial learning framework in deep convolutional neural network for intelligent diagnosis of mechanical faults52
  • Convolutional neural network-based hidden Markov models for rolling element bearing fault identification50
  • Multi-Imbalance: An open-source software for multi-class imbalance learning49

國家/地區(qū)發(fā)文量

  • CHINA MAINLAND1020
  • Spain129
  • USA116
  • Australia100
  • England77
  • India61
  • Canada58
  • Japan56
  • Iran44
  • Singapore39

Knowledge-based Systems 雜志社通訊方式

《Knowledge-based Systems》雜志通訊方式為:ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE。詳細征稿細則請查閱雜志社征稿要求。本站可提供SCI投稿輔導服務(wù),SCI檢索,確保稿件信息安全保密,合乎學術(shù)規(guī)范,詳情請咨詢客服。

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