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發(fā)表《Memetic Computing》雜志多久能被SCI數(shù)據(jù)庫收錄?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:08:59 539人看過

通常情況下,《Memetic Computing》雜志發(fā)表的文章被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄的時間沒有固定標準,若想了解詳細、準確的具體情況,建議直接與雜志社取得聯(lián)系或者向在線客服進行咨詢。

多久能被SCI數(shù)據(jù)庫一般可以歸納出以下情況:

論文發(fā)表后到在線時間:SCI論文發(fā)表后,一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網(wǎng)上線,這是論文初次對外公開的時間點。

在線后到數(shù)據(jù)庫檢索時間:論文在線后,通常還需要1-3個月的時間才能在Web of Science(WOS)數(shù)據(jù)庫中檢索到,這個過程被稱為論文的索引或收錄。

整體時間周期:從投稿到論文被SCI數(shù)據(jù)庫收錄,整個周期大概需要一年左右的時間。具體來說,投稿后可能需要5-6個月收到接收通知,然后經(jīng)過2-3個月論文會在官網(wǎng)上線,再之后2-3個月論文會被WOS數(shù)據(jù)庫收錄。

然而,這個時間周期并不是絕對的,它受到多種因素的影響,如:期刊類型、論文質(zhì)量、數(shù)據(jù)庫更新等。

《Memetic Computing》雜志已被SCIE國際知名數(shù)據(jù)庫收錄,在JCR分區(qū)中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學(xué)科Q2區(qū)OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE學(xué)科Q2區(qū),在CiteScore評價中位于Mathematics學(xué)科的Q1區(qū)Mathematics學(xué)科的Q1區(qū)具有較高的學(xué)術(shù)影響力,在該領(lǐng)域受到廣泛認可。

WOS分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標學(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 Q2 82 / 197

58.6%

學(xué)科:OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE SCIE Q2 32 / 106

70.3%

按JCI指標學(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 Q2 86 / 198

56.82%

學(xué)科:OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE SCIE Q2 38 / 106

64.62%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫,Web of Science包括自然科學(xué)、社會科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息,來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學(xué)科領(lǐng)域劃分,根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會在高分區(qū)中,最后的劃分結(jié)果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質(zhì)量最高。

CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
6.8 0.945 1.1
學(xué)科 分區(qū) 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Control and Optimization Q1 14 / 130

89%

大類:Mathematics 小類:General Computer Science Q1 41 / 232

82%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經(jīng)過加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標準化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進行衡量。

作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE - OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊,它致力于發(fā)表高質(zhì)量的研究論文和為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供重要的學(xué)術(shù)資源。

該雜志出版周期是4 issues per year,平均審稿速度預(yù)計為: 。

模因被定義為可轉(zhuǎn)移信息的基本單位,存在于大腦中,并通過模仿過程在人群中傳播。從算法的角度來看,模因已被視為先驗知識的構(gòu)建塊,以任意計算表示形式(例如,局部搜索啟發(fā)式、模糊規(guī)則、神經(jīng)模型等)表示,這些先驗知識是通過人類或機器的經(jīng)驗獲得的,并且可以在問題中模仿(即重復(fù)使用)。

《模因計算》雜志歡迎將上述社會文化模因概念納入人工系統(tǒng)的論文,特別強調(diào)通過明確的先驗知識整合來提高計算和人工智能技術(shù)在搜索、優(yōu)化和機器學(xué)習(xí)方面的有效性。因此,該期刊的目標是成為高質(zhì)量理論和應(yīng)用研究的出口,研究混合的、知識驅(qū)動的計算方法,這些方法可以歸為以下任何一種模因?qū)W類別:

類型 1:通用算法與人為設(shè)計的啟發(fā)式方法相結(jié)合,可以捕獲某種形式的先驗領(lǐng)域知識;例如,將進化全局搜索與特定于問題的局部搜索相結(jié)合的傳統(tǒng)模因算法。

類型 2:能夠從各種可用選項中自動選擇、調(diào)整和重用最合適啟發(fā)式方法的算法;例如,在給定優(yōu)化問題的情況下,學(xué)習(xí)全局搜索運算符和多個局部搜索方案之間的映射。

類型 3:通過經(jīng)驗自主學(xué)習(xí)的算法,自適應(yīng)地重用從相關(guān)問題中提取的數(shù)據(jù)和/或機器學(xué)習(xí)模型作為新目標任務(wù)中的先驗知識;示例包括但不限于遷移學(xué)習(xí)和優(yōu)化、多任務(wù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化、或任何其他多X進化學(xué)習(xí)和優(yōu)化方法。

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