《Memetic Computing》雜志好發(fā)表嗎？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:08:59 539人看過
《Memetic Computing》雜志是一本專注于計算機科學(xué)領(lǐng)域的期刊，發(fā)表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
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(biāo)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(biāo)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。
發(fā)表難度
影響因子與分區(qū)：《Memetic Computing》雜志的影響因子為3.3，屬于JCR分區(qū)Q2區(qū)，中科院分區(qū)中大類學(xué)科計算機科學(xué)為2區(qū)， 小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能為2區(qū)，較高的影響因子和較好的分區(qū)表明其在學(xué)術(shù)界具有較高的影響力和認(rèn)可度，因此對稿件的質(zhì)量要求也相對較高，發(fā)表難度較大。
歷年IF值(影響因子)：
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：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 | Q2 | 82 / 197 |
58.6% |
| 學(xué)科：OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE | SCIE | Q2 | 32 / 106 |
70.3% |
| 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 | 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(fù)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。
審稿周期預(yù)計：平均審稿速度 ，審稿周期也體現(xiàn)了編輯部對稿件質(zhì)量的嚴(yán)格把關(guān)。
發(fā)表建議
提高稿件質(zhì)量：確保研究內(nèi)容具有創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)價值，語言表達清晰準(zhǔn)確，符合雜志計算機：人工智能的格式和要求。
提前準(zhǔn)備：根據(jù)審稿周期，建議作者提前規(guī)劃好研究和寫作進度，以便有足夠的時間進行修改和補充。同時，可以關(guān)注《Memetic Computing》雜志的約稿信息，如果能夠獲得約稿機會，發(fā)表的可能性會更大。
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