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Chemometrics And Intelligent Laboratory SystemsSCIE

国际简称：CHEMOMETR INTELL LAB 参考译名：化学计量学和智能实验室系统

中科院分区
2区
CiteScore分区
Q1
JCR分区
Q1

基本信息：: ISSN：0169-7439; E-ISSN：1873-3239; 是否OA：未开放; 是否预警：否; TOP期刊：是

出版信息：: 出版地区：NETHERLANDS; 出版商：Elsevier; 出版语言：English; 出版周期：Bimonthly; 出版年份：1986; 研究方向：工程技术-分析化学

评价信息：: 影响因子：3.7; H-index：109; CiteScore指数：7.5; SJR指数：0.667; SNIP指数：1.184

发文数据：: Gold OA文章占比：19.85%; 研究类文章占比：99.46%; 年发文量：186; 自引率：0.0769...; 开源占比：0.0894; 出版撤稿占比：0; 出版国人文章占比：0.28; OA被引用占比：0.0114...

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英文简介期刊介绍 CiteScore数据中科院SCI分区 JCR分区发文数据常见问题

英文简介Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems期刊介绍

Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems publishes original research papers, short communications, reviews, tutorials and Original Software Publications reporting on development of novel statistical, mathematical, or computer techniques in Chemistry and related disciplines.

Chemometrics is the chemical discipline that uses mathematical and statistical methods to design or select optimal procedures and experiments, and to provide maximum chemical information by analysing chemical data.

The journal deals with the following topics:

1) Development of new statistical, mathematical and chemometrical methods for Chemistry and related fields (Environmental Chemistry, Biochemistry, Toxicology, System Biology, -Omics, etc.)

2) Novel applications of chemometrics to all branches of Chemistry and related fields (typical domains of interest are: process data analysis, experimental design, data mining, signal processing, supervised modelling, decision making, robust statistics, mixture analysis, multivariate calibration etc.) Routine applications of established chemometrical techniques will not be considered.

3) Development of new software that provides novel tools or truly advances the use of chemometrical methods.

4) Well characterized data sets to test performance for the new methods and software.

The journal complies with International Committee of Medical Journal Editors' Uniform requirements for manuscripts.

期刊简介Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems期刊介绍

《Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems》自1986出版以来，是一本化学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为化学各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进化学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述，从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解，或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道化学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单，目前已被权威数据库SCIE收录，得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点：

预计审稿时间：约3.0个月约11.1周
国际TOP期刊
化学
AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
SCIE
中科院2区
非预警

Cite Score数据（2024年最新版）Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems Cite Score数据

CiteScore：7.5
SJR：0.667
SNIP：1.184

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Chemistry 小类：Spectroscopy	Q1	13 / 76	83%
大类：Chemistry 小类：Analytical Chemistry	Q1	33 / 156	79%
大类：Chemistry 小类：Computer Science Applications	Q1	178 / 817	78%
大类：Chemistry 小类：Software	Q1	99 / 407	75%
大类：Chemistry 小类：Process Chemistry and Technology	Q2	23 / 73	69%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础，针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于，它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法，而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊：否 Top期刊：否

大类学科	分区	小类学科	分区
化学	2区	AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自动化与控制系统 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化学 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION 仪器仪表 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论	3区 3区 3区 3区 3区 3区

中科院分区表 是以客观数据为基础，运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据，得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次，类似于“优、良、及格”等。最开始，这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems JCR分区

2023-2024 年最新版

按JIF指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS	SCIE	Q2	26 / 84	69.6%
学科：CHEMISTRY, ANALYTICAL	SCIE	Q2	28 / 106	74.1%
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	66 / 197	66.8%
学科：INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION	SCIE	Q1	17 / 76	78.3%
学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q1	13 / 135	90.7%
学科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q1	10 / 168	94.3%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS	SCIE	Q1	15 / 84	82.74%
学科：CHEMISTRY, ANALYTICAL	SCIE	Q1	18 / 106	83.49%
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q1	45 / 198	77.53%
学科：INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION	SCIE	Q1	11 / 76	86.18%
学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q1	23 / 135	83.33%
学科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q1	14 / 168	91.96%

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异，此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此，JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区，这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

2023-2024 年国家/地区发文量统计

国家/地区数量
CHINA MAINLAND205
Spain54
USA49
Iran36
France30
Italy26
Canada25
Brazil21
England18
India18

本刊中国学者近年发表论文

1、Simultaneous measurement of chemical oxygen demand and turbidity in water based on broad optical spectra using backpropagation neural network
Author: Zhou, Chao; Zhang, Jiang

Journal: CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS. 2023; Vol. 237, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.chemolab.2023.104830
2、A multi-task learning approach for chemical process abnormity locations and fault classifications
Author: Zhao, Wenlei; Li, Jince; Li, Hongguang

Journal: CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS. 2023; Vol. 233, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.chemolab.2022.104719
3、ConInceDeep: A novel deep learning method for component identification of mixture based on Raman spectroscopy
Author: Zhao, Ziyan; Liu, Zhenfang; Ji, Mingqiang; Zhao, Xin; Zhu, Qibing; Huang, Min

Journal: CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS. 2023; Vol. 234, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.chemolab.2023.104757
4、GAMB-GNN: Graph Neural Networks learning from gene structure relations and Markov Blanket ranking for cancer classification in microarray data
Author: Zhang, Shoujia; Xie, Weidong; Li, Wei; Wang, Linjie; Feng, Chaolu

Journal: CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS. 2023; Vol. 232, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.chemolab.2022.104713
5、Simple dilated convolutional neural network for quantitative modeling based on near infrared spectroscopy techniques
Author: Gan, Feng; Luo, Jianfei

Journal: CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS. 2023; Vol. 232, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.chemolab.2022.104710
6、Design the arbitrary order calculus operator by a simulated hyperbolic function for analytical applications
Author: Yao, Zhixiang; Yao, Ju; Su, Hui

Journal: CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS. 2023; Vol. 234, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.chemolab.2023.104754
7、Application of iterative distance correlation and PLS for wavelength interval selection in near infrared spectroscopy
Author: Huang, Xin; Xia, Li

Journal: CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS. 2023; Vol. 234, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.chemolab.2023.104756
8、Nonlocal, local and global preserving stacked autoencoder based fault detection method for nonlinear process monitoring
Author: Yang, Jingchao; Wang, Li

Journal: CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS. 2023; Vol. 235, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.chemolab.2023.104758