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Information FusionSCIE

国际简称：INFORM FUSION 参考译名：信息融合

中科院分区
1区
CiteScore分区
Q1
JCR分区
Q1

基本信息：: ISSN：1566-2535; E-ISSN：1872-6305; 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：Quarterly; 出版年份：2000; 研究方向：工程技术-计算机：理论方法

评价信息：: 影响因子：14.7; H-index：85; CiteScore指数：33.2; SJR指数：5.647; SNIP指数：6.087

发文数据：: Gold OA文章占比：16.30%; 研究类文章占比：96.23%; 年发文量：424; 自引率：0.0430...; 开源占比：0.0922; 出版撤稿占比：0; 出版国人文章占比：0.28; OA被引用占比：0.0265...

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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Information Fusion期刊介绍

The journal is intended to present within a single forum all of the developments in the field of multi-sensor, multi-source, multi-process information fusion and thereby promote the synergism among the many disciplines that are contributing to its growth. The journal is the premier vehicle for disseminating information on all aspects of research and development in the field of information fusion. Articles are expected to emphasize one or more of the three facets: architectures, algorithms, and applications. Papers dealing with fundamental theoretical analyses as well as those demonstrating their application to real-world problems will be welcome.

期刊简介Information Fusion期刊介绍

《Information Fusion》自2000出版以来，是一本计算机科学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为计算机科学各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进计算机科学领域的的进步。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计算机科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7.5个月约11.8周
国际TOP期刊
计算机科学
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SCIE
中科院1区
非预警

Cite Score数据（2024年最新版）Information Fusion Cite Score数据

CiteScore：33.2
SJR：5.647
SNIP：6.087

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Computer Science 小类：Hardware and Architecture	Q1	1 / 177	99%
大类：Computer Science 小类：Signal Processing	Q1	1 / 131	99%
大类：Computer Science 小类：Information Systems	Q1	4 / 394	99%
大类：Computer Science 小类：Software	Q1	5 / 407	98%

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Information Fusion 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊：否 Top期刊：是

大类学科	分区	小类学科	分区
计算机科学	1区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法	1区 1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Information Fusion 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：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q1	4 / 197	98.2%
学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q1	2 / 143	99%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q1	5 / 198	97.73%
学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q1	3 / 143	98.25%

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 MAINLAND204
Spain84
USA54
England48
Saudi Arabia33
Canada29
Australia24
Italy21
India20
France15

本刊中国学者近年发表论文

1、Incremental unsupervised feature selection for dynamic incomplete multi-view data
Author: Huang, Yanyong; Guo, Kejun; Yi, Xiuwen; Li, Zhong; Li, Tianrui

Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 96, Issue , pp. 312-327. DOI: 10.1016/j.inffus.2023.03.018
2、TSK fuzzy system fusion at sensitivity-ensemble-level for imbalanced data classification
Author: Zhang, Yuanpeng; Wang, Guanjin; Huang, Xiuyu; Ding, Weiping

Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 92, Issue , pp. 350-362. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.014
3、AT-GAN: A generative adversarial network with attention and transition for infrared and visible image fusion
Author: Rao, Yujing; Wu, Dan; Han, Mina; Wang, Ting; Yang, Yang; Lei, Tao; Zhou, Chengjiang; Bai, Haicheng; Xing, Lin

Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 92, Issue , pp. 336-349. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.007
4、Rethinking multi-exposure image fusion with extreme and diverse exposure levels: A robust framework based on Fourier transform and contrastive learning
Author: Qu, Linhao; Liu, Shaolei; Wang, Manning; Song, Zhijian

Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 92, Issue , pp. 389-403. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.002
5、Enhanced Frequency Fusion Network with Dynamic Hash Attention for image denoising
Author: Jiang, Bo; Li, Jinxing; Li, Huafeng; Li, Ruxian; Zhang, David; Lu, Guangming

Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 92, Issue , pp. 420-434. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.015
6、Local minimum adjustment for the consensus model with distribution linguistic preference relations considering preference reliability
Author: Wu, Guolin; Zhang, Wen; Wu, Zhibin

Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 93, Issue , pp. 21-35. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.018
7、Lattice curved surface array based collaborative fusion for intelligent diagnosis
Author: Peng, Weimin; Deng, Huifang; Chen, Aihong; Huang, Wenyuan

Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 93, Issue , pp. 77-84. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.021
8、Pixel and region level information fusion in membership regularized fuzzy clustering for image segmentation
Author: Guo, Li; Shi, Pengfei; Chen, Long; Chen, Chenglizhao; Ding, Weiping

Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 92, Issue , pp. 479-497. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.008