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Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational IntelligenceSCIE

国际简称：Ieee T Em Top Comp I 参考译名：IEEE 计算智能新兴主题通讯

中科院分区
3区
CiteScore分区
Q1
JCR分区
Q1

基本信息：: ISSN：2471-285X; 是否OA：未开放; 是否预警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地区：UNITED STATES; 出版商：IEEE; 出版语言：None; 研究方向：Mathematics-Control and Optimization

评价信息：: 影响因子：5.3; CiteScore指数：10.3; SJR指数：1.894; SNIP指数：1.93

发文数据：: Gold OA文章占比：5.17%; 研究类文章占比：100.00%; 年发文量：168; 自引率：0.0754...; 开源占比：0.05; 出版撤稿占比：; 出版国人文章占比：0; OA被引用占比：

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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Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence期刊介绍

The IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence publishes original articles on emerging aspects of computational intelligence, including theory, applications, and surveys.The goal of this magazine is to quickly publish high-quality research articles that cover emerging and hot topics in the field of computational intelligence. It provides a forum for publishing original research findings on new theories, applications, technologies, and issues. As a journal that provides a platform for researchers to share their latest discoveries and innovations in the field of computational intelligence. Its fast publication cycle and attention to emerging topics make it an important resource for researchers in this field.

期刊简介Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence期刊介绍

《Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence》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：
计算机科学
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SCIE
中科院3区
非预警

Cite Score数据（2024年最新版）Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence Cite Score数据

CiteScore：10.3
SJR：1.894
SNIP：1.93

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Mathematics 小类：Computational Mathematics	Q1	6 / 189	97%
大类：Mathematics 小类：Control and Optimization	Q1	5 / 130	96%
大类：Mathematics 小类：Computer Science Applications	Q1	95 / 817	88%
大类：Mathematics 小类：Artificial Intelligence	Q1	60 / 350	83%

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Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence 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
计算机科学	3区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	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Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence 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	43 / 197	78.4%

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	Q2	52 / 198	73.99%

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

本刊中国学者近年发表论文

1、Brain-Inspired Spiking Neural Network Using Superconducting Devices
Author: Zhang, Huilin; Gang, Chen; Xu, Chen; Gong, Guoliang; Lu, Huaxiang

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 7, Issue 1, pp. 271-277. DOI: 10.1109/TETCI.2021.3089328
2、A Primal-Dual Forward-Backward Splitting Algorithm for Distributed Convex Optimization
Author: Li, Huaqing; Su, Enbing; Wang, Chengbo; Liu, Jiawei; Zheng, Zuqing; Wang, Zheng; Xia, Dawen

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 7, Issue 1, pp. 278-284. DOI: 10.1109/TETCI.2021.3098831
3、Reinforcement Learning-Based Optimization for Mobile Edge Computing Scheduling Game
Author: Wang, Tingting; Lu, Bingxian; Wang, Wei; Wei, Wei; Yuan, Xiaochen; Li, Jianqing

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 7, Issue 1, pp. 55-64. DOI: 10.1109/TETCI.2022.3145694
4、LS-HH: A Learning-Based Selection Hyper-Heuristic for Distributed Heterogeneous Hybrid Blocking Flow-Shop Scheduling
Author: Shao, Zhongshi; Shao, Weishi; Pi, Dechang

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 7, Issue 1, pp. 111-127. DOI: 10.1109/TETCI.2022.3174915
5、An Emerging Fuzzy Feature Selection Method Using Composite Entropy-Based Uncertainty Measure and Data Distribution
Author: Xu, Weihua; Yuan, Kehua; Li, Wentao; Ding, Weiping

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 7, Issue 1, pp. 76-88. DOI: 10.1109/TETCI.2022.3171784
6、Adaptive Speed Control of Electric Vehicles Based on Multi-Agent Fuzzy Q-Learning
Author: Gheisarnejad, Meysam; Mirzavand, Ghazal; Ardeshiri, Reza Rouhi; Andresen, Bjorn; Khooban, Mohammad Hassan

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 7, Issue 1, pp. 102-110. DOI: 10.1109/TETCI.2022.3181159
7、FSNet: Dual Interpretable Graph Convolutional Network for Alzheimer's Disease Analysis
Author: Li, Hengxin; Shi, Xiaoshuang; Zhu, Xiaofeng; Wang, Shuihua; Zhang, Zheng

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 7, Issue 1, pp. 15-25. DOI: 10.1109/TETCI.2022.3183679
8、ShVEEGc: EEG Clustering With Improved Cosine Similarity-Transformed Shapley Value
Author: Li, Guanghui; Shen, Jiahua; Dai, Chenglong; Wu, Hia; Becker, Stefanie, I

Journal: IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 7, Issue 1, pp. 222-236. DOI: 10.1109/TETCI.2022.3189385