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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 11:08:59 272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(biāo)準(zhǔn),若想了解詳細(xì)、準(zhǔn)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(jìn)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(rèn)可。

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。

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(xiàn)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(biāo)準(zhǔn)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(jìn)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(jī)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(qiáng)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(jī)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(jìn)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(jī)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(jìn)化學(xué)習(xí)和優(yōu)化方法。

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