《Evolving Systems》雜志是一本專注于計算機科學領域的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯系雜志社或咨詢在線客服。

《Evolving Systems》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發文量：《Evolving Systems》雜志年發文量為：74篇。年發文量較大的期刊，相對而言錄用率會高一些。

質量與創新性：論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創新性是關鍵。

期刊分區：《Evolving Systems》雜志在中科院的分區為4區，而在JCR的分區為Q3。

論文質量：包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。

影響力與排名：《Evolving Systems》雜志IF影響因子為：2.7。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高，錄用率相對較低。

審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。

投稿數量：在特定時期內，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Evolving Systems》雜志簡介

中文簡稱：不斷發展的系統
國際標準簡稱：EVOL SYST-GER
出版商：SPRINGER HEIDELBERG
出版周期：6 issues per year
出版地區：GERMANY
ISSN：1868-6478
ESSN：1868-6486
研究方向：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE

《進化系統》涵蓋了動態進化系統領域的調查、方法論和應用導向論文。‘進化系統’的靈感來自于動態變化和進化環境中系統模型進化的理念。與機器學習、數學建模和相關學科中的標準方法不同，這些方法假設并先驗地固定模型結構，問題集中在參數優化上，而進化系統允許模型結構逐漸改變/進化。這種持續或終身學習和領域適應的目的是自我組織。它可以適應新的數據模式，更適合流數據、遷移學習，并且可以識別和學習未知和不可預測的數據模式。這些特性對于自主機器人系統至關重要，因為這些系統在設計完成后（運行時）會繼續學習和適應。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩、不可預測環境中系統建模、聚類、分類、預測和控制的各個方面的問題，并描述其設計的新方法和途徑。

該期刊致力于從系統方法到案例研究和實際工業應用的自我開發、自我組織和進化系統的主題。它涵蓋了方法論的各個方面，例如

不斷發展的系統方法

不斷發展的神經網絡和神經模糊系統

不斷發展的分類器和聚類

不斷發展的控制器和預測模型

不斷發展的可解釋人工智能系統

不斷發展的系統應用

而且還關注新的范式和應用，包括醫學、機器人、商業、工業自動化、控制系統、交通、通信、環境監測、生物醫學系統、安全和電子服務、金融和經濟。所有提交的方法和系統的共同特征是系統和環境的不斷發展。

該期刊涵蓋與以下內容相關的貢獻：

1）機器學習、人工智能、計算智能和數學建模方法

2）來自自然和生物學的靈感，包括神經科學、生物信息學和分子生物學、量子物理學

3）在工程、商業、社會科學中的應用。

在中科院分區表中，大類學科為計算機科學4區， 小類學科為COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能4區。

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