《Evolving Systems》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區：4區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區：4區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Evolving Systems》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由SPRINGER HEIDELBERG?出版，出版周期為6 issues per year。

《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。

《Evolving Systems》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為2.7，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q3

按JIF指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3，排名：101 / 197，百分位：49%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3，排名：122 / 198，百分位：38.64%；

《Evolving Systems》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：5.48%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：7.8，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

年發文量：74篇

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