通常情況下，《Evolving Systems》雜志發表的文章被SCIE數據庫收錄的時間沒有固定標準，若想了解詳細、準確的具體情況，建議直接與雜志社取得聯系或者向在線客服進行咨詢。

多久能被SCI數據庫一般可以歸納出以下情況：

論文發表后到在線時間：SCI論文發表后，一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網上線，這是論文初次對外公開的時間點。

在線后到數據庫檢索時間：論文在線后，通常還需要1-3個月的時間才能在Web of Science（WOS）數據庫中檢索到，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數據庫收錄，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，然后經過2-3個月論文會在官網上線，再之后2-3個月論文會被WOS數據庫收錄。

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、論文質量、數據庫更新等。

《Evolving Systems》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄，在JCR分區中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學科Q3區，在CiteScore評價中位于Mathematics學科的Q1區Mathematics學科的Q1區Mathematics學科的Q1區Mathematics學科的Q1區具有較高的學術影響力，在該領域受到廣泛認可。

作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的學術期刊，它致力于發表高質量的研究論文和為相關領域的研究人員提供重要的學術資源。

該雜志出版周期是6 issues per year，平均審稿速度預計為： 。

《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。