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Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence

Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence SCIE

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  国际简称：IEEE T PATTERN ANAL

  • 计算机科学 大类学科
  • COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 小类学科
  • 1区 中科院分区
  • Q1 JCR分区

Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence杂志）是由IEEE Computer Society出版社主办的一本以计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE为研究方向，OA非开放（Not Open Access）的国际顶尖期刊。旨在帮助发展和壮大计算机科学及相关学科的各个方面。该期刊接受多种不同类型的文章。本刊出版语言为English，创刊于1979年。自创刊以来，已被SCIE（科学引文索引扩展板）等国内外知名检索系统收录。该杂志发表了高质量的论文，重点介绍了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE在分析和实践中的理论、研究和应用。

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杂志介绍 数据图表 CiteScore WOS（JCR） 中科院SCI 投稿提示 发文分析

杂志介绍

  • ISSN：0162-8828

    E-ISSN：1939-3539

    出版商：IEEE Computer Society

  • 出版语言：English

    出版地区：UNITED STATES

    出版周期：Monthly

  • 是否OA：未开放

    是否预警：否

    创刊时间：1979

  • 年发文量：1005

    影响因子：20.8

    研究类文章占比：99.60%

    Gold OA文章占比：9.87%

    H-index：326

    出版国人文章占比：0.23

    出版撤稿文章占比：

    开源占比：0.09...

    文章自引率：0.0296...

《Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence》是一份国际顶尖期刊，为计算机科学领域的研究人员和从业者提供科学论坛。该期刊涵盖了计算机科学及相关学科的所有方面，包括基础和应用研究，使读者能够获得来自世界各地的最新、前沿的研究。该期刊欢迎涉及计算机科学领域的原创理论、方法、技术和重要应用的稿件，并刊载了涉及计算机科学领域的相关栏目：综述、论著、述评、论著摘要等。所有投稿都有望达到高标准的科学严谨性，并为推进该领域的科研知识传播做出贡献。该期刊最新CiteScore值为28.4，最新影响因子为20.8，SJR指数为6.158，SNIP指数为6.47。

以下是我们为您搜索的同领域相关期刊以便您了解更多期刊信息：

期刊Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence近年评价数据趋势图

中科院SCI期刊分区大类分区趋势图
期刊自引率趋势图
期刊CiteScore趋势图
期刊影响因子趋势图
期刊年发文量趋势图

期刊CiteScore指数统计（2024年最新版）

CiteScore指标的应用非常广泛，以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。它可以反映期刊的学术影响力和学术水平，是学术界常用的期刊评价指标之一。

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
28.4 6.158 6.47
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Mathematics 小类：Applied Mathematics Q1 1 / 635

99%
大类：Mathematics 小类：Computational Theory and Mathematics Q1 1 / 176

99%
大类：Mathematics 小类：Software Q1 7 / 407

98%
大类：Mathematics 小类：Artificial Intelligence Q1 8 / 350

97%
大类：Mathematics 小类：Computer Vision and Pattern Recognition Q1 6 / 106

94%

CiteScore是由Elsevier公司开发的一种用于衡量科学期刊影响力的指标，以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。这个指标是由Scopus数据库支持，以四年为一个时段，连续评估期刊和丛书的引文影响力的。具体来说，CiteScore是计算某期刊连续三年发表的论文在第四年度的篇均引用次数。CiteScore和影响因子（IF）有所不同。例如，在影响因子的计算中，分子是来自所有文章的引用次数，包括编辑述评、读者来信、更正信息和新闻等非研究性文章，而分母则不包括这些非研究性文章。然而，在CiteScore的计算中，分子和分母都包括这些非研究性文章。因此，如果这些非研究性文章比较多，由于分母较大，相较于影响因子，CiteScore计算出来的分数可能会偏低。此外，CiteScore的引用数据来自Scopus数据库中的22000多个期刊，比影响因子来自Web of Science数据库的11000多个期刊多了一倍。

期刊WOS(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 2 / 197

99.2%
学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 3 / 352

99.3%
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 Q1 3 / 198

98.74%
学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 2 / 354

99.58%

WOS(JCR)分区是由科睿唯安公司提出的一种新的期刊评价指标，分区越靠前一般代表期刊质量越好，发文难度也越高。这种分级体系有助于科研人员快速了解各个期刊的影响力和地位。JCR将所有期刊按照各个学科领域进行分类，然后以影响因子为标准平均分为四个等级：Q1、Q2、Q3和Q4区。这种设计使得科研人员可以更容易地进行跨学科比较。

中科院SCI期刊分区

中科院SCI期刊分区是由中国科学院国家科学图书馆制定的。将所有的期刊按照学科进行分类，以影响因子为标准平均分为四个等级。分区越靠前一般代表期刊质量越好，发文难度也越高。

2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否 计算机科学 1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气
1区 1区

2022年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否 计算机科学 1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气
1区 1区

2021年12月旧的升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否 计算机科学 1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气
1区 1区

2021年12月基础版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否 工程技术 1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气
1区 1区

2021年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否 计算机科学 1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气
1区 1区

2020年12月旧的升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 否 计算机科学 1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气
1区 1区

投稿提示

Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence(中文译名IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence杂志)是一本专注于工程技术,工程：电子与电气领域的国际期刊，致力于为全球COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的研究者提供一个高质量的学术交流平台。该期刊ISSN：0162-8828，E-ISSN：1939-3539，出版周期Monthly。在中科院的大类学科分类中，该期刊属于计算机科学范畴，而在小类学科中，它主要涵盖了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE这一领域。编辑部诚挚邀请广大计算机科学领域的专家学者投稿，内容可以涵盖计算机科学的综合研究、实践应用、创新成果等方面。同时，我们也欢迎学者们就相关主题进行简短的交流和评论，以促进学术界的互动与合作。为了保证期刊的质量，审稿周期预计为 约7.9个月 。在此期间，编辑部将对所有投稿进行严格的同行评审，以确保发表的文章具有较高的学术价值和实用性。

值得一提的是，Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence近期并未被列入国际期刊预警名单，这意味着其学术质量和影响力得到了广泛认可。该期刊为计算机科学领域的学者提供了一个优质的学术交流平台。因此，关注并投稿至Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence无疑是一个明智的选择，这将有助于提升您的学术声誉和研究成果的传播。

多年来，我们专注于期刊投稿服务，能够为您分析推荐目标期刊。凭借多年来丰富的投稿经验和专业指导，我们有效助力提升录用几率。点击以下按钮即可免费咨询。

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期刊发文分析

机构发文量统计
机构 发文量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 60
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 47
MICROSOFT 29
NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY & NATIONA... 24
TSINGHUA UNIVERSITY 24
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQ... 23
PEKING UNIVERSITY 23
IMPERIAL COLLEGE LONDON 21
UNIVERSITY OF LONDON 20
UNIVERSITY OF SYDNEY 20
国家 / 地区发文量统计
国家 / 地区 发文量
USA 271
CHINA MAINLAND 266
England 81
Australia 62
Singapore 51
GERMANY (FED REP GER) 49
France 44
South Korea 35
Italy 34
Switzerland 31
期刊引用数据次数统计
期刊引用数据 引用次数
IEEE T PATTERN ANAL 947
INT J COMPUT VISION 342
IEEE T IMAGE PROCESS 274
ACM T GRAPHIC 169
J MACH LEARN RES 164
PATTERN RECOGN 83
IMAGE VISION COMPUT 56
IEEE T MULTIMEDIA 52
COMPUT VIS IMAGE UND 49
IEEE T KNOWL DATA EN 46
期刊被引用数据次数统计
期刊被引用数据 引用次数
IEEE ACCESS 4700
MULTIMED TOOLS APPL 1793
IEEE T IMAGE PROCESS 1411
SENSORS-BASEL 1301
NEUROCOMPUTING 1287
PATTERN RECOGN 1119
IEEE T PATTERN ANAL 947
REMOTE SENS-BASEL 887
IEEE T CIRC SYST VID 658
PATTERN RECOGN LETT 637
文章引用数据次数统计
文章引用数据 引用次数
DeepLab: Semantic Image Segmentation with ... 1207
Places: A 10 Million Image Database for Sc... 155
HyperFace: A Deep Multi-Task Learning Fram... 129
Direct Sparse Odometry 121
Long-Term Temporal Convolutions for Action... 105
Multimodal Machine Learning: A Survey and ... 104
A Survey on Learning to Hash 84
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