Pattern Recognition（模式识别杂志）是由Elsevier Ltd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1968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。
ISSN：0031-3203
E-ISSN：1873-5142
出版商：Elsevier Ltd
出版语言：English
出版地区：ENGLAND
出版周期：Monthly
是否OA：未开放
是否预警：否
创刊时间：1968
年发文量：785
影响因子：7.5
研究类文章占比：99.36%
Gold OA文章占比：10.02%
H-index：180
出版国人文章占比：0.41
出版撤稿文章占比：
开源占比：0.05...
文章自引率：0.1625
《Pattern Recognition》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14.4，最新影响因子为7.5，SJR指数为2.732，SNIP指数为2.707。
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 | ||||||||||||||||||||
| 14.4 | 2.732 | 2.707 |
|
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。
| 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 | 24 / 197 |
88.1% |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 25 / 352 |
93% |
| 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 | 27 / 198 |
86.62% |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 39 / 354 |
89.12% |
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 |
| 否 | 否 | 工程技术 2区 |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机：人工智能
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：电子与电气
2区
2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
|
Pattern Recognition(中文译名模式识别杂志)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：0031-3203，E-ISSN：1873-5142，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4.2个月 约14.9周。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，Pattern Recognition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Pattern Recognition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。
投稿咨询| 国家 / 地区 | 发文量 |
| CHINA MAINLAND | 708 |
| USA | 183 |
| Australia | 95 |
| England | 83 |
| Canada | 60 |
| Spain | 56 |
| France | 54 |
| Italy | 42 |
| South Korea | 39 |
| India | 38 |
| 期刊引用数据 | 引用次数 |
| PATTERN RECOGN | 2181 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 1119 |
| IEEE T IMAGE PROCESS | 633 |
| PATTERN RECOGN LETT | 339 |
| J MACH LEARN RES | 253 |
| INT J COMPUT VISION | 231 |
| NEUROCOMPUTING | 220 |
| IEEE T NEUR NET LEAR | 193 |
| IEEE T KNOWL DATA EN | 126 |
| MACH LEARN | 118 |
| 期刊被引用数据 | 引用次数 |
| IEEE ACCESS | 2259 |
| PATTERN RECOGN | 2181 |
| MULTIMED TOOLS APPL | 1047 |
| NEUROCOMPUTING | 710 |
| SENSORS-BASEL | 552 |
| EXPERT SYST APPL | 404 |
| PATTERN RECOGN LETT | 396 |
| REMOTE SENS-BASEL | 352 |
| INFORM SCIENCES | 315 |
| APPL SCI-BASEL | 278 |
| 文章引用数据 | 引用次数 |
| Recent advances in convolutional neural ne... | 325 |
| Deep visual tracking: Review and experimen... | 80 |
| Wider or Deeper: Revisiting the ResNet Mod... | 70 |
| Wild patterns: Ten years after the rise of... | 68 |
| Improving person re-identification by attr... | 61 |
| A comparative evaluation of outlier detect... | 57 |
| Automated pulmonary nodule detection in CT... | 53 |
| A deep convolutional neural network for vi... | 52 |
| Deep learning for image-based cancer detec... | 47 |
| Convolutional Neural Networks and Long Sho... | 46 |
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