IEEE transactions on neural networks and learning systems

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中科院SCI期刊分区 WOS期刊分区历年影响因子历年发表同类期刊

IEEE transactions on neural networks and learning systems

期刊缩写：

IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. copy

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影响因子：

期刊影响因子(Impact factor，IF) 即某刊平均每篇论文的被引用数，是表征期刊影响大小的一项定量指标，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。

9.7

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ISSN：

ISSN是由8个数字组成的编码，旨在识别各种报纸、专业杂志、画报、期刊，无论其性质或载体版本（纸版及电子版）。

print: 2162-237X
on-line: 2162-2388

研究领域：

COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE

h-index：

h-index是指该期刊有h篇文章至少被引用h次，是一项简单易懂的评估指标，不像平均值会受极端值影响，可呈现出多数文章的被引用表现。Google使用过去5年的h-index数据评价期刊的影响力，“h5指数”比较难以被人为操控，不会因为多了一篇超高被引论文而明显增长，另一方面，刻意减少发文量也不会对提升h5指数有作用。

180

自引率：

9.60%

Gold OA文章占比：

Gold OA文章占比是指一个总体中金色OA文章数量占总体文章数量的比重。OA期刊的文章主要通过金色通道（Gold road，也称为Gold OA，即期刊官网）和绿色通道（Green road，或Green OA）实现开放获取。金色通道是开放获取期刊通过自己的官网来实现的，而绿色通道是通过把文章自存档于机构知识库(Institutional Repositories，比如哈佛大学学术库DASH）或学科知识库中来实现。

4.86%

原创研究文献占比：

99.25%

SCI收录类型：

Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)

期刊官网：

http://cis.ieee.org/ieee-transactions-on-neural-networks-and-learning-systems.html

期刊介绍英文：

The focus of IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems is to present scholarly articles discussing the theory, design, and applications of neural networks as well as other learning systems. The journal primarily highlights technical and scientific research in this domain.

期刊介绍中文：

《IEEE神经网络与学习系统交易》是一个专门研究神经网络和机器学习的SCI期刊。该期刊于1990年创刊，是IEEE计算智能学会的官方期刊之一。期刊发表的论文涵盖了从基础理论到实际应用的各种领域，如神经网络模型、学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。该期刊主要突出该领域的技术和科学研究。

CiteScore：

引用分数（英语：CiteScore，CS）是一种用来反映学术期刊最近发表文章“年平均被引用次数”的衡量指标。该指标由Elsevier于 2016 年 12 月推出，以替代常用的JCR影响因子（由Clarivate计算）。 CiteScore是Scopus中系列期刊指标的一部分，包括 SNIP(源文档标准化影响)，SJR (SClmago杂志排名)，引用文档计数以及引用百分比。

CiteScore	SJR	SNIP	CiteScore排名
23.8	4.170	3.995	学科排名百分位大类：Computer Science 小类：Computer Networks and Communications 4 / 395 99% 大类：Computer Science 小类：Computer Science Applications 11 / 817 98% 大类：Computer Science 小类：Software 10 / 407 97% 大类：Computer Science 小类：Artificial Intelligence 10 / 350 97%

发文信息

中科院SCI期刊分区

中科院分区升级版是在基础版的基础上，消除了对预置学科体系的依赖，例如期刊-学科隶属关系。基于概率统计原理的期刊超越指数，使分区结果更加鲁棒，不易操纵，揭示出更多优秀的基础研究期刊。 2019-2021年，3年过渡期，会同时发布基础版和升级版，便于用户单位过渡、调整。2022年开始，将只发布升级版。

2025年3月20日发布

大类	小类	TOP期刊	综述期刊
1区计算机科学	2区计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 1区计算机：硬件 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 1区计算机：理论方法 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 1区工程：电子与电气 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC	是	否

2023年12月发布

大类	小类	TOP期刊	综述期刊
1区计算机科学	1区计算机：硬件 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 1区计算机：理论方法 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 2区计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2区工程：电子与电气 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC	是	否

新锐期刊分区

《新锐期刊分区表》（简称“新锐分区”）由新锐学术于2026年正式发布，该分区引入大模型与智能算法，突破单一指标与单一维度的传统局限。高效整合自然科学、工程技术、医学、管理科学、社会科学、人文艺术等领域的重要国际学术期刊，涵盖但不限于 SCIE、SSCI、ESCI 等核心来源，共22299 种期刊和15种重要会议论文集（计算机领域），构建了覆盖全学科、面向全球的评价体系。

2026年3月发布

大类	小类	TOP期刊
2 区计算机科学 Computer Science	2 区计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 1 区计算机：硬件 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 1 区计算机：理论方法 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 2 区工程：电子与电气 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC	是

WOS期刊分区

WoS-JCR分区：SCIE、SSCI收录期刊主要按影响因子高低被分为四个区（Quartile），分别是Q1区，Q2区，Q3区，Q4区，各占25%。Q1区是影响因子最靠前25%的期刊，Q4区是靠后的25%的期刊。

学科分类
Q1COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q1COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE Q1COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS Q1ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC

历年影响因子

2015年	2016年	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年	2023年	2024年	2025年
4.8540	6.1080	7.9820	11.6830	8.7930	10.4510	14.2550	10.4000	10.2000	8.9000	9.7000

历年发表

年文章数是指每年6月SCI发布的IF数据中所提供的上一年全年发文数量。如2018年7月-2019年6月，显示的是2017年的发文数.对极少数热门期刊，我们会在1月份更新为最新一年的发文数。

2012年	2013年	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年
238	258	260	339	304	353	544	393	583	1192	2102

出版语言：

English

出版国家(地区)：

UNITED STATES

审稿时长：

3-8 weeks

投稿网址：

http://mc.manuscriptcentral.com/tnnls

出版商：

IEEE Computational Intelligence Society

编辑部地址：

445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141

PubMed链接：

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=2162-237X%5BISSN%5D

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NDIB-Sim: A Multimodal Bidirectional PINN Model for Simulating Brain Dynamics

Pub Date : 2026-09-07 DOI: 10.1109/tnnls.2026.3728665 Lan Yang, Xiaoyu Cui, Ting Li, Xi Zhang, Ruiyun Chang, Jiayu Lu, Dandan Li, Bin Wang

Novel Halanay Inequality-Based Reachable Set Estimation for Complex-Valued Memristive Fuzzy Neural Networks With Proportional Delays

Pub Date : 2026-09-07 DOI: 10.1109/tnnls.2026.3727635 Yuxian Guo, Mengran Zheng, Liqun Zhou

Less Is More: Minimal Components for Contrastive Learning Delivering Superior Accuracy and Efficiency.

Pub Date : 2026-09-03 DOI: 10.1109/TNNLS.2026.3726311 Tianjian Zhou, Yishan Li, Lixin Zhan, Jie Jiang

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