Applied Intelligence SCIE

國(guó)際簡(jiǎn)稱：APPL INTELL 參考譯名：應(yīng)用智能

主要研究方向：工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能非預(yù)警期刊審稿周期：偏慢,4-8周

《應(yīng)用智能》(Applied Intelligence)是一本由Springer US出版的以工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能為研究特色的國(guó)際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評(píng)論文章和綜述文章，及時(shí)報(bào)道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實(shí)踐和應(yīng)用學(xué)科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進(jìn)該學(xué)科領(lǐng)域科學(xué)信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒(méi)有被列入預(yù)警名單。該期刊享有很高的科學(xué)聲譽(yù)，影響因子不斷增加，發(fā)行量也同樣高。

2區(qū) 中科院分區(qū)
Q2 JCR分區(qū)
820 年發(fā)文量
3.4 IF影響因子
未開放 是否OA
52 H-index
1991 創(chuàng)刊年份
Bimonthly 出版周期
English 出版語(yǔ)言

With a focus on research in artificial intelligence and neural networks, this journal addresses issues involving solutions of real-life manufacturing, defense, management, government and industrial problems which are too complex to be solved through conventional approaches and require the simulation of intelligent thought processes, heuristics, applications of knowledge, and distributed and parallel processing. The integration of these multiple approaches in solving complex problems is of particular importance.

The journal presents new and original research and technological developments, addressing real and complex issues applicable to difficult problems. It provides a medium for exchanging scientific research and technological achievements accomplished by the international community.

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Applied Intelligence期刊信息

ISSN：0924-669X
出版語(yǔ)言：English
是否OA：未開放
E-ISSN：1573-7497
出版地區(qū)：NETHERLANDS
是否預(yù)警：否
出版商：Springer US
出版周期：Bimonthly
創(chuàng)刊時(shí)間：1991
開源占比：0.0604
Gold OA文章占比：7.15%
OA被引用占比：0.0247...
出版國(guó)人文章占比：0.42
出版撤稿占比：0
研究類文章占比：99.15%

Applied Intelligence CiteScore評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指數(shù)

6.6

1.193

1.528

學(xué)科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence	Q2	117 / 350	66%

名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個(gè)指標(biāo)。當(dāng)年CiteScore 的計(jì)算依據(jù)是期刊最近4年（含計(jì)算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計(jì)算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對(duì)2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻(xiàn)數(shù)量注：文獻(xiàn)類型包括：文章、評(píng)論、會(huì)議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

Applied Intelligence中科院評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

中科院 2023年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	2區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能	3區(qū)

中科院 2022年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	2區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能	2區(qū)

中科院 2021年12月舊的升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	2區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能	2區(qū)

中科院 2021年12月基礎(chǔ)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	工程技術(shù)	3區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能	3區(qū)

中科院 2021年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	2區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能	2區(qū)

中科院 2020年12月舊的升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	3區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能	3區(qū)

Applied Intelligence JCR評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2023-2024年最新版）

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	78 / 197	60.7%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	87 / 198	56.31%

Applied Intelligence歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

影響因子

中科院分區(qū)

Applied Intelligence中國(guó)學(xué)者發(fā)文選摘

1、Robust deep kernel-based fuzzy clustering with spatial information for image segmentation
Author: Lei, Lujia; Wu, Chengmao; Tian, Xiaoping

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 23-48. DOI: 10.1007/s10489-022-03255-3
2、Statistical image watermark decoder by modeling local RDWT difference domain singular values with bivariate weighted Weibull distribution
Author: Wang, Xiangyang; Yao, Yao; Yu, Yang; Niu, Panpan; Yang, Hongying

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 96-120. DOI: 10.1007/s10489-022-03536-x
3、Inner-imaging 3D attention module for residual network
Author: Liu, Wenjie; Wu, Guoqing; Ren, Fuji; Shi, Quan

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 141-152. DOI: 10.1007/s10489-022-03225-9
4、Discriminative-region attention and orthogonal-view generation model for vehicle re-identification
Author: Li, Huadong; Wang, Yuefeng; Wei, Ying; Wang, Lin; Li, Ge

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 186-203. DOI: 10.1007/s10489-022-03420-8
5、H-BLS: a hierarchical broad learning system with deep and sparse feature learning
Author: Guo, Wei; Chen, Shuangshuang; Yuan, Xiaofeng

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 153-168. DOI: 10.1007/s10489-022-03498-0
6、A new comprehensive automatic fault detection method for rotating machinery using HmvAAPE and VNWOA-KELM
Author: Gong, Jiancheng; Yang, Xiaoqiang; Han, Jun; Shen, Jinxing; Zhou, Fuming; Liu, Wuqiang

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 204-225. DOI: 10.1007/s10489-022-03505-4
7、FMFO: Floating flame moth-flame optimization algorithm for training multi-layer perceptron classifier
Author: Yang, Zhenlun

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 251-271. DOI: 10.1007/s10489-022-03484-6
8、MTSDet: multi-scale traffic sign detection with attention and path aggregation
Author: Wei, Hongyang; Zhang, Qianqian; Qian, Yurong; Xu, Zheng; Han, Jingjing

Journal: APPLIED INTELLIGENCE. 2023; Vol. 53, Issue 1, pp. 238-250. DOI: 10.1007/s10489-022-03459-7