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Information Fusion

  • ISSN:1566-2535
  • ESSN:1872-6305
  • 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)稱:INFORM FUSION
  • 出版地區(qū):NETHERLANDS
  • 出版周期:Quarterly
  • 研究方向:工程技術(shù) - 計(jì)算機(jī):理論方法
  • 出版年份:2000
  • 語(yǔ)言:English
  • 是否OA:未開放
  • 學(xué)科領(lǐng)域

    計(jì)算機(jī)科學(xué)
  • 中科院分區(qū)

    1區(qū)
  • JCR分區(qū)

    Q1
  • IF影響因子

    14.7
  • 是否預(yù)警

期刊簡(jiǎn)介

Journal Title:Information Fusion

The journal is intended to present within a single forum all of the developments in the field of multi-sensor, multi-source, multi-process information fusion and thereby promote the synergism among the many disciplines that are contributing to its growth. The journal is the premier vehicle for disseminating information on all aspects of research and development in the field of information fusion. Articles are expected to emphasize one or more of the three facets: architectures, algorithms, and applications. Papers dealing with fundamental theoretical analyses as well as those demonstrating their application to real-world problems will be welcome.

中文簡(jiǎn)介

本期刊旨在通過一個(gè)論壇介紹多傳感器、多源、多進(jìn)程信息融合領(lǐng)域的所有發(fā)展,從而促進(jìn)促進(jìn)該領(lǐng)域發(fā)展的眾多學(xué)科之間的協(xié)同作用。本期刊是傳播信息融合領(lǐng)域各方面研究和開發(fā)信息的首要媒介。文章應(yīng)強(qiáng)調(diào)以下三個(gè)方面中的一個(gè)或多個(gè):架構(gòu)、算法和應(yīng)用。歡迎涉及基礎(chǔ)理論分析以及展示其在實(shí)際問題中的應(yīng)用的論文。

期刊點(diǎn)評(píng)

Information Fusion創(chuàng)刊于2000年,由Elsevier出版商出版,收稿方向涵蓋工程技術(shù) - 計(jì)算機(jī):理論方法全領(lǐng)域,在行業(yè)領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力很大,屬于TOP期刊,國(guó)際一流期刊,關(guān)注度和專業(yè)度非常高,所以對(duì)原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性很高,過審難度很高,如果您有志于TOP期刊,建議關(guān)注此刊。平均審稿速度 約7.5個(gè)月 約11.8周,影響因子指數(shù)14.7,該期刊近期沒有被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 1區(qū) 1區(qū)

名詞解釋:
中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū),基礎(chǔ)版分為13個(gè)大類學(xué)科,然后按照各類期刊影響因子分別將每個(gè)類別分為四個(gè)區(qū),影響因子5%為1區(qū),6%-20%為2區(qū),21%-50%為3區(qū),其余為4區(qū)。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2022年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 1區(qū) 1區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月舊的升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 1區(qū) 1區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月基礎(chǔ)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術(shù) 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 1區(qū) 1區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 1區(qū) 1區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2020年12月舊的升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 1區(qū) 1區(qū)

WOS分區(qū)(數(shù)據(jù)版本: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 Q1 4 / 197

98.2%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 2 / 143

99%

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 Q1 5 / 198

97.73%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 3 / 143

98.25%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫(kù),Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息,來(lái)自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域劃分,根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會(huì)在高分區(qū)中,最后的劃分結(jié)果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質(zhì)量最高。

CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
33.2 5.647 6.087
學(xué)科 分區(qū) 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Hardware and Architecture Q1 1 / 177

99%

大類:Computer Science 小類:Signal Processing Q1 1 / 131

99%

大類:Computer Science 小類:Information Systems Q1 4 / 394

99%

大類:Computer Science 小類:Software Q1 5 / 407

98%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級(jí)衡量經(jīng)過加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來(lái)源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對(duì)照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 85 424
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來(lái)源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
16.30% 14.7 0.09...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國(guó)際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
96.23% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

2023-2024國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

國(guó)家/地區(qū) 數(shù)量
CHINA MAINLAND 204
Spain 84
USA 54
England 48
Saudi Arabia 33
Canada 29
Australia 24
Italy 21
India 20
France 15

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
UNIVERSITY OF GRANADA 35
KING ABDULAZIZ UNIVERSITY 24
SICHUAN UNIVERSITY 18
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 17
XIDIAN UNIVERSITY 13
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE &... 10
BRUNEL UNIVERSITY 9
KING SAUD UNIVERSITY 9
NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY... 9
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVE... 9

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
INFORM FUSION 502
INFORM SCIENCES 229
KNOWL-BASED SYST 147
IEEE T IMAGE PROCESS 121
EXPERT SYST APPL 120
IEEE T FUZZY SYST 116
PATTERN RECOGN 115
IEEE T PATTERN ANAL 112
NEUROCOMPUTING 88
FUZZY SET SYST 87

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
IEEE ACCESS 634
INFORM FUSION 502
SENSORS-BASEL 214
J INTELL FUZZY SYST 166
NEUROCOMPUTING 122
INFORM SCIENCES 109
INT J INTELL SYST 107
MULTIMED TOOLS APPL 106
APPL SOFT COMPUT 90
SOFT COMPUT 90

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱 數(shù)量
A survey on deep learning for bi... 126
Infrared and visible image fusio... 116
Deep learning for pixel-level im... 91
FusionGAN: A generative adversar... 89
Multi-sensor data fusion based o... 70
An approach to quality function ... 57
Sparse representation based mult... 52
Machine learning for integrating... 44
Data fusion and machine learning... 43
A consensus model for large-scal... 43

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