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Knowledge-based Systems
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人气：159

Knowledge-based Systems SCIE

  • ISSN：0950-7051
  • 出版商：Elsevier
  • 出版语言：English
  • E-ISSN：1872-7409
  • 出版地区：NETHERLANDS
  • 是否预警：否
  • 创刊时间：1987
  • 出版周期：Bimonthly
  • TOP期刊：是
  • 影响因子：7.2
  • 是否OA：未开放
  • CiteScore：14.8
  • H-index：94
  • 研究类文章占比：99.54%
  • Gold OA文章占比：8.59%
  • 文章自引率：0.125
  • 开源占比：0.0405
  • OA被引用占比：0.0266...
  • 出版国人文章占比：0.46
  • 出版修正文章占比：0.0013...
  • 国际标准简称：KNOWL-BASED SYST
  • 涉及的研究方向：工程技术-计算机：人工智能
  • 中文名称：基于知识的系统
  • 预计审稿周期： 约7.8个月
国内分区信息：

大类学科：计算机科学  中科院分区  1区

国际分区信息：

JCR学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE  JCR分区  Q1

学术咨询 免费咨询
期刊简介 国内分区 国际分区 CiteScore 期刊评价 发文统计 高引用文章
  • 影响因子：7.2
  • Gold OA文章占比：8.59%
  • OA被引用占比：0.0266...
  • CiteScore：14.8
  • 研究类文章占比：99.54%
  • 开源占比：0.0405
  • 文章自引率：0.125
  • 出版国人文章占比：0.46

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Knowledge-based Systems 期刊简介

Knowledge-based Systems是计算机科学领域的一本权威期刊。由Elsevier出版社出版。该期刊主要发表计算机科学领域的原创性研究成果。创刊于1987年，是计算机科学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载工程技术-计算机：人工智能及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展，更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准，确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外，该刊同时被SCIE数据库收录，并被划分为中科院SCI1区期刊，相当于A级期刊（最高刊物级别），它始终坚持创新，不断专注于发布高度有价值的研究成果，不断推动计算机科学领域的进步。

同时，我们注重来稿文章表述的清晰度，以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此，我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均 约7.8个月 。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑，建议您在提交前主动与期刊主编取得联系，或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向，为您推荐最为合适的期刊，助力您顺利投稿，实现学术成果的顺利发表。

Knowledge-based Systems 期刊国内分区信息

中科院分区 2023年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 1区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 2区 是 否
中科院分区 2022年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 1区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 2区 是 否
中科院分区 2021年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 1区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 1区 是 否
中科院分区 2021年12月基础版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 2区 否 否
中科院分区 2021年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 1区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 1区 是 否
中科院分区 2020年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 1区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 1区 是 否

Knowledge-based Systems 期刊国际分区信息（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 27 / 197

86.5%
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 34 / 198

83.08%

CiteScore指数（2024年最新版）

  • CiteScore：14.8
  • SJR：2.219
  • SNIP：2.226
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Decision Sciences 小类：Information Systems and Management Q1 8 / 148

94%
大类：Decision Sciences 小类：Management Information Systems Q1 8 / 131

94%
大类：Decision Sciences 小类：Software Q1 28 / 407

93%
大类：Decision Sciences 小类：Artificial Intelligence Q1 31 / 350

91%

期刊评价数据趋势图

中科院分区趋势图
Created with Highcharts 4.2.6大类分区大类分区2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年0.7511.251.51.7522.25
期刊影响因子和自引率趋势图
Created with Highcharts 4.2.6影响因子自引率影响因子自引率2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年02468100510152025

发文统计

年发文量统计
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年发文量 295 333 404 369 394 418 727 948 1246 874
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
CHINA MAINLAND 1020
Spain 129
USA 116
Australia 100
England 77
India 61
Canada 58
Japan 56
Iran 44
Singapore 39
机构发文量统计
机构 数量
SICHUAN UNIVERSITY 56
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 50
UNIVERSITY OF GRANADA 49
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 45
XIDIAN UNIVERSITY 43
UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE & TECHNOLOGY OF CHINA 40
XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY 35
HUNAN UNIVERSITY 32
IWATE PREFECTURAL UNIVERSITY 31
TSINGHUA UNIVERSITY 31

高引用文章

文章名称 引用次数
Graph embedding techniques, applications, and performance: A survey 148
An efficient binary Salp Swarm Algorithm with crossover scheme for feature selection problems 96
Evolutionary Population Dynamics and Grasshopper Optimization approaches for feature selection problems 84
Emperor penguin optimizer: A bio-inspired algorithm for engineering problems 76
Consensus reaching in social network group decision making: Research paradigms and challenges 76
Predicting protein structural classes for low-similarity sequences by evaluating different features 70
Binary dragonfly optimization for feature selection using time-varying transfer functions 64
A novel adversarial learning framework in deep convolutional neural network for intelligent diagnosis of mechanical faults 52
Convolutional neural network-based hidden Markov models for rolling element bearing fault identification 50
Multi-Imbalance: An open-source software for multi-class imbalance learning 49

我们的优势

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