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Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems是计算机科学领域的一本权威期刊。由IEEE Computational Intelligence Society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2012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COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE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。
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| 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, HARDWARE & ARCHITECTURE 计算机：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 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 2区 2区 | 是 | 否 |
| 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 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 计算机：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气 | 1区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
| 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 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 计算机：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气 | 1区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 工程技术 | 1区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 计算机：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气 | 1区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
| 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 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 计算机：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气 | 1区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
| 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 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE 计算机：硬件 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程：电子与电气 | 1区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
| 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 | 13 / 197 |
93.7% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE | SCIE | Q1 | 3 / 59 |
95.8% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 7 / 143 |
95.5% |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 11 / 352 |
97% |
| 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 | 13 / 198 |
93.69% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE | SCIE | Q1 | 4 / 59 |
94.07% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 7 / 143 |
95.45% |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 12 / 354 |
96.75% |
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 大类：Computer Science 小类：Computer Networks and Communications | Q1 | 4 / 395 |
99% |
| 大类：Computer Science 小类：Computer Science Applications | Q1 | 11 / 817 |
98% |
| 大类：Computer Science 小类：Software | Q1 | 10 / 407 |
97% |
| 大类：Computer Science 小类：Artificial Intelligence | Q1 | 10 / 350 |
97% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年发文量 | 190 | 274 | 223 | 256 | 534 | 316 | 459 | 1403 | 1062 | 1020 |
| 国家/地区 | 数量 |
| CHINA MAINLAND | 929 |
| USA | 278 |
| Australia | 149 |
| England | 98 |
| Singapore | 60 |
| Canada | 54 |
| Italy | 49 |
| South Korea | 42 |
| Japan | 31 |
| France | 23 |
| 机构 | 数量 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 155 |
| NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY | 60 |
| CITY UNIVERSITY OF HONG KONG | 58 |
| NANJING UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY | 51 |
| SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA | 48 |
| HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY | 41 |
| TSINGHUA UNIVERSITY | 40 |
| GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY | 38 |
| UNIVERSITY OF MACAU | 36 |
| UNIVERSITY OF TECHNOLOGY SYDNEY | 36 |
| 文章名称 | 引用次数 |
| Object Detection With Deep Learning: A Review | 201 |
| Adaptive Fuzzy Neural Network Control for a Constrained Robot Using Impedance Learning | 121 |
| Efficient kNN Classification With Different Numbers of Nearest Neighbors | 110 |
| Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture | 103 |
| Dendritic Neuron Model With Effective Learning Algorithms for Classification, Approximation, and Prediction | 80 |
| Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning | 77 |
| Consensus of Hybrid Multi-Agent Systems | 71 |
| Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data | 67 |
| From Deterministic to Generative: Multimodal Stochastic RNNs for Video Captioning | 66 |
| Exploring Auxiliary Context: Discrete Semantic Transfer Hashing for Scalable Image Retrieval | 62 |
SCIE
影响因子 3.7
CiteScore 6.4
SCIE
影响因子 4.5
CiteScore 10
SCIE
影响因子 3.8
CiteScore 6.7
SCIE
影响因子 5.3
CiteScore 9.3
SCIE
影响因子 1.7
CiteScore 3.4
SCIE
CiteScore 5.6
SCIE
影响因子 7.7
CiteScore 20.9
SCIE
影响因子 3.9
CiteScore 7.3
SCIE
影响因子 5.3
CiteScore 10.3
SCIE
影响因子 3
CiteScore 7.7
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