要提升在《Evolving Systems》雜志上的發表速度，可以從以下幾個方面著手：

1、了解期刊特點與要求

熟悉期刊定位、研讀投稿指南。

2、優化稿件質量

精心準備論文：在投稿前，確保論文結構清晰、邏輯嚴謹、語言流暢，并符合期刊的格式要求。

摘要與關鍵詞：撰寫簡潔明了的摘要和準確無誤的關鍵詞，以便編輯和審稿人快速了解論文的核心內容和創新點。

數據完整準確：確保研究數據完整、以便審稿人能夠快速驗證論文的可靠性和科學性。

3、積極溝通與合作

與編輯保持溝通、及時回應審稿意見、推薦審稿人。

4、選擇投稿時機

避開投稿高峰期、關注期刊動態。

5、利用專業服務

語言潤色服務：如果English不是作者的母語，可以考慮使用專業的語言潤色服務來修飾論文初稿和投稿信中的措辭，確保英語運用準確清晰。

《Evolving Systems》雜志ISSN號：1868-6478，E-ISSN號：1868-6486，國際標準簡稱為EVOL SYST-GER，中文名稱為：《不斷發展的系統》。

該雜志由SPRINGER HEIDELBERG出版，出版語言為English，出版地區為GERMANY，出版周期為6 issues per year。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能領域的SCI學術期刊，被國際權威數據庫SCIE收錄，其在學術界擁有較高的影響力和學術地位。

《進化系統》涵蓋了動態進化系統領域的調查、方法論和應用導向論文。‘進化系統’的靈感來自于動態變化和進化環境中系統模型進化的理念。與機器學習、數學建模和相關學科中的標準方法不同，這些方法假設并先驗地固定模型結構，問題集中在參數優化上，而進化系統允許模型結構逐漸改變/進化。這種持續或終身學習和領域適應的目的是自我組織。它可以適應新的數據模式，更適合流數據、遷移學習，并且可以識別和學習未知和不可預測的數據模式。這些特性對于自主機器人系統至關重要，因為這些系統在設計完成后（運行時）會繼續學習和適應。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩、不可預測環境中系統建模、聚類、分類、預測和控制的各個方面的問題，并描述其設計的新方法和途徑。

該期刊致力于從系統方法到案例研究和實際工業應用的自我開發、自我組織和進化系統的主題。它涵蓋了方法論的各個方面，例如

不斷發展的系統方法

不斷發展的神經網絡和神經模糊系統

不斷發展的分類器和聚類

不斷發展的控制器和預測模型

不斷發展的可解釋人工智能系統

不斷發展的系統應用

而且還關注新的范式和應用，包括醫學、機器人、商業、工業自動化、控制系統、交通、通信、環境監測、生物醫學系統、安全和電子服務、金融和經濟。所有提交的方法和系統的共同特征是系統和環境的不斷發展。

該期刊涵蓋與以下內容相關的貢獻：

1）機器學習、人工智能、計算智能和數學建模方法

2）來自自然和生物學的靈感，包括神經科學、生物信息學和分子生物學、量子物理學

3）在工程、商業、社會科學中的應用。

該雜志在中科院分區表中，大類學科“計算機科學”為4區，小類學科“COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE”為4區；在JCR分區等級為Q3。其影響因子為2.7。

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