《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》的主要研究方向：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE。
期刊特色：
《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE的國際期刊，通過發表高質量的綜述文章，為研究人員和學生提供了深入了解該領域最新研究進展的機會。該期刊反映了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE的前沿動態。期刊彌合了最新研究與傳統教科書之間的差距，幫助讀者了解進入該領域所需的基本知識。這不僅推動了學術交流，還為相關領域的研究提供了重要的參考，促進了該領域科研交流和科研成果轉化。
期刊影響力：
該期刊的影響因子為10.2。
中科院分區信息在大類學科中計算機科學為：1區，小類學科中COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURECOMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE：1區，
中科院分區信息
神經網絡和學習系統的IEEE交易2023年12月升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 1區 |
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
計算機：硬件
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機：理論方法
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機：人工智能
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：電子與電氣
|
1區
1區
2區
2區
|
是 | 否 |
神經網絡和學習系統的IEEE交易2022年12月升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 1區 |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機：人工智能
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
計算機：硬件
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機：理論方法
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：電子與電氣
|
1區
1區
1區
1區
|
是 | 否 |
神經網絡和學習系統的IEEE交易2021年12月舊的升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 1區 |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機：人工智能
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
計算機：硬件
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機：理論方法
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：電子與電氣
|
1區
1區
1區
1區
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是 | 否 |
神經網絡和學習系統的IEEE交易2021年12月基礎版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術 | 1區 |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機：人工智能
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
計算機：硬件
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機：理論方法
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：電子與電氣
|
1區
1區
1區
1區
|
是 | 否 |
神經網絡和學習系統的IEEE交易2021年12月升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 1區 |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機：人工智能
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
計算機：硬件
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機：理論方法
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：電子與電氣
|
1區
1區
1區
1區
|
是 | 否 |
神經網絡和學習系統的IEEE交易2020年12月舊的升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 1區 |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機：人工智能
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
計算機：硬件
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機：理論方法
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：電子與電氣
|
1區
1區
1區
1區
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是 | 否 |
中科院JCR期刊分區（又稱分區表、分區數據）是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果。在中科院期刊分區表中，主要參考3年平均IF作為學術影響力，最終每個分區的期刊累積學術影響力是相同的，各區的期刊數量由高到底呈金字塔式分布。
JCR分區信息：
按JIF指標學科分區：Q1，按JCI指標學科分區：Q1
JCR分區信息
Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems（2023-2024年最新版數據）
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 13 / 197 |
93.7%
|
| 學科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE | SCIE | Q1 | 3 / 59 |
95.8%
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| 學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 7 / 143 |
95.5%
|
| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 11 / 352 |
97%
|
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 13 / 198 |
93.69%
|
| 學科：COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE | SCIE | Q1 | 4 / 59 |
94.07%
|
| 學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 7 / 143 |
95.45%
|
| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 12 / 354 |
96.75%
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湯森路透每年出版一本《期刊引用報告》（Journal Citation Reports，簡稱JCR）。JCR對86000多種SCI期刊的影響因子（Impact Factor）等指數加以統計。JCR將收錄期刊分為176個不同學科類別在JCR的Journal Ranking中，主要參考當年IF，最終每個分區的期刊數量是均分的。
（4）CiteScore：23.8，SJR：4.17，SNIP：3.995。
Cite Score（2024年最新版）
- CiteScore：23.8
- SJR：4.17
- SNIP：3.995
| 學科類別 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 大類：Computer Science 小類：Computer Networks and Communications | Q1 | 4 / 395 |
99%
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| 大類：Computer Science 小類：Computer Science Applications | Q1 | 11 / 817 |
98%
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| 大類：Computer Science 小類：Software | Q1 | 10 / 407 |
97%
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| 大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence | Q1 | 10 / 350 |
97%
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CiteScore：該指標由Elsevier于2016年提出，指期刊發表的單篇文章平均被引用次數。CiteScorer的計算方式是：例如，某期刊2022年CiteScore的計算方法是該期刊在2019年、2020年和2021年發表的文章在2022年獲得的被引次數，除以該期刊2019年、2020年和2021發表并收錄于Scopus中的文章數量總和。
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