neurocomputing 期刊解读_neurocomputing期刊官网(2024年11月精选)
「成电快讯」自动化学院本科生在IEEE TPE、Neurocomputing期刊发表学术论文 近日,自动化工程学院2021级测控技术与仪器专业本科生程菲洋在邱根老师和王敏老师的指导下,以学生一作在中国科学院1区工程技术方向TOP期刊IEEE Transactions on Power Electronics(IEEE TPE)发表题为《Intensive Multi-order Feature Extraction for Incipient Fault Detection of Inverter System》的研究性论文,在中国科学院2区计算机科学方向TOP期刊Neurocomputing上发表了题为《Incipient fault detection based on dense feature ensemble net》的研究性论文。该研究在自动化工程学院黄建国教授“电子测试技术与仪器研究所”团队完成,得到该团队主持的国家自然科学基金等项目的支撑。 随着航空航天、交通运输等领域电力系统不断大型化、集成化、智能化,对复杂系统进行有效的过程监测引起了众多学者和工程师的广泛关注。基于数据的方法由于可通过学习历史数据提取特征并规避复杂繁琐的数学建模过程而得到广泛应用,但现有方法对早期故障的检测表现不佳。项目组针对现有集成技术融合效果一般、泛化能力不强、理论基础不足的现状,系统深入研究了深度特征集成方法,并在早期微小异常检测领域成功应用。 IEEE TPE是国际知名的电力电子学术期刊,其范围包括电力电子领域的新成果,涵盖了电力电子技术、电力系统控制等方面的研究。Neurocomputing创刊于1988年,该刊主要收录神经计算领域的最新理论、应用和实践相关的文章。
计算机科学家必看!1-4区SCI期刊推荐 区期刊推荐: 《Computer Journal》 影响因子:1.5 年发文量:147篇 特点:非OA,CCFB老牌期刊,审稿周期稳定。 《NEURAL PROCESSING LETTERS》 影响因子:2.6 年发文量:约317篇 特点:Springer出版,专注人工智能领域,发文量持续增长,收稿类型多样。 《SoftwareX》 影响因子:2.4 年发文量:约314篇 特点:ELSEVIER出版,收稿类型广泛,审稿周期短。 区期刊推荐: 《International Journal of Machine Learning and Cybernetics》 影响因子:3.1 年发文量:295篇 特点:在机器学习和控制论领域有影响,非OA,审稿快。 《MACHINE LEARNING》 影响因子:4.3 年发文量:约164篇 特点:Springer出版,录用率高,对英文表达有要求。 《IEEE Access》 影响因子:3.4 年发文量:10276篇 特点:超级水刊,审稿周期短,年发文量大,适合应用导向和跨学科文章。 《ICT Express》 影响因子:4.1 年发文量:159篇 特点:在通信技术领域有影响,过稿简单,审稿周期短。 区期刊推荐: 《Neurocomputing》 影响因子:5.5 年发文量:约903篇 特点:TOP期刊,备受认可,国人占比高。 《Computers & Structures》 影响因子:4.4 年发文量:约168篇 特点:混合OA,录用率高,审稿快。 《Journal of Network and Computer Applications》 影响因子:7.7 年发文量:155篇 特点:非OA,含金量高,偏好研究类文章。 区期刊推荐: 《EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS》 影响因子:7.5 年发文量:约3150篇 特点:国际认可度高,偏好专家和智能系统设计、开发等领域。 《Neural Networks》 影响因子:6.0 年发文量:约595篇 特点:审稿时间长,但见刊快,可选OA,无版面费。
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