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Pattern Recognition Letters

模式識別字母
國際簡稱:PATTERN RECOGN LETT

Pattern Recognition Letters

SCIE

按雜志級別劃分: 中科院1區(qū) 中科院2區(qū) 中科院3區(qū) 中科院4區(qū)

  • 3區(qū) 中科院分區(qū)
  • Q2 JCR分區(qū)
  • 283 年發(fā)文量
  • 100.00% 研究類文章占比
  • 13.00% Gold OA文章占比
ISSN:0167-8655
創(chuàng)刊時間:1982
是否預(yù)警:否
E-ISSN:1872-7344
出版地區(qū):NETHERLANDS
是否OA:未開放
出版語言:English
出版周期:Monthly
影響因子:3.9
出版商:Elsevier
審稿周期: 約7.2個月 約16周
CiteScore:12.4
H-index:139
出版國人文章占比:0.27
開源占比:0.0482
文章自引率:0.0588...

Pattern Recognition Letters雜志簡介

Pattern Recognition Letters是由Elsevier出版商主辦的計算機科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)學(xué)術(shù)期刊,自1982年創(chuàng)刊以來,一直以高質(zhì)量的內(nèi)容贏得業(yè)界的尊重。該期刊擁有正式的刊號(ISSN:0167-8655,E-ISSN:1872-7344),出版周期Monthly,其出版地區(qū)設(shè)在NETHERLANDS。該期刊的核心使命旨在推動計算機科學(xué)專業(yè)及COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學(xué)科界的教育研究與實踐經(jīng)驗的交流,發(fā)表同行有創(chuàng)見的學(xué)術(shù)論文,提倡學(xué)術(shù)爭鳴,激發(fā)學(xué)術(shù)創(chuàng)新,開展國際間學(xué)術(shù)交流,為計算機科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展注入活力。

該期刊文章自引率0.0588...,開源內(nèi)容占比0.0482,出版撤稿占比0,OA被引用占比0.0124...,讀者群體主要包括計算機科學(xué)的專業(yè)人員,研究生、本科生以及計算機科學(xué)領(lǐng)域愛好者,這些讀者群體來自全球各地,具有廣泛的學(xué)術(shù)背景和興趣。Pattern Recognition Letters已被國際權(quán)威學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫“ SCIE(Science Citation Index Expanded) ”收錄,方便全球范圍內(nèi)的學(xué)者和研究人員檢索和引用,有助于推動COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的研究進展和創(chuàng)新發(fā)展。

CiteScore(2024年最新版)

  • CiteScore:12.4
  • SJR:1.4
  • SNIP:1.713
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Signal Processing Q1 11 / 131

91%

大類:Computer Science 小類:Software Q1 34 / 407

91%

大類:Computer Science 小類:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 11 / 106

90%

大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 44 / 350

87%

CiteScore: 這一創(chuàng)新指標(biāo)力求提供更為全面且精確的期刊評估,打破了過去僅依賴單一指標(biāo)如影響因子的局限。它通過綜合廣泛的引用數(shù)據(jù),跨越多個學(xué)科領(lǐng)域,從而確保了更高的透明度和開放性。作為Scopus中一系列期刊指標(biāo)的重要組成部分,包括SNIP(源文檔標(biāo)準(zhǔn)化影響)、SJR(SCImago雜志排名)、引用文檔計數(shù)以及引用百分比。Scopus整合以上指標(biāo),幫助研究者深入了解超過22,220種論著的引用情況。您可在Scopus Joumal Metrics website了解各個指標(biāo)的詳細信息。

CiteScore分區(qū)值與影響因子值數(shù)據(jù)對比

Pattern Recognition Letters中科院分區(qū)表

中科院分區(qū) 2023年12月升級版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區(qū)
中科院分區(qū) 2022年12月升級版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月基礎(chǔ)版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術(shù) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月升級版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區(qū)
中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區(qū)
中科院分區(qū)表歷年分布趨勢圖

WOS期刊JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 65 / 197

67.3%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 70 / 198

64.9%

JCR(Journal Citation Reports)分區(qū),也被稱為JCR期刊分區(qū),是由湯森路透公司(現(xiàn)在屬于科睿唯安公司)制定的一種國際通用和公認的期刊分區(qū)標(biāo)準(zhǔn)。JCR分區(qū)基于SCI數(shù)據(jù)庫,按照期刊的影響因子進行排序,按照類似等分的方式將期刊劃分為四個區(qū):Q1、Q2、Q3和Q4。需要注意的是,JCR分區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)與中科院JCR期刊分區(qū)(又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù))存在不同之處。例如,兩者的分區(qū)數(shù)量不同,JCR分為四個區(qū),而中科院分區(qū)則分為176個學(xué)科,每個學(xué)科又按照影響因子高低分為四個區(qū)。此外,兩者的影響因子取值范圍也存在差異。

歷年發(fā)文數(shù)據(jù)

年份 年發(fā)文量
2014 312
2015 256
2016 287
2017 251
2018 271
2019 369
2020 501
2021 364
2022 276
2023 283

期刊互引關(guān)系

被他刊引用情況
期刊名稱 引用次數(shù)
IEEE ACCESS 1019
MULTIMED TOOLS APPL 459
PATTERN RECOGN LETT 397
PATTERN RECOGN 339
SENSORS-BASEL 264
NEUROCOMPUTING 215
EXPERT SYST APPL 212
APPL SCI-BASEL 171
REMOTE SENS-BASEL 168
SOFT COMPUT 163
引用他刊情況
期刊名稱 引用次數(shù)
IEEE T PATTERN ANAL 637
IEEE T IMAGE PROCESS 401
PATTERN RECOGN LETT 397
PATTERN RECOGN 396
INT J COMPUT VISION 177
J MACH LEARN RES 108
NEUROCOMPUTING 97
IEEE T NEUR NET LEAR 90
ACM T GRAPHIC 82
IEEE T INF FOREN SEC 64
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