Information Fusion SCIE
國際簡稱：INFORM FUSION 參考譯名：信息融合
主要研究方向：工程技術(shù)-計算機：理論方法 非預警期刊 審稿周期： 約7.5個月 約11.8周
《信息融合》(Information Fusion)是一本由Elsevier出版的以工程技術(shù)-計算機：理論方法為研究特色的國際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評論文章和綜述文章，及時報道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實踐和應用學科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進該學科領(lǐng)域科學信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒有被列入預警名單。該期刊享有很高的科學聲譽，影響因子不斷增加，發(fā)行量也同樣高。
- 1區(qū) 中科院分區(qū)
- Q1 JCR分區(qū)
- 424 年發(fā)文量
- 14.7 IF影響因子
- 未開放 是否OA
- 85 H-index
- 2000 創(chuàng)刊年份
- Quarterly 出版周期
- English 出版語言
The journal is intended to present within a single forum all of the developments in the field of multi-sensor, multi-source, multi-process information fusion and thereby promote the synergism among the many disciplines that are contributing to its growth. The journal is the premier vehicle for disseminating information on all aspects of research and development in the field of information fusion. Articles are expected to emphasize one or more of the three facets: architectures, algorithms, and applications. Papers dealing with fundamental theoretical analyses as well as those demonstrating their application to real-world problems will be welcome.
Information Fusion期刊信息
- ISSN：1566-2535
- 出版語言：English
- 是否OA：未開放
- E-ISSN：1872-6305
- 出版地區(qū)：NETHERLANDS
- 是否預警：否
- 出版商：Elsevier
- 出版周期：Quarterly
- 創(chuàng)刊時間：2000
- 開源占比：0.0922
- Gold OA文章占比：16.30%
- OA被引用占比：0.0265...
- 出版國人文章占比：0.28
- 出版撤稿占比：0
- 研究類文章占比：96.23%
Information Fusion CiteScore評價數(shù)據(jù)（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數(shù) | ||||||||||||||||||||
| 33.2 | 5.647 | 6.087 |
|
名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標。當年CiteScore 的計算依據(jù)是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻數(shù)量 注：文獻類型包括：文章、評論、會議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。
Information Fusion中科院評價數(shù)據(jù)
中科院 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 是 | 否 | 計算機科學 | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) |
中科院 2022年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 是 | 否 | 計算機科學 | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) |
中科院 2021年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 是 | 否 | 計算機科學 | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) |
中科院 2021年12月基礎(chǔ)版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 是 | 否 | 工程技術(shù) | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) |
中科院 2021年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 是 | 否 | 計算機科學 | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) |
中科院 2020年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 是 | 否 | 計算機科學 | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 | 1區(qū) 1區(qū) |
Information Fusion JCR評價數(shù)據(jù)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 4 / 197 |
98.2% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 2 / 143 |
99% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 5 / 198 |
97.73% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 3 / 143 |
98.25% |
Information Fusion歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計
影響因子
中科院分區(qū)
Information Fusion中國學者發(fā)文選摘
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1、Incremental unsupervised feature selection for dynamic incomplete multi-view data
Author: Huang, Yanyong; Guo, Kejun; Yi, Xiuwen; Li, Zhong; Li, Tianrui
Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 96, Issue , pp. 312-327. DOI: 10.1016/j.inffus.2023.03.018
-
2、TSK fuzzy system fusion at sensitivity-ensemble-level for imbalanced data classification
Author: Zhang, Yuanpeng; Wang, Guanjin; Huang, Xiuyu; Ding, Weiping
Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 92, Issue , pp. 350-362. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.014
-
3、AT-GAN: A generative adversarial network with attention and transition for infrared and visible image fusion
Author: Rao, Yujing; Wu, Dan; Han, Mina; Wang, Ting; Yang, Yang; Lei, Tao; Zhou, Chengjiang; Bai, Haicheng; Xing, Lin
Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 92, Issue , pp. 336-349. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.007
-
4、Rethinking multi-exposure image fusion with extreme and diverse exposure levels: A robust framework based on Fourier transform and contrastive learning
Author: Qu, Linhao; Liu, Shaolei; Wang, Manning; Song, Zhijian
Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 92, Issue , pp. 389-403. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.002
-
5、Enhanced Frequency Fusion Network with Dynamic Hash Attention for image denoising
Author: Jiang, Bo; Li, Jinxing; Li, Huafeng; Li, Ruxian; Zhang, David; Lu, Guangming
Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 92, Issue , pp. 420-434. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.015
-
6、Local minimum adjustment for the consensus model with distribution linguistic preference relations considering preference reliability
Author: Wu, Guolin; Zhang, Wen; Wu, Zhibin
Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 93, Issue , pp. 21-35. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.018
-
7、Lattice curved surface array based collaborative fusion for intelligent diagnosis
Author: Peng, Weimin; Deng, Huifang; Chen, Aihong; Huang, Wenyuan
Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 93, Issue , pp. 77-84. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.021
-
8、Pixel and region level information fusion in membership regularized fuzzy clustering for image segmentation
Author: Guo, Li; Shi, Pengfei; Chen, Long; Chen, Chenglizhao; Ding, Weiping
Journal: INFORMATION FUSION. 2023; Vol. 92, Issue , pp. 479-497. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.12.008
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人工智能的工程應用
Engineering Applications Of Artificial Intelligence
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數(shù)字通信和網(wǎng)絡(luò)
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Icga Journal
中科院 4區(qū) JCR Q4
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