神经处理字母格式的例子
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神经处理信件-模板的作者

出版者: 施普林格
类别 排名 过去3年的趋势
计算机网络与通信 334中的第102位 向上晋升5位
人工智能 227名中的第91名 下来下降8位
软件 389中的第159位 向上上升了23位
神经科学(所有) 110中的第61位 向上晋升5位
journal-quality-icon 期刊质量:
日历图标 近4年概况: 发表论文814篇;引用次数3451次
indexed-in-icon 索引: 斯高帕斯
last-updated-icon 最后更新: 26/06/2020
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期刊绩效与见解

影响因子

CiteRatio

通过测量期刊中平均文章在特定年份被引用的频率来确定期刊的重要性。

衡量发表在期刊上的同行评议论文平均被引用次数的指标。

2.891

12%从2018年开始

2016 - 2019年神经处理信件的影响因子
一年 价值
2019 2.891
2018 2.591
2017 1.787
2016 1.62
图形视图 图形视图
表视图 表视图

4.2

14%从2019年开始

2016 - 2020年神经处理快报
一年 价值
2020 4.2
2019 3.7
2018 3.5
2017 2.7
2016 2.6
图形视图 图形视图
表视图 表视图

的见解的见解

  • 该期刊的影响因子在去年增加了12%。
  • 这本杂志的影响因子在前10%的类别中。

的见解的见解

  • 这本杂志的发行量在过去几年中增长了14%。
  • 该期刊的CiteRatio排名在前10%。

SCImago期刊排名(SJR)

每篇论文的来源标准化影响(SNIP)

衡量期刊收到的加权引用。引用权重取决于引用期刊的类别和声望。

衡量该期刊类别的实际引用量与预期引用量。

0.463

21%从2019年开始

2016 - 2020神经处理快报SJR
一年 价值
2020 0.463
2019 0.589
2018 0.569
2017 0.51
2016 0.399
图形视图 图形视图
表视图 表视图

0.887

22%从2019年开始

2016 - 2020年神经处理字母的SNIP
一年 价值
2020 0.887
2019 1.134
2018 1.015
2017 0.872
2016 0.777
图形视图 图形视图
表视图 表视图

的见解的见解

  • 该期刊的SJR在过去几年中下降了21%。
  • 这本杂志的SJR排名在前10%。

的见解的见解

  • 该期刊的SNIP在过去几年中下降了22%。
  • 该期刊的SNIP排名前10%。

神经处理字母

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施普林格

神经处理字母

《神经处理快报》是一本发表人工神经网络各领域研究成果和创新思想的国际性期刊。betway亚洲我们鼓励潜在作者提交有关人工神经网络领域任何方面的信件,包括......阅读更多

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一般的神经科学

计算机科学

我
最近更新日期:
6月26日
我
石头
1370 - 4621
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影响因子
最高- 1.521
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没有
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参考书目名称
SPBASIC
我
引用类型
作者一年
(Blonder et al, 1982)
我
参考书目的例子
Beenakker CWJ(2006)石墨烯的镜面反射。物理通报97(6):067,007,URL 10.1103/PhysRevLett.97.067007

在这个杂志上发表的顶级论文

开放获取开放获取 期刊文章 DOI:10.1023 /: 1018628609742
最小二乘支持向量机分类器
约翰·a·k·苏肯斯1 乔斯”1
1999年6月1日 - 神经处理字母

文摘:

在这封信中,我们讨论了支持向量机(SVM)分类器的最小二乘版本。由于公式中存在等式型约束,因此采用求解一组线性方程的方法,而不是传统支持向量机的二次规划方法。该方法在一个双螺旋基准分类模型上得到了说明。 在这封信中,我们讨论了支持向量机(SVM)分类器的最小二乘版本。由于公式中存在等式型约束,因此采用求解一组线性方程的方法,而不是传统支持向量机的二次规划方法。该方法以一个双螺旋基准分类问题为例进行了说明。 阅读更多 读的少

主题:

最小二乘支持向量机(74%)74%与论文有关 结构化支持向量机(63%)63%与论文有关 支持向量机(59%)59%与论文有关 最小二乘(58%)58%与论文有关 线性最小二乘(57%)57%与论文有关
查看PDF
7819年引用
期刊文章 DOI:10.1023 /: 1022995128597
前馈神经网络的差分进化训练算法
Jarmo Ilonen1 Joni-Kristian Kamarainen1 Jouni Lampinen1
2003年3月4日 - 神经处理字母

文摘:

差分进化是一种连续搜索空间上的进化优化方法,最近已经成功地应用于现实世界和人工优化问题,也被用于神经网络的训练。然而,差分进化在训练领域还没有得到全面的研究。 差分进化是一种连续搜索空间上的进化优化方法,最近已经成功地应用于现实世界和人工优化问题,并提出用于神经网络训练。然而,差分进化在训练神经网络权值的背景下还没有得到全面的研究,即,差分进化在寻找全局最优的代价是收敛速度方面有多大的作用。差分进化已被分析为前馈神经网络的候选全局优化方法。与基于梯度的方法相比,差分进化似乎在学习率或解决方案质量方面没有任何明显的优势。差分进化可以用于验证达到的最优值,并用于开发正则化项和非常规传递函数,而这些传递函数不一定提供梯度信息 阅读更多 读的少

主题:

进化策略(65%)65%与论文有关 微分进化(65%)65%与论文有关 Meta-optimization(62%)62%与论文有关 进化算法(60%)60%与论文有关 前馈神经网络(59%)59%与论文有关
544引用
期刊文章 DOI:10.1007 / BF02332159
生长网格——具有恒定邻域范围和自适应强度的自组织网络
Bernd Fritzke1
1995年9月1日 - 神经处理字母

文摘:

提出了一种由生长过程产生的自组织网络。该模型的应用范围与Kohonen的feature map相同:生成保持拓扑和降维的映射,例如用于数据可视化。网络结构是一个矩形网格,… 提出了一种由生长过程产生的自组织网络。该模型的应用范围与Kohonen的feature map相同:生成保持拓扑和降维的映射,例如用于数据可视化。网络结构是一个矩形网格,然而,在自组织过程中,它的大小增加了。通过插入完整的行或列的单位,网格可以调整其高度/宽度比给定的模式分布。在生长阶段,获胜单位附近共同适应单位的邻域范围和适应强度都是恒定的。这使得可以让网络增长,直到满足特定于应用程序的性能标准,或者直到达到所需的网络大小。最后一个自适应强度衰减的逼近阶段对网络进行微调。 阅读更多 读的少

主题:

网格(51%)51%与论文有关 自组织映射(51%)51%与论文有关
327引用
期刊文章 DOI:10.1023 /: 1013844811137
一种用于高斯混合学习的贪婪EM算法
Nikos Vlassis1 Aristidis lika2
2002年2月1日 - 神经处理字母

文摘:

用像EM这样的局部算法学习高斯混合可能很困难,因为(i)混合成分的真实数量通常是未知的,(ii)没有普遍接受的参数初始化方法,以及(iii)算法可能陷入似然函数的许多局部最大值之一。在这个p… 用像EM这样的局部算法学习高斯混合可能很困难,因为(i)混合成分的真实数量通常是未知的,(ii)没有普遍接受的参数初始化方法,以及(iii)算法可能陷入似然函数的许多局部最大值之一。在本文中,我们提出了一种贪婪算法来学习高斯混合,试图克服这些限制。特别是,从单个组件开始,依次添加组件,直到最大数量k,该算法能够在测试集的可能性方面获得优于具有k个组件的EM的解决方案。该算法基于增量混合密度估计的最新理论结果,并在每次向混合物中添加新成分时使用全局和局部搜索相结合的方法。 阅读更多 读的少

主题:

当地的算法(63%)63%与论文有关 混合模型(62%)62%与论文有关 贪婪算法(60%)60%与论文有关 采用算法进行(59%)59%与论文有关 本地搜索(优化)(55%)55%与论文有关
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291引用
期刊文章 DOI:10.1023 /: 1018647011077
独立分量分析的不动点算法与极大似然估计
Aapo Hyvarinen1
8月1日 - 神经处理字母

文摘:

作者之前介绍了一种用于独立分量分析的快速不动点算法。该算法由投影寻迹驱动的目标函数推导而来。本文还证明了该算法与极大似然估计密切相关。基本的不动点算法。 作者之前介绍了一种用于独立分量分析的快速不动点算法。该算法由投影寻迹驱动的目标函数推导而来。本文还证明了该算法与极大似然估计密切相关。如果以分数函数作为非线性,则基本不动点算法在去相关约束下使似然最大化。改进后的算法使无约束的似然最大化。 阅读更多 读的少

主题:

最大似然序列估计(66%)66%与论文有关 采用算法进行(65%)65%与论文有关 差示意图算法(63%)63%与论文有关 Ramer-Douglas-Peucker算法(63%)63%与论文有关 似然函数(63%)63%与论文有关
290引用
作者照片

对于格式问题,SciSpace是一个非常创新的解决方案,而现有的提供商,如Mendeley或Word,近年来并没有真正发展。

——Andreas Frutiger,苏betway亚洲黎世联邦理工学院生物医学工程研究所研究员

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常见问题

1.我可以用LaTeX写神经处理字母吗?

绝对不是!我们的工具旨在帮助您专注于写作。你可以按照《神经处理快报》的指导方针写整篇论文,并自动格式化。

2.你遵循神经处理信函指南吗?

是的,模板符合神经处理字母指南。我们在SciSpace的专家保证这一点。如果期刊指南有任何变化,我们将相应地改变我们的算法。

3.我可以在《神经处理快报》中以多种方式引用我的文章吗?

当然!我们支持所有的顶级引用风格,如APA风格,MLA风格,温哥华风格,哈佛风格和芝加哥风格。例如,当你写论文并点击自动格式化时,我们的系统会根据神经处理信件的引用风格自动更新你的文章。

4.我可以免费使用神经处理字母模板吗?

注册我们的免费试用版,你可以在七天内使用我们所有的功能。你会看到它们是多么有用,与其他选项相比是多么便宜,特别是对于神经处理字母。

5.我能用MS Word写的手稿在Neural Processing Letters中使用吗?

是的。您可以选择正确的模板,从word文档中复制粘贴内容,然后单击自动格式化。一旦你完成了,你就可以在最后下载一篇准备发表的论文《神经处理快报》。

6.你通常要花多长时间整理我在《神经处理快报》上的论文?

编辑你的手稿只需要几秒钟。除此之外,我们直观的编辑器可以节省您在神经处理信件中编写和格式化的时间。

7.我在哪里可以找到神经处理字母的模板?

在谷歌上可以找到任何期刊的Word模板。然而,当你可以在SciSpace上写你的整个手稿,根据Neural Processing Letters的指南自动格式化,并以Word、PDF和LaTeX格式下载时,为什么要使用模板呢?给我们一个机会!

8.我可以重新格式化论文以符合《神经处理快报》的指导方针吗?

当然!您可以使用我们的直观编辑器来完成此操作。这很简单。如果您需要帮助,我们的支持团队随时准备为您提供帮助。

9.神经处理信件是在线工具还是有桌面版本?

SciSpace的神经处理信件目前是一个在线工具。我们也在开发桌面版。在与我们注册后,您可以在帐户的“功能请求”部分请求(或投票)任何您认为对您和其他研究人员有帮助的功能。betway亚洲

10.我在你的图库中找不到我的模板。你能帮我做一个像神经处理字母一样的吗?

确定。您可以要求任何模板,我们将有它设置在几天内。您可以在右侧栏的Journal Gallery中找到请求框,标题为“找不到您正在寻找的格式,如Neural Processing Letters?”

11.使用神经处理字母后,我将得到什么输出?

在Neural Processing Letters中完成论文的自动格式化后,您可以以多种格式下载,即PDF, Docx和LaTeX。

12.Neural Processing Letters的影响因子是否足够高,我应该在那里发表文章?

老实说,答案是否定的。影响因子是决定期刊质量的众多因素之一。这些因素中很少包括审查委员会、拒绝率、纳入指数的频率和特征因子。在做最后决定之前,你需要评估所有这些因素。

13.神经处理信件的Sherpa RoMEO存档策略是什么?

夏尔巴人/罗密欧数据库

我们从《夏尔巴·罗密欧》中提取这些数据,以帮助研究人员根据《夏尔巴·罗密欧神经处理信件存档政策》了betway亚洲解该期刊的访问级别。下表显示了根据Sherpa Romeo的存档策略,期刊的访问级别。

罗密欧的颜色 存档政策
绿色 能存档预印吗?印刷后或出版商版本/PDF
蓝色的 可以存档后打印(即审稿后的最终草稿)或出版商版本/PDF
黄色的 能否存档预印本(即预审稿)
白色 不正式支持归档
仅供参考:
  1. 预印本是指论文在同行评审之前的版本
  2. Post-prints是指论文经过同行评审后的版本,经过了修改。

14.在神经处理信函中最常见的引用类型是什么?

按使用顺序排列的5种最常见的引用类型是:。

美国没有。 引文类型
1. 作者一年
2. 编号
3. 编号(上标)
4. 作者年份(引用页数)
5. 脚注

15.我如何向《神经处理快报》投稿?

在谷歌上可以找到任何期刊的Word模板。然而,当你可以在SciSpace上写你的整个手稿,根据Neural Processing Letters的指南自动格式化,并以Word、PDF和LaTeX格式下载时,为什么要使用模板呢?给我们一个机会!

16.我可以下载Endnote格式的神经处理信件吗?

是的,SciSpace提供了这个功能。注册后,您需要将现有的引用从Word或Bib文件导入到SciSpace中。然后,根据爱思唯尔的指导方针,SciSpace将允许您下载神经处理信件Endnote样式的参考文献。

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深受院士信赖

我花了几个小时用word重新格式化。这是令人沮丧的——简单明了。有了SciSpace,我可以起草我的手稿,一旦完成,我就可以提交。如果我不得不提交到另一个期刊,这真的只是一个按钮点击,而不是一个下午的重新格式化。

Andreas Frutiger
betway亚洲研究员和前MS Word用户
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