Information Fusion

Information Fusion

信息融合

  • 1区 中科院分区
  • Q1 JCR分区

期刊简介

《Information Fusion》是由Elsevier出版社于2000年创办的英文国际期刊(ISSN: 1566-2535,E-ISSN: 1872-6305),该期刊长期致力于计算机:人工智能领域的创新研究,主要研究方向为工程技术-计算机:理论方法。作为SCIE收录期刊(JCR分区 Q1,中科院 1区),本刊采用OA未开放获取模式(OA占比0.0265...%),以发表计算机:人工智能领域等方向的原创性研究为核心(研究类文章占比96.23%%)。凭借严格的同行评审与高效编辑流程,期刊年载文量精选控制在424篇,确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of Science、Scopus等国际权威数据库,为学者提供推动计算机科学领域高水平交流平台。

投稿咨询

投稿提示

Information Fusion审稿周期约为 约7.5个月 约11.8周。该刊近年未被列入国际预警名单,年发文量约424篇,录用竞争适中,主题需确保紧密契合计算机科学前沿。投稿策略提示:避开学术会议旺季投稿以缩短周期,语言建议专业润色提升可读性。

  • 计算机科学 大类学科
  • English 出版语言
  • 是否预警
  • SCIE 期刊收录
  • 424 发文量

中科院分区

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法
1区 1区

中科院 SCI 期刊分区 2022年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法
1区 1区

JCR分区

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 4 / 197

98.2%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 2 / 143

99%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 5 / 198

97.73%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 3 / 143

98.25%

CiteScore

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
CiteScore:33.2 SJR:5.647 SNIP:6.087
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Hardware and Architecture Q1 1 / 177

99%

大类:Computer Science 小类:Signal Processing Q1 1 / 131

99%

大类:Computer Science 小类:Information Systems Q1 4 / 394

99%

大类:Computer Science 小类:Software Q1 5 / 407

98%

期刊发文

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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