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SCI、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%),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97.73%%)。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1013篇,确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of ScienceWeb 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。该刊近年未被列入国际预警名单,年发文量约1013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
  • SCI、SCIE 期刊收录
  • 1013 发文量

中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布)

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

期刊分区表(2025年3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

期刊分区表(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

期刊分区表(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

期刊分区表(2021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

2025-2026年最新版

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 7 / 210

96.9

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 4 / 146

97.6

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 8 / 210

96.43

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 3 / 147

98.3

2024-2025年最新版

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 4 / 204

98.3

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 3 / 147

98.3

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 5 / 204

97.79

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 3 / 147

98.3

2023-2024年最新版

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 4 / 197

98.2

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

99

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(2026年6月最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
CiteScore:26.7 SJR:4.197 SNIP:4.517
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Signal Processing Q1 1 / 203

99%

大类:Computer Science 小类:Hardware and Architecture Q1 2 / 245

99%

大类:Computer Science 小类:Information Systems Q1 5 / 519

99%

大类:Computer Science 小类:Software Q1 9 / 503

98%

期刊发文

  • A fusion framework for consensus ranking via dual dimensionality reduction and cost-aware optimizatio

    Author: Yu, Bin; Lv, Jiaxin; Fu, Yu; Ding, Weiping

    Journal: INFORMATION FUSION. 2026; Vol. 134, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.inffus.2026.104366

  • Towards underwater image enhancement via meta-gated fusion strategy and domain adaptatio

    Author: Lu, Ruosheng; Zhang, Fuwei; Wang, Boying; Shen, Yuanyuan; Guo, Yuxin; Li, Fei; Zhai, Shuangjiao; Feng, Yuxin

    Journal: INFORMATION FUSION. 2026; Vol. 134, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.inffus.2026.104348

  • Diff-AgentDOA: Diffusion-agent model for synthetic data generation in shallow-water target direction of arrival estimatio

    Author: He, Jiawen; Zhang, Bin; Wang, Wenxu; Liu, Peishun; Wang, Liang; Tang, Ruichun; Yu, Hui

    Journal: INFORMATION FUSION. 2026; Vol. 134, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.inffus.2026.104371

  • Modality-aware fusion with alignment and balancing for robust multimodal emotion recognitio

    Author: Cheng, Cheng; Liu, Wenzhe; Shang, Ruisi; Cheng, Yikang; Jia, Ziyu

    Journal: INFORMATION FUSION. 2026; Vol. 134, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.inffus.2026.104368

  • AI-assisted synthetic medical report generation using radiomic feature correlation-based PCA scores of multimodal data for dementia progressio

    Author: Cekderi, Anil Baris; Guo, Shuli; Han, Lina

    Journal: INFORMATION FUSION. 2026; Vol. 134, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.inffus.2026.104369

  • A multi-channel data fusion-enabled multilevel graph-guided framework for fault diagnosis in rotating machinery under extreme biased dat

    Author: Yu, Yue; Karimi, Hamid Reza; Kundu, Pradeep; Zio, Enrico; Feng, Ke

    Journal: INFORMATION FUSION. 2026; Vol. 134, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.inffus.2026.104339

  • FedCLIPOT: Federated CLIP model via parameter reusing and optimal transpor

    Author: Wu, Yihang; Chaddad, Ahmad; Alkhodair, Sarah A.; Daqqaq, Tareef; Kateb, Reem

    Journal: INFORMATION FUSION. 2026; Vol. 134, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.inffus.2026.104324

  • Multimodal semantic-scale network for remote sensing image classificatio

    Author: Mu, Caihong; Ma, Bokun; Liu, Yi

    Journal: INFORMATION FUSION. 2026; Vol. 134, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.inffus.2026.104361