《Evolving Systems》杂志是几区？

中科院分区在SCI期刊中具有重要地位，主要体现在以下几个方面：

投稿参考：中科院分区为科研人员选择投稿期刊提供了重要依据。高分区期刊通常具有较高的学术声誉和影响力，科研人员可以根据自己的研究领域和成果水平，选择合适分区的期刊投稿，提高论文被接受和发表的机会。

学术评价：国内许多高校和科研机构在对科研人员进行绩效考核、职称评定、科研奖励等方面，常常将中科院分区作为重要的评价指标之一。

学术影响力提升：进入中科院分区表是对期刊学术质量和影响力的一种认可，尤其是对于一些新兴期刊或发展中的期刊来说，获得较好的分区能够吸引更多优秀的稿件和读者，进一步提升期刊的学术影响力。

杂志简介

《Evolving Systems》是一本在计算机科学领域具有重要影响力的学术期刊，由出版社SPRINGER HEIDELBERG出版，出版地区为：GERMANY。

一、基本信息

出版周期：6 issues per year
ISSN：1868-6478，E-ISSN：1868-6486

定位：

《进化系统》涵盖了动态进化系统领域的调查、方法论和应用导向论文。‘进化系统’的灵感来自于动态变化和进化环境中系统模型进化的理念。与机器学习、数学建模和相关学科中的标准方法不同，这些方法假设并先验地固定模型结构，问题集中在参数优化上，而进化系统允许模型结构逐渐改变/进化。这种持续或终身学习和领域适应的目的是自我组织。它可以适应新的数据模式，更适合流数据、迁移学习，并且可以识别和学习未知和不可预测的数据模式。这些特性对于自主机器人系统至关重要，因为这些系统在设计完成后（运行时）会继续学习和适应。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解决非平稳、不可预测环境中系统建模、聚类、分类、预测和控制的各个方面的问题，并描述其设计的新方法和途径。

该期刊致力于从系统方法到案例研究和实际工业应用的自我开发、自我组织和进化系统的主题。它涵盖了方法论的各个方面，例如

不断发展的系统方法

不断发展的神经网络和神经模糊系统

不断发展的分类器和聚类

不断发展的控制器和预测模型

不断发展的可解释人工智能系统

不断发展的系统应用

而且还关注新的范式和应用，包括医学、机器人、商业、工业自动化、控制系统、交通、通信、环境监测、生物医学系统、安全和电子服务、金融和经济。所有提交的方法和系统的共同特征是系统和环境的不断发展。

该期刊涵盖与以下内容相关的贡献：

1）机器学习、人工智能、计算智能和数学建模方法

2）来自自然和生物学的灵感，包括神经科学、生物信息学和分子生物学、量子物理学

3）在工程、商业、社会科学中的应用。

二、内容特色

内容特色：文章风格兼顾专业性与可读性，适合不同背景的读者。

三、学科领域与覆盖范围

主要学科：计算机科学-计算机：人工智能。
覆盖范围：该刊发文范围涵盖COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等领域。

四、学术影响力与评价

影响因子与分区：《Evolving Systems》杂志的影响因子为2.7 ，JCR分区：Q3区，中科院分区：大类学科：计算机科学，分区：4区，小类学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机：人工智能，分区：4区。

发文量与Gold OA占比：年发文量：74，Gold OA文章占比：5.48%。