如何选择《模式识别与人工智能》杂志的审稿人?

来源:爱发表网整理 2026-03-19 17:16:15

在选择《模式识别与人工智能》杂志审稿人时,需要考虑多个因素以确保审稿人的专业性和公正性。以下是一些建议的步骤和策略:

一、明确审稿标准

首先需要明确审稿的标准,审稿人应具备扎实的专业知识、丰富的审稿经验以及良好的学术道德。

二、利用数据库资源

通过SCI、SSCI、A&HCI、ISTP等学术数据库,可以检索到与《模式识别与人工智能》杂志领域相关的科学家和学者的信息。

三、参考文献

论文中的参考文献作者通常是该领域的专家或学者,他们的研究兴趣和领域与论文内容密切相关。因此,参考文献作者可以作为审稿人的重要来源。

四、寻找杂志编委或学术会议主席

杂志编委和学术会议主席通常是该领域的权威专家,他们具有广泛的学术联系和丰富的审稿经验。

五、认真填写推荐理由

如果杂志要求作者推荐审稿人,作者应认真填写推荐理由,说明审稿人的专业背景、研究领域与论文内容的契合度等。

《模式识别与人工智能》杂志基本信息

主管单位:中国科学技术协会;中国自动化学会

主办单位:国家智能计算机研究开发中心;中国科学院合肥智能机械研究所

国内刊号CN:34-1089/TP,国际刊号ISSN:1003-6059

创刊时间:1989年

出版周期:月刊

出版地:安徽

出版语言:中文

审稿周期:1-3个月

主要栏目:研究与应用、论文与报告、“结构化特征学习的目标检测与识别”专题、“结构化学习表示及其在目标检测与识别中的应用”专题、信息与动态、“强化学习研究”专题、“网络科学与信息推荐”专题、“多粒度属性表示及应用”专题、综述与评论,这些栏目不仅为不同计算机阶段的研究者提供了展示平台,也满足了计算机实践者对各类计算机问题的探讨需求。

收录情况:北大期刊(中国人文社会科学期刊)、CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)、统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)、知网收录(中)、维普收录(中)、万方收录(中)、JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)、国家图书馆馆藏、上海图书馆馆藏等,这些数据表明了该杂志在计算机领域的学术价值和传播影响力。

期刊荣誉:中国优秀期刊遴选数据库、中国期刊全文数据库(CJFD)、中国科技期刊优秀期刊、北大图书馆收录期刊等,在计算机学术理论界有着良好的声誉和广泛的影响,对推动计算机事业的发展发挥了重要作用。

模式识别与人工智能发文分析

主要发文学者分析

学者姓名 发文量 主要研究主题
杨静宇 38 人脸识别;特征抽取;模式识别;特征提取;线性...
汪增福 30 人脸动画;图像分割;人脸;立体视觉;鲁棒
戴汝为 29 人工智能;模式识别;综合集成研讨厅;思维科学...
戴礼荣 25 语音识别;语音合成;说话人确认;神经网络;语...
倪志伟 22 分形维数;数据挖掘;神经网络;聚类;萤火虫算...
叶东毅 22 粗糙集;属性约简;数据挖掘;属性约简算法;神...
王飞跃 21 人工智能;区块链;复杂系统;电子设备;ACP
焦李成 21 SAR图像;图像;极化SAR;遥感图像;图像分类方...
胡学钢 20 数据挖掘;概念格;关联规则;粗糙集;属性约简
熊范纶 20 专家系统;数据挖掘;知识发现;人工智能;农业

主要发文机构分析

机构名称 发文量 主要研究主题
中国科学技术大学 219 图像;神经网;神经网络;语音;网...
中国科学院 175 神经网;神经网络;网络;图像;向...
合肥工业大学 153 网络;神经网;神经网络;图像;贝...
浙江大学 145 图像;神经网;神经网络;人工智能...
中国科学院自动化研究... 125 图像;人工智能;网络;计算机;神...
清华大学 94 图像;计算机;图像处理;汉字识别...
西安电子科技大学 91 图像;向量;支持向量;网络;向量...
南京理工大学 90 图像;人脸;人脸识别;特征提取;...
西安交通大学 87 图像;聚类;神经网;神经网络;网...
福州大学 85 网络;神经网;神经网络;聚类;图...

主要资助项目分析

涉及文献 资助项目
1992 国家自然科学基金
222 国家高技术研究发展计划
149 国家教育部博士点基金
123 国家重点基础研究发展计划
98 江苏省自然科学基金
92 安徽省自然科学基金
89 浙江省自然科学基金
88 福建省自然科学基金
85 中央高校基本科研业务费专项资金
56 中国博士后科学基金

主要资助课题分析

涉及文献 资助课题
13 国家自然科学基金(60632050)
10 国家自然科学基金(61071199)
8 国家自然科学基金(60173027)
8 国家教育部博士点基金(20132136110002)
7 国家重点基础研究发展计划(2002CB312200)
6 国家高技术研究发展计划(2008AA01Z148)
6 国家自然科学基金(60975022)
6 国家自然科学基金(60773047)
6 国家自然科学基金(69835001)
6 辽宁省博士科研启动基金(20121076)
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