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Frontiers In Neurorobotics SCIE

Frontiers In Neurorobotics

  • ISSN:1662-5218
  • ESSN:1662-5218
  • 国际标准简称:FRONT NEUROROBOTICS
  • 出版地区:SWITZERLAND
  • 出版周期:1 issue/year
  • 研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCER - ROBOTICS
  • 出版年份:2007
  • 语言:English
  • 是否OA:开放
  • 学科领域

    计算机科学
  • 中科院分区

    4区
  • JCR分区

    Q3
  • IF影响因子

    2.6
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Frontiers In Neurorobotics

Frontiers in Neurorobotics publishes rigorously peer-reviewed research in the science and technology of embodied autonomous neural systems. Specialty Chief Editors Alois C. Knoll and Florian Röhrbein at the Technische Universität München are supported by an outstanding Editorial Board of international experts. This multidisciplinary open-access journal is at the forefront of disseminating and communicating scientific knowledge and impactful discoveries to researchers, academics and the public worldwide.

Neural systems include brain-inspired algorithms (e.g. connectionist networks), computational models of biological neural networks (e.g. artificial spiking neural nets, large-scale simulations of neural microcircuits) and actual biological systems (e.g. in vivo and in vitro neural nets). The focus of the journal is the embodiment of such neural systems in artificial software and hardware devices, machines, robots or any other form of physical actuation. This also includes prosthetic devices, brain machine interfaces, wearable systems, micro-machines, furniture, home appliances, as well as systems for managing micro and macro infrastructures. Frontiers in Neurorobotics also aims to publish radically new tools and methods to study plasticity and development of autonomous self-learning systems that are capable of acquiring knowledge in an open-ended manner. Models complemented with experimental studies revealing self-organizing principles of embodied neural systems are welcome. Our journal also publishes on the micro and macro engineering and mechatronics of robotic devices driven by neural systems, as well as studies on the impact that such systems will have on our daily life.

中文简介

Frontiers in Neurorobotics 出版了经过严格同行评审的具身自主神经系统科学和技术研究。慕尼黑工业大学的专业主编 Alois C. Knoll 和 Florian Röhrbein 得到了由国际专家组成的杰出编辑委员会的支持。这本多学科开放获取期刊处于向全球研究人员、学者和公众传播和交流科学知识和有影响力的发现的前沿。

神经系统包括大脑启发算法(例如联结网络)、生物神经网络的计算模型(例如人工脉冲神经网络、神经微电路的大规模模拟)和实际生物系统(例如体内和体外神经网络)。该期刊的重点是将此类神经系统体现在人工软件和硬件设备、机器、机器人或任何其他形式的物理驱动中。这还包括假肢、脑机接口、可穿戴系统、微型机器、家具、家用电器以及用于管理微观和宏观基础设施的系统。《神经机器人前沿》还旨在发布全新的工具和方法来研究可塑性和自主自学系统的开发,这些系统能够以开放式的方式获取知识。欢迎提供模型和实验研究,以揭示具身神经系统的自组织原理。我们的期刊还发表关于神经系统驱动的机器人设备的微观和宏观工程和机电一体化的文章,以及关于此类系统对我们日常生活的影响的研究。

期刊点评

Frontiers In Neurorobotics创刊于2007年,由Frontiers Media S.A.出版商出版,收稿方向涵盖COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCER - ROBOTICS全领域,此期刊水平偏中等偏靠后,在所属细分领域中专业影响力一般,过审相对较易,如果您文章质量佳,选择此期刊,发表机率较高。平均审稿速度 14 Weeks ,影响因子指数2.6,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区(数据版本:2023年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 ROBOTICS 机器人学 4区 4区 4区

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

中科院分区(数据版本:2022年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 ROBOTICS 机器人学 3区 3区 3区

中科院分区(数据版本:2021年12月旧的升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 ROBOTICS 机器人学 4区 4区 4区

中科院分区(数据版本:2021年12月基础版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 ROBOTICS 机器人学 4区 4区 4区

中科院分区(数据版本:2021年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 ROBOTICS 机器人学 4区 4区 4区

中科院分区(数据版本:2020年12月旧的升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 NEUROSCIENCES 神经科学 ROBOTICS 机器人学 3区 4区 4区

WOS分区(数据版本:2023-2024年最新版)

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 Q3 104 / 197

47.5%

学科:NEUROSCIENCES SCIE Q3 176 / 310

43.4%

学科:ROBOTICS SCIE Q3 25 / 46

46.7%

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 Q2 90 / 198

54.8%

学科:NEUROSCIENCES SCIE Q3 191 / 310

38.55%

学科:ROBOTICS SCIE Q3 24 / 46

48.91%

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(数据版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
5.2 0.676 0.938
学科 分区 排名 百分位
大类:Engineering 小类:Biomedical Engineering Q2 126 / 303

58%

大类:Engineering 小类:Artificial Intelligence Q2 156 / 350

55%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
开放 23 190
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
99.85% 2.6 0.99...
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
95.26% SCIE

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

2023-2024国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
CHINA MAINLAND 103
GERMANY (FED REP GER) 67
USA 49
Italy 36
Japan 29
England 27
France 25
Switzerland 18
Spain 17
Canada 12

2023-2024机构发文量统计:

机构 数量
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 16
TECHNICAL UNIVERSITY OF MUNICH 13
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 12
SCUOLA SUPERIORE SANT'ANNA 12
SUN YAT SEN UNIVERSITY 11
UNIVERSITY OF HAMBURG 10
ISTITUTO ITALIANO DI TECNOLOGIA ... 9
HELMHOLTZ ASSOCIATION 8
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERC... 7
SORBONNE UNIVERSITE 7

近年引用统计:

期刊名称 数量
J BIOMECH 103
IEEE T NEUR SYS REH 72
J NEUROENG REHABIL 68
FRONT NEUROROBOTICS 65
ROBOT AUTON SYST 64
IEEE T BIO-MED ENG 60
IEEE T ROBOT 60
INT J ROBOT RES 59
GAIT POSTURE 48
PLOS ONE 46

近年被引用统计:

期刊名称 数量
FRONT NEUROROBOTICS 65
IEEE ACCESS 32
SENSORS-BASEL 32
IEEE T NEUR SYS REH 23
FRONT HUM NEUROSCI 16
J NEURAL ENG 14
J NEUROENG REHABIL 14
SCI REP-UK 13
IEEE ROBOT AUTOM LET 12
APPL SCI-BASEL 11

近年文章引用统计:

文章名称 数量
A Survey of Robotics Control Bas... 15
A Real-Time Lift Detection Strat... 15
Mobile Robot Path Planning Based... 12
Existence of Initial Dip for BCI... 11
SAE plus LSTM: A New Framework f... 11
Fetal Origin of Sensorimotor Beh... 11
An EEG/EMG/EOG-Based Multimodal ... 11
Adaptive Admittance Control for ... 10
Feel-Good Robotics: Requirements... 10
Stance and Swing Detection Based... 8

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