人工智能领域SCI期刊中科院1-2区Top汇总

　　在人工智能领域，小编整理了以下6本SCI期刊，因“中科院 1-2 区 Top 定位、收稿范围广(沾边即收)、对国人友好”等优势，成为研究者冲击高水平成果的热门选择。它们覆盖神经网络、模糊系统、模式识别等细分方向，部分期刊审稿快、无版面费，综合性价比突出，具体特点如下：

　　1. 《NEURAL NETWORKS》

　　核心指标：中科院 2 区 Top，IF 6.3，自引率 15.9%，CCF-B 类期刊，非 OA(无版面费)

　　核心优势：聚焦计算机科学、人工智能、神经科学交叉领域，收稿范围兼容“理论研究 + 技术应用”(如神经网络算法优化、AI 与神经科学结合)。年发文 856 篇，国人占比超 40%，对国内研究者适配度高;审稿效率突出，录用后次日即可上线，能快速积累代表作成果，适合需“高效出 2 区 Top 成果”的研究者。

　　2. 《IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS》

　　核心指标：中科院 1 区，IF 11.9，自引率 17.6%，无版面费

　　核心优势：计算机科学、人工智能、电子电气领域的“必投期刊”，收稿覆盖模糊系统、智能算法、AI 在电子设备中的应用等方向，沾边人工智能相关的模糊理论与技术即可投稿。国人发文占比近 50%，审稿周期平均 3 个月，难度适中且“投稿越早，见刊越快”，适合希望冲击高 IF(10+)1 区期刊的团队。

　　3. 《DECISION SUPPORT SYSTEMS》

　　核心指标：多学科中科院 1 区(部分分类标注 2 区)，IF 6.8，自引率 14.7%

　　核心优势：跨管理学、人工智能、信息系统领域，收稿侧重“AI 在决策支持中的应用”(如智能决策算法、大数据与 AI 结合的管理系统)，对研究方向兼容性高。对大陆作者友好(占比 20.5%)，官网明确标注平均审稿周期 8.7 周，流程透明、口碑稳定，适合跨领域(AI + 管理)研究者投稿。

　　4. 《Information Fusion》

　　核心指标：中科院 1 区，IF 15.5，自引率 10.3%，Elsevier 旗下高被引期刊

　　核心优势：聚焦计算机科学、人工智能领域的“信息融合理论与方法”，支持多学科交叉研究(如 AI 与遥感信息融合、医疗数据智能融合)，只要研究涉及“信息处理 + AI 技术”，方向契合即可投稿。全球学术影响力大，被引频次高，发表成果在课题申报、职称评审中权重占比大，适合追求“高影响力 1 区成果”的学者。

　　5. 《PATTERN RECOGNITION》

　　核心指标：中科院 1 区，IF 7.6，自引率 19.7%

　　核心优势：被业内称为“代表作制造机”，覆盖计算机科学、人工智能、电子电气领域，收稿包括模式识别算法、AI 图像识别、智能分类技术等，收稿面宽且 IF 呈稳步上升趋势。年发文 966 篇，录用机会多;国人占比极高，审稿周期仅 2-3 个月，对“希望稳中 1 区、且成果与模式识别沾边”的研究者格外友好。

　　6. 《APPLIED SOFT COMPUTING》

　　核心指标：中科院 2 区，IF 6.6，自引率 9.1%

　　核心优势：涵盖计算机科学、人工智能及跨学科应用(如 AI 在工业、医疗、农业中的软计算应用)，收稿兼容“理论改进 + 实际落地”类成果，沾边 AI 软计算方向即可尝试。年发文量破千，国人贡献超 60%，审稿周期 2-3 个月;虽审核严格，但对有扎实数据支撑的“实力选手”而言，是冲刺中高分期刊的优质选择。

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