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如果論文被《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》雜志拒稿，可以采取以下策略進行應對和改進，以提高再次投稿的成功率：

一、分析拒稿原因

1.仔細閱讀審稿意見：編輯和審稿人通常會提供詳細的拒稿理由，包括研究創新性不足、實驗方法缺陷等。

2.區分“可修改”與“不可修改”問題：

可修改：如語言問題、格式不符、實驗補充等，可針對性改進。

不可修改：如期刊主題不符，則需另選目標期刊。

二、針對反饋，修改完善

補充實驗或數據：針對審稿人提出的數據或分析缺陷，補充實驗以增強說服力。?

強化創新性：明確論文填補的研究空白，并在引言和討論部分突出其學術價值?。

語言與格式規范：使用專業工具潤色語言，確保格式符合目標期刊要求?。?

三、調整投稿策略

修改后重投原期刊?：若編輯允許修改后重投（如“大修”狀態），需逐條回復審稿意見并提交修訂稿。

改投其他期刊?：若因“選題不匹配”被拒，選擇研究方向更契合的期刊。

通過這些措施，作者可以將拒稿轉化為學術成長的機會，進一步提升自己的研究能力。

《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》雜志簡介與數據分析

基本信息：

創刊時間：2012年

出版商：IEEE Computational Intelligence Society

出版周期：12 issues/year

出版語言：English

國際簡稱：IEEE T NEUR NET LEAR

中文名稱：神經網絡和學習系統的IEEE交易

ISSN：2162-237X；E-ISSN：2162-2388

研究方向：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE?

權威數據庫：SCIE

定位與覆蓋范圍：

定位：專注發布COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE領域的學術期刊。

覆蓋范圍：涵蓋COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE等領域的最新研究成果、技術革新、學術動態等，旨在促進和傳播該領域相關的新技術和新知識。

數據與影響力分析

影響因子：根據最新數據，《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》雜志的影響因子為10.2，顯示其在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE領域具有較高的學術影響力。

分區信息：在中科院最新升級版分區表中，《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》雜志位于大類學科計算機科學1區，小類學科COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE計算機：硬件1區。小類學科COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS計算機：理論方法1區。小類學科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能2區。小類學科ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC工程：電子與電氣2區。同時，在JCR分區中，該雜志位于Q1區，表明其學術水平較高。

投稿咨詢

年發文量：1020，審稿周期預計為：平均審稿速度為 一般,3-8周 ，CiteScore：23.8、SJR：4.17、SNIP：3.995。

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