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质量指标占比
| 研究类文章占比 | OA被引用占比 | 撤稿占比 | 出版后修正文章占比 |
|---|---|---|---|
| 94.59% | 100% | 0% | 0% |
相关指数
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影响因子
年发文量
自引率
最新IF值预测
预测IF值算法
根据标准的SCI影响因子计算公式，以2022年为例，预测IF(2022)=A/B，其中，A为该期刊2020年至2021年所有文章在2022年中被引用的次数；B为该期刊2020年至2021年所有文章的总数。预测的实时影响因子数据在全年中逐步接近真实IF数据，上半年的预测数据通常接近于6月底正式发布的数据，而下半年的实时影响因子则会从大约50%开始逐渐趋近于最终的IF值。（考虑数据入库延迟，可以根据当前月份占全年的比例来大致估计最终的IF值，且估算时可适当上调。）
预测IF值算法
根据标准的SCI影响因子计算公式，以2022年为例，预测IF(2022)=A/B，其中，A为该期刊2020年至2021年所有文章在2022年中被引用的次数；B为该期刊2020年至2021年所有文章的总数。预测的实时影响因子数据在全年中逐步接近真实IF数据，上半年的预测数据通常接近于6月底正式发布的数据，而下半年的实时影响因子则会从大约50%开始逐渐趋近于最终的IF值。（考虑数据入库延迟，可以根据当前月份占全年的比例来大致估计最终的IF值，且估算时可适当上调。）
2.3
86675人已查看 《Frontiers in Computational Neuroscience》 期刊2026最新IF预测值
预警说明 查看说明
| 时间 | 预警情况 |
|---|---|
| 2026年03月发布的新锐学术版 | 不在预警名单中 |
| 2025年03月发布的2025版 | 不在预警名单中 |
| 2024年02月发布的2024版 | 不在预警名单中 |
| 2023年01月发布的2023版 | 不在预警名单中 |
| 2021年12月发布的2021版 | 不在预警名单中 |
| 2020年12月发布的2020版 | 不在预警名单中 |
2026年预警名单预测
| 
无异常数据 期刊预警概率很低 结果仅供参考 |
*来源：中科院《 国际期刊预警名单》
中科院分区 查看说明
| 版本 | 大类学科 | 小类学科 | Top期刊 | 综述期刊 |
|---|---|---|---|---|
| 2026年3月发布 (新锐分区) | 医学4区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
数学与计算生物学3区 NEUROSCIENCES
神经科学4区 | 否 | N/A |
| 2025年3月升级版 | 医学4区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
数学与计算生物学4区 NEUROSCIENCES
神经科学4区 | 否 | 否 |
| 2023年12月旧的升级版 | 医学4区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
数学与计算生物学3区 NEUROSCIENCES
神经科学4区 | 否 | 否 |
JCR分区
WOS分区等级：2区
| 版本 | 按学科 | 分区 |
|---|---|---|
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方（Web of
Science)为每个学科内的期刊按照IF数值排序，将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级，Q1代表质量最高，即常说的1区期刊。
（2024-2025年最新版） | ||
| NEUROSCIENCES | Q3 | |
| MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | Q2 |
CiteScore 查看说明
| CiteScore | SJR | SNIP | 学科 | 分区 | 排名 |
|---|---|---|---|---|---|
| 5.00 | 0.622 | 0.961 | 大类：Neuroscience
小类：Neuroscience (miscellaneous) | Q2 | 16 / 60 |
| 大类：Neuroscience
小类：Cellular and Molecular Neuroscience | Q3 | 61 / 100 |
相关文章
期刊介绍
Frontiers in Computational Neuroscience is a first-tier electronic journal devoted to promoting theoretical modeling of brain function and fostering interdisciplinary interactions between theoretical and experimental neuroscience. Progress in understanding the amazing capabilities of the brain is still limited, and we believe that it will only come with deep theoretical thinking and mutually stimulating cooperation between different disciplines and approaches. We therefore invite original contributions on a wide range of topics that present the fruits of such cooperation, or provide stimuli for future alliances. We aim to provide an interactive forum for cutting-edge theoretical studies of the nervous system, and for promulgating the best theoretical research to the broader neuroscience community. Models of all styles and at all levels are welcome, from biophysically motivated realistic simulations of neurons and synapses to high-level abstract models of inference and decision making. While the journal is primarily focused on theoretically based and driven research, we welcome experimental studies that validate and test theoretical conclusions. Also: comp neuro
计算神经科学前沿《 计算 神经 科学 前沿 》 （ Frontiers in Computational Neuroscience ） 是 一 本 一流 的 电子 期刊 ， 致力 于 促进 大脑 功能 的 理论 建模 ， 并 促进 理论 和 实验 神经 科学 之间 的 跨 学科 互动 。在 理解 大脑 的 惊人 能力 方面 的 进展 仍然 有限 ， 我们 相信 ， 只有 通过 深入 的 理论 思考 和 不同 学科 和 方法 之间 相互 激励 的 合作 ， 才 能 实现 这 一 目标 。因此 ， 我们 邀请 各方 就 广泛 的 主题 发表 原创 性 的 意见 ， 展示 这种 合作 的 成果 ， 或 为 未来 的 联盟 提供 激励 。我们 的 目标 是 为 神经 系统 的 前沿 理论 研究 提供 一 个 互动 的 论坛 ， 并 向 更 广泛 的 神经 科学 界 传播 最 好 的 理论 研究 。所有 类型 和 所有 层次 的 模型 都 是 受 欢迎 的 ， 从 生物 物理 学 驱动 的 神经 元 和 突触 的 现实 模拟 到 推理 和 决策 的 高级 抽象 模型 。虽然 该 杂志 主要 关注 基于 理论 和 驱动 的 研究 ， 我们 欢迎 验证 和 测试 理论 结论 的 实验 研究 。复杂 神经 系统
| 年发文量 | 111 |
|---|---|
| 国人发稿量 | 14 |
| 国人发文占比 | 13% |
| 自引率 | 4.3% |
| 平均录取率 | 较易数据非官方，来自网友分享经验 |
| 平均审稿周期 | 较慢,6-12周数据非官方，来自网友分享经验 |
| 版面费 | USD3295; |
| 偏重研究方向 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY-NEUROSCIENCES |
| 期刊官网 | http://journal.frontiersin.org/journal/computational-neuroscience |
| 投稿链接 | http://www.frontiersin.org/submissioninfo |
期刊高被引文献
Automatic Brain Tumor Segmentation Based on Cascaded Convolutional Neural Networks With Uncertainty Estimation
来源期刊：Frontiers in Computational Neuroscience
DOI：10.3389/fncom.2019.00056
The Application of Unsupervised Clustering Methods to Alzheimer’s Disease
来源期刊：Frontiers in Computational Neuroscience
DOI：10.3389/fncom.2019.00031
Intra- and Inter-subject Variability in EEG-Based Sensorimotor Brain Computer Interface: A Review
来源期刊：Frontiers in Computational Neuroscience
DOI：10.3389/fncom.2019.00087
Multi-method Fusion of Cross-Subject Emotion Recognition Based on High-Dimensional EEG Features
来源期刊：Frontiers in Computational Neuroscience
DOI：10.3389/fncom.2019.00053
Bistable Firing Pattern in a Neural Network Model
来源期刊：Frontiers in Computational Neuroscience
DOI：10.3389/fncom.2019.00019
已经到底了~
鹿粉91684
2025-03-14 17:51:31
年度发文量才111篇，竞争有点激烈。我突出研究创新，才被认可。有创新成果的朋友可以挑战下。
已经到底了~