ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2018 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,678
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,541
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,047
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,460
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 7170
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 310
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 412
Десятилетний индекс Хирша: 19
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год: 303
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 10

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Марта 2020

Ключевое слово: искусственные нейронные сети

  1. Применение средств моделирования нейросетей для анализа предаварийных ситуаций на буровых
  2. Авторы статьи: Допира Р.В., Абу-Абед Ф.Н.

  3. Обучение нейронной сети с запаздыванием
  4. Авторы статьи: Большакова И.С., Шаронов Д.А.

  5. Система автоматизированного проектирования коллективов интеллектуальных информационных технологий для задач анализа данных
  6. Авторы статьи: Семенкин Е.С., Шабалов А.А.

  7. Алгоритм и программная реализация гибридного метода обучения искусственных нейронных сетей
  8. Авторы статьи: Белявский Г.И., Пучков Е.В., Лила В.Б.

  9. Распределенная платформа для параллельного обучения искусственных нейронных сетей DisANN
  10. Авторы статьи: Нгуен Занг, Краснощеков А.А.

  11. Методика оценки качества обучения студентов вуза с использованием нейро-нечеткого подхода
  12. Авторы статьи: Айдинян А.Р., Цветкова О.Л.

  13. Разработка модели имитации значений технологических параметров гидроагрегата для тренажера оперативного персонала
  14. Авторы статьи: Никулина А.В., Зеленко Л.С.

  15. Конструктивный метод обучения искусственных нейронных сетей со взвешенными коэффициентами
  16. Авторы статьи: Казаков М.А.

  17. Метод идентификации технического состояния радиотехнических средств с применением технологий искусственных нейронных сетей
  18. Авторы статьи: Допира Р.В., Ягольников Д.В., Шведун А.А., Яночкин И.Е.

  19. Особенности применения нейро-сетевых моделей для классификации коротких текстовых сообщений
  20. Авторы статьи: Дли М.И., Булыгина О.В.