information fusion期刊怎么样
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Information Fusion（《信息融合》）期刊的核心评价如下（2024年最新数据）：
期刊基础信息
- 出版社：Elsevier
- 创刊年：2000年
- JCR分区：Q1（计算机：人工智能领域 TOP 5%）
- 中科院分区：2023升级版 1区（大类：工程技术；小类：人工智能）
- 影响因子：19.7（2023年，五年内增长超200%）
学术地位与影响力
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领域地位：
- 人工智能/多源信息处理领域的顶尖期刊，专注多传感器融合、机器学习集成、大数据挖掘等交叉方向；
- 谷歌学术“信息融合”子领域排名 常年第1。
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影响力指标：
- 年发文量约 250篇（2023年），拒稿率＞85%；
- 篇均引用 26.8次（近3年）。
投稿特点
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核心主题：
- 多模态学习、传感器网络、贝叶斯融合、目标跟踪、医学影像融合（不接收单一算法改进类论文）；
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创新要求：
- 强调整合理论框架的原创性（例如：提出新型融合模型或解决跨域异构数据冲突）；
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审稿周期：
- 平均 4~7个月（需经历2-4轮修改）；
- 编辑团队包含 IEEE Fellow 占比超40%（如David Hall, Belur Dasarathy）。
挑战与局限
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录用难度：
- 要求 系统级创新（如融合理论+工业/国防应用验证）；
- 语言需达到 顶级期刊写作标准（非英语母语作者强烈建议专业润色）。
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竞争压力：
- 年投稿量超 1800篇（中国作者贡献量约45%），实际录用率约 15%。
同领域对比
| 期刊名称 | 影响因子 | 录用率 | 侧重方向 |
|---|---|---|---|
| Information Fusion | 19.7 | 15% | 多源信息融合理论 |
| IEEE T-PAMI | 24.3 | 12% | 通用人工智能 |
| IEEE T-IP | 10.6 | 20% | 图像处理技术 |
出版政策
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版面费：
- 传统订阅模式：免费发表（无收费）；
- 开放获取（OA）：USD 3,900（约2.8万人民币）。
- 版权：作者保留专利/软件著作权，论文版权归出版社。
总结：Information Fusion是人工智能领域的高影响力顶刊（JCR Q1/中科院1区），适合具有重大理论突破或跨学科融合创新的研究，但录用门槛极高。若研究偏重工程应用，可考虑《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》（JCR Q1）。