Information Fusion

Information Fusion杂志是一本国际顶尖期刊，是一本未开放获取期刊。该杂志近三年影响因子分别为：2023年14.7、2022年18.6、2021年17.564。该杂志近三年CiteScore评价值分别为：2023年33.2、2022年38.6、2021年28.4。该刊专门致力于推进COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的研究，涵盖了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的各个方面，汇集所有专家，促进COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的更好协作和信息共享。该期刊为COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的科研人员提供了一个高影响力的论坛，使该领域的科研人员、从业人员和学生能够接触到尖端的经验性调查分析、学术对话以及行业科研成果的最新发展。通过收录高质量的原创论文和评论论文，促进COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的应用与发展。该期刊还将该领域的创新与应用，以提高研究的质量和实用性。近年来在该刊上发文的国家和地区主要有：Wales（发文量1）、Vietnam（发文量3）、USA（发文量54）、UNITED ARAB EMIRATES（发文量1）、Turkey（发文量2）、Tunisia（发文量2）。

Information Fusion是一本由Elsevier出版社发行的知名COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE期刊。该杂志社联系方式ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE。审稿过程是确保期刊质量的关键环节。Information Fusion杂志的审稿速度平均需要 约7.5个月 约11.8周。这一时间周期既体现了编辑部对稿件质量的严格把关，也反映了审稿专家对学术研究的尊重和支持。在这个过程中，作者们可以充分利用这段时间对自己的研究成果进行完善和优化，以提高论文的质量和影响力。如果您对该期刊感兴趣，并希望了解更多关于投稿流程、投稿要求和技巧的信息，您可以咨询本站的客服老师，我们将帮助您了解期刊的投稿要求、审稿流程以及可能遇到的问题，并根据您的具体情况提供相应的建议和解决方案。

Information Fusion杂志近期中国学者发表的论文主要有：

• 1、Incremental unsupervised feature selection for dynamic incomplete multi-view data Author: Huang, Yanyong; Guo, Kejun; Yi, Xiuwen; Li, Zhong; Li, Tianrui
• 2、TSK fuzzy system fusion at sensitivity-ensemble-level for imbalanced data classification Author: Zhang, Yuanpeng; Wang, Guanjin; Huang, Xiuyu; Ding, Weiping
• 3、AT-GAN: A generative adversarial network with attention and transition for infrared and visible image fusion Author: Rao, Yujing; Wu, Dan; Han, Mina; Wang, Ting; Yang, Yang; Lei, Tao; Zhou, Chengjiang; Bai, Haicheng; Xing, Lin
• 4、Rethinking multi-exposure image fusion with extreme and diverse exposure levels: A robust framework based on Fourier transform and contrastive learning Author: Qu, Linhao; Liu, Shaolei; Wang, Manning; Song, Zhijian
• 5、Enhanced Frequency Fusion Network with Dynamic Hash Attention for image denoising Author: Jiang, Bo; Li, Jinxing; Li, Huafeng; Li, Ruxian; Zhang, David; Lu, Guangming
• 6、Local minimum adjustment for the consensus model with distribution linguistic preference relations considering preference reliability Author: Wu, Guolin; Zhang, Wen; Wu, Zhibin