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(yīng)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(chuàng)新性不足、實驗方法缺陷等。

2.區(qū)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(shù)據(jù)：針對審稿人提出的數(shù)據(jù)或分析缺陷，補充實驗以增強說服力。?

強化創(chuàng)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(xué)術(shù)價值?。

語言與格式規(guī)范：使用專業(yè)工具潤色語言，確保格式符合目標期刊要求?。?

三、調(diào)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(tài)），需逐條回復(fù)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(zhuǎn)化為學(xué)術(shù)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(shù)據(jù)分析

基本信息：

創(chuàng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)系統(tǒng)的IEEE交易

ISSN：2162-237X；E-ISSN：2162-2388

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

權(quán)威數(shù)據(jù)庫：SCIE

定位與覆蓋范圍：

定位：專注發(fā)布COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊。

覆蓋范圍：涵蓋COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE等領(lǐng)域的最新研究成果、技術(shù)革新、學(xué)術(shù)動態(tài)等，旨在促進和傳播該領(lǐng)域相關(guān)的新技術(shù)和新知識。

數(shù)據(jù)與影響力分析

影響因子：根據(jù)最新數(shù)據(jù)，《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(lǐng)域具有較高的學(xué)術(shù)影響力。

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

投稿咨詢

年發(fā)文量：1020，審稿周期預(yù)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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