International Journal Of Machine Learning And Cybernetics

Cybernetics is concerned with describing complex interactions and interrelationships between systems which are omnipresent in our daily life. Machine Learning discovers fundamental functional relationships between variables and ensembles of variables in systems. The merging of the disciplines of Machine Learning and Cybernetics is aimed at the discovery of various forms of interaction between systems through diverse mechanisms of learning from data.

The International Journal of Machine Learning and Cybernetics (IJMLC) focuses on the key research problems emerging at the junction of machine learning and cybernetics and serves as a broad forum for rapid dissemination of the latest advancements in the area. The emphasis of IJMLC is on the hybrid development of machine learning and cybernetics schemes inspired by different contributing disciplines such as engineering, mathematics, cognitive sciences, and applications. New ideas, design alternatives, implementations and case studies pertaining to all the aspects of machine learning and cybernetics fall within the scope of the IJMLC.

Key research areas to be covered by the journal include:

Machine Learning for modeling interactions between systems

Pattern Recognition technology to support discovery of system-environment interaction

Control of system-environment interactions

Biochemical interaction in biological and biologically-inspired systems

Learning for improvement of communication schemes between systems

中文简介Magazine introduction

控制论关注的是描述我们日常生活中无所不在的系统之间的复杂交互和相互关系。机器学习发现系统中变量和变量集合之间的基本函数关系。机器学习和控制论学科的融合旨在通过从数据中学习的不同机制，发现系统之间各种形式的交互。

国际机器学习与控制论杂志 (IJMLC) 专注于机器学习和控制论交界处出现的关键研究问题，并作为一个广泛的论坛，用于快速传播该领域的最新进展。 IJMLC 的重点是机器学习和控制论方案的混合开发，这些方案的灵感来自不同的贡献学科，如工程、数学、认知科学和应用程序。与机器学习和控制论的所有方面有关的新想法、设计替代方案、实施和案例研究都属于 IJMLC 的范围。

该期刊将涵盖的主要研究领域包括：

用于建模系统间交互的机器学习

支持发现系统-环境交互的模式识别技术

控制系统-环境交互

生物和仿生系统中的生化相互作用

学习以改进系统之间的通信方案

期刊简述Magazine introduction

International Journal Of Machine Learning And Cybernetics创刊于2010年，由SPRINGER HEIDELBERG出版商出版，收稿方向涵盖COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE全领域，此刊是中等级别的SCI期刊，所以过审相对来讲不是特别难，但是该刊专业认可度不错，仍然是一本值得选择的SCI期刊。影响因子指数5.600，该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单，广大学者值得一试。

中科院分区Magazine introduction

大类学科	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	3区	是	是

名词解释：
中科院分区也叫中科院JCR分区，基础版分为13个大类学科，然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区，影响因子5%为1区，6%-20%为2区，21%-50%为3区，其余为4区。

JCR分区Magazine introduction

大类学科	小类学科	分区
计算机科学	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	3区

名词解释：
JCR没有设置大类，只分为176个具体学科，按当期（1年）的影响因子进行分区；JCR是按照“平均主义”思想，根据刊物IF的高至低平均划分4个区，每个区含有该领域总量25%的期刊。中科院的分区如同社会阶层的金字塔结构，1区只有5%的顶级期刊， 2~4区期刊数量也逐层增加,所以中科院的1区和2区杂志很少，杂志质量相对也高，基本都是本领域的顶级期刊。

期刊名称	领域	中科院分区	影响因子
Cryptography And Communications-discrete-structures Boolean Functions And Sequen	计算机科学	3区	1.291
User Modeling And User-adapted Interaction	计算机科学	3区	3.600
Journal On Multimodal User Interfaces	计算机科学	3区	2.900
Formal Aspects Of Computing	计算机科学	3区	1.000
International Journal Of High Performance Computing Applications	计算机科学	3区	3.100
International Journal Of High Performance Computing Applications	计算机科学	3区	3.100