中科院分區(qū)在SCI期刊中具有重要地位，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據(jù)。高分區(qū)期刊通常具有較高的學(xué)術(shù)聲譽和影響力，科研人員可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和成果水平，選擇合適分區(qū)的期刊投稿，提高論文被接受和發(fā)表的機會。

學(xué)術(shù)評價：國內(nèi)許多高校和科研機構(gòu)在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區(qū)作為重要的評價指標之一。

學(xué)術(shù)影響力提升：進入中科院分區(qū)表是對期刊學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發(fā)展中的期刊來說，獲得較好的分區(qū)能夠吸引更多優(yōu)秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學(xué)術(shù)影響力。

雜志簡介

《Memetic Computing》是一本在計算機科學(xué)領(lǐng)域具有重要影響力的學(xué)術(shù)期刊，由出版社Springer Berlin Heidelberg出版，出版地區(qū)為：GERMANY。

一、基本信息

創(chuàng)刊時間：2009年
出版周期：4 issues per year
ISSN：1865-9284，E-ISSN：1865-9292

定位：

模因被定義為可轉(zhuǎn)移信息的基本單位，存在于大腦中，并通過模仿過程在人群中傳播。從算法的角度來看，模因已被視為先驗知識的構(gòu)建塊，以任意計算表示形式（例如，局部搜索啟發(fā)式、模糊規(guī)則、神經(jīng)模型等）表示，這些先驗知識是通過人類或機器的經(jīng)驗獲得的，并且可以在問題中模仿（即重復(fù)使用）。

《模因計算》雜志歡迎將上述社會文化模因概念納入人工系統(tǒng)的論文，特別強調(diào)通過明確的先驗知識整合來提高計算和人工智能技術(shù)在搜索、優(yōu)化和機器學(xué)習(xí)方面的有效性。因此，該期刊的目標是成為高質(zhì)量理論和應(yīng)用研究的出口，研究混合的、知識驅(qū)動的計算方法，這些方法可以歸為以下任何一種模因?qū)W類別：

類型 1：通用算法與人為設(shè)計的啟發(fā)式方法相結(jié)合，可以捕獲某種形式的先驗領(lǐng)域知識；例如，將進化全局搜索與特定于問題的局部搜索相結(jié)合的傳統(tǒng)模因算法。

類型 2：能夠從各種可用選項中自動選擇、調(diào)整和重用最合適啟發(fā)式方法的算法；例如，在給定優(yōu)化問題的情況下，學(xué)習(xí)全局搜索運算符和多個局部搜索方案之間的映射。

類型 3：通過經(jīng)驗自主學(xué)習(xí)的算法，自適應(yīng)地重用從相關(guān)問題中提取的數(shù)據(jù)和/或機器學(xué)習(xí)模型作為新目標任務(wù)中的先驗知識；示例包括但不限于遷移學(xué)習(xí)和優(yōu)化、多任務(wù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化、或任何其他多X進化學(xué)習(xí)和優(yōu)化方法。

二、內(nèi)容特色

內(nèi)容特色：文章風(fēng)格兼顧專業(yè)性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學(xué)科領(lǐng)域與覆蓋范圍

主要學(xué)科：計算機科學(xué)-計算機：人工智能。
覆蓋范圍：該刊發(fā)文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領(lǐng)域。

四、學(xué)術(shù)影響力與評價

影響因子與分區(qū)：《Memetic Computing》雜志的影響因子為3.3 ，JCR分區(qū)：Q2區(qū)，中科院分區(qū)：大類學(xué)科：計算機科學(xué)，分區(qū)：3區(qū)，小類學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能，分區(qū)：2區(qū)。

發(fā)文量與Gold OA占比：年發(fā)文量：17，Gold OA文章占比：8.64%。