如何查詢SCI期刊的JCR分區？

1.Web of Science平臺查詢：使用瀏覽器打開Web of Science的官方網站。請注意，該網站可能需要注冊登錄才能使用。在搜索框中輸入想要查詢的期刊名稱，進行搜索。在搜索結果中找到對應的期刊，點擊進入期刊詳情頁面，可以找到期刊的影響因子以及分區情況。Web of Science通常提供JCR分區信息，包括Q1、Q2、Q3、Q4四個分區。

2.中科院文獻情報中心查詢：使用瀏覽器打開中科院文獻情報中心的官方網站，或進入其期刊分區查詢頁面，在搜索結果中找到對應的期刊，查看其分區情況。中科院文獻情報中心的分區主要是根據期刊超越指數來劃分，與JCR分區有所不同，但同樣具有參考價值。

3.聯系期刊編輯部：如果對某個期刊的分區情況有疑問，可以直接聯系雜志社或咨詢在線客服。

需要注意的是，如果目標期刊未被SCI收錄，則無法查詢到JCR分區信息；部分新興期刊或非英文期刊可能不在JCR數據庫中。在選擇期刊時，除了考慮分區情況外，還需要綜合考慮期刊的影響力、發表難度、研究領域等因素。

《Evolving Systems》雜志簡介：

《Evolving Systems》是一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的English學術期刊由SPRINGER HEIDELBERG出版商出版，出版周期6 issues per year。該刊發文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域，旨在及時、準確、全面地報道國內外COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE工作者在該領域的科學研究等工作中取得的經驗、科研成果、技術革新、學術動態等。

《Evolving Systems》中文名稱：《不斷發展的系統》，ISSN號為1868-6478，E-ISSN號為1868-6486。6 issues per year出版一期特刊，專注于計算機：人工智能領域的關鍵概念，提供最新的研究概述。

《進化系統》涵蓋了動態進化系統領域的調查、方法論和應用導向論文。‘進化系統’的靈感來自于動態變化和進化環境中系統模型進化的理念。與機器學習、數學建模和相關學科中的標準方法不同，這些方法假設并先驗地固定模型結構，問題集中在參數優化上，而進化系統允許模型結構逐漸改變/進化。這種持續或終身學習和領域適應的目的是自我組織。它可以適應新的數據模式，更適合流數據、遷移學習，并且可以識別和學習未知和不可預測的數據模式。這些特性對于自主機器人系統至關重要，因為這些系統在設計完成后（運行時）會繼續學習和適應。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩、不可預測環境中系統建模、聚類、分類、預測和控制的各個方面的問題，并描述其設計的新方法和途徑。

該期刊致力于從系統方法到案例研究和實際工業應用的自我開發、自我組織和進化系統的主題。它涵蓋了方法論的各個方面，例如

不斷發展的系統方法

不斷發展的神經網絡和神經模糊系統

不斷發展的分類器和聚類

不斷發展的控制器和預測模型

不斷發展的可解釋人工智能系統

不斷發展的系統應用

而且還關注新的范式和應用，包括醫學、機器人、商業、工業自動化、控制系統、交通、通信、環境監測、生物醫學系統、安全和電子服務、金融和經濟。所有提交的方法和系統的共同特征是系統和環境的不斷發展。

該期刊涵蓋與以下內容相關的貢獻：

1）機器學習、人工智能、計算智能和數學建模方法

2）來自自然和生物學的靈感，包括神經科學、生物信息學和分子生物學、量子物理學

3）在工程、商業、社會科學中的應用。

該刊已被SCIE數據庫收錄，顯示了其學術影響力和認可度。此外，該期刊在中科院最新升級版分區表中，被歸類為計算機科學大類4區，COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能小類4區，進一步證明了其在學術界的地位。

從影響因子來看，《Evolving Systems》雜志的影響因子為：2.7 ，這表明該期刊所發表的論文在學術界具有廣泛的影響力和引用率。該期刊的CiteScore為7.8，SJR為0.746，SNIP為1.022，顯示出其在國際學術界的重要影響力。