中科院分區在SCI期刊中具有重要地位，主要體現在以下幾個方面：

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

學術評價：國內許多高校和科研機構在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區作為重要的評價指標之一。

學術影響力提升：進入中科院分區表是對期刊學術質量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發展中的期刊來說，獲得較好的分區能夠吸引更多優秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學術影響力。

雜志簡介

《Evolving Systems》是一本在計算機科學領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社SPRINGER HEIDELBERG出版，出版地區為：GERMANY。

一、基本信息

出版周期：6 issues per year
ISSN：1868-6478，E-ISSN：1868-6486

定位：

《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。

二、內容特色

內容特色：文章風格兼顧專業性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學科領域與覆蓋范圍

主要學科：計算機科學-計算機：人工智能。
覆蓋范圍：該刊發文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域。

四、學術影響力與評價

影響因子與分區：《Evolving Systems》雜志的影響因子為2.7 ，JCR分區：Q3區，中科院分區：大類學科：計算機科學，分區：4區，小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能，分區：4區。

發文量與Gold OA占比：年發文量：74，Gold OA文章占比：5.48%。