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如果论文被《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》杂志拒稿，可以采取以下策略进行应对和改进，以提高再次投稿的成功率：

一、分析拒稿原因

1.仔细阅读审稿意见：编辑和审稿人通常会提供详细的拒稿理由，包括研究创新性不足、实验方法缺陷等。

2.区分“可修改”与“不可修改”问题：

可修改：如语言问题、格式不符、实验补充等，可针对性改进。

不可修改：如期刊主题不符，则需另选目标期刊。

二、针对反馈，修改完善

补充实验或数据：针对审稿人提出的数据或分析缺陷，补充实验以增强说服力。?

强化创新性：明确论文填补的研究空白，并在引言和讨论部分突出其学术价值?。

语言与格式规范：使用专业工具润色语言，确保格式符合目标期刊要求?。?

三、调整投稿策略

修改后重投原期刊?：若编辑允许修改后重投（如“大修”状态），需逐条回复审稿意见并提交修订稿。

改投其他期刊?：若因“选题不匹配”被拒，选择研究方向更契合的期刊。

通过这些措施，作者可以将拒稿转化为学术成长的机会，进一步提升自己的研究能力。

《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》杂志简介与数据分析

基本信息：

创刊时间：2012年

出版商：IEEE Computational Intelligence Society

出版周期：12 issues/year

出版语言：English

国际简称：IEEE T NEUR NET LEAR

中文名称：神经网络和学习系统的IEEE交易

ISSN：2162-237X；E-ISSN：2162-2388

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

权威数据库：SCIE

定位与覆盖范围：

定位：专注发布COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE领域的学术期刊。

覆盖范围：涵盖COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE等领域的最新研究成果、技术革新、学术动态等，旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。

数据与影响力分析

影响因子：根据最新数据，《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》杂志的影响因子为10.2，显示其在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE领域具有较高的学术影响力。

分区信息：在中科院最新升级版分区表中，《Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems》杂志位于大类学科计算机科学1区，小类学科COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE计算机：硬件1区。小类学科COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS计算机：理论方法1区。小类学科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机：人工智能2区。小类学科ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC工程：电子与电气2区。同时，在JCR分区中，该杂志位于Q1区，表明其学术水平较高。

投稿咨询

年发文量：1020，审稿周期预计为：平均审稿速度为 一般,3-8周 ，CiteScore：23.8、SJR：4.17、SNIP：3.995。

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