期刊簡介

不斷發(fā)展的系統(tǒng)(Evolving Systems)是一本由SPRINGER HEIDELBERG出版的一本COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學(xué)術(shù)刊物，主要報(bào)道COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE相關(guān)領(lǐng)域研究成果與實(shí)踐。本刊已入選來源期刊，出版周期6 issues per year。2021-2022年最新版WOS分區(qū)等級：Q3，2023年發(fā)布的影響因子為2.7，CiteScore指數(shù)7.8，SJR指數(shù)0.746。本刊非開放獲取期刊。

《進(jìn)化系統(tǒng)》涵蓋了動態(tài)進(jìn)化系統(tǒng)領(lǐng)域的調(diào)查、方法論和應(yīng)用導(dǎo)向論文。‘進(jìn)化系統(tǒng)’的靈感來自于動態(tài)變化和進(jìn)化環(huán)境中系統(tǒng)模型進(jìn)化的理念。與機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)建模和相關(guān)學(xué)科中的標(biāo)準(zhǔn)方法不同，這些方法假設(shè)并先驗(yàn)地固定模型結(jié)構(gòu)，問題集中在參數(shù)優(yōu)化上，而進(jìn)化系統(tǒng)允許模型結(jié)構(gòu)逐漸改變/進(jìn)化。這種持續(xù)或終身學(xué)習(xí)和領(lǐng)域適應(yīng)的目的是自我組織。它可以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)模式，更適合流數(shù)據(jù)、遷移學(xué)習(xí)，并且可以識別和學(xué)習(xí)未知和不可預(yù)測的數(shù)據(jù)模式。這些特性對于自主機(jī)器人系統(tǒng)至關(guān)重要，因?yàn)檫@些系統(tǒng)在設(shè)計(jì)完成后（運(yùn)行時）會繼續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩(wěn)、不可預(yù)測環(huán)境中系統(tǒng)建模、聚類、分類、預(yù)測和控制的各個方面的問題，并描述其設(shè)計(jì)的新方法和途徑。

該期刊致力于從系統(tǒng)方法到案例研究和實(shí)際工業(yè)應(yīng)用的自我開發(fā)、自我組織和進(jìn)化系統(tǒng)的主題。它涵蓋了方法論的各個方面，例如

不斷發(fā)展的系統(tǒng)方法

不斷發(fā)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)模糊系統(tǒng)

不斷發(fā)展的分類器和聚類

不斷發(fā)展的控制器和預(yù)測模型

不斷發(fā)展的可解釋人工智能系統(tǒng)

不斷發(fā)展的系統(tǒng)應(yīng)用

而且還關(guān)注新的范式和應(yīng)用，包括醫(yī)學(xué)、機(jī)器人、商業(yè)、工業(yè)自動化、控制系統(tǒng)、交通、通信、環(huán)境監(jiān)測、生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)、安全和電子服務(wù)、金融和經(jīng)濟(jì)。所有提交的方法和系統(tǒng)的共同特征是系統(tǒng)和環(huán)境的不斷發(fā)展。

該期刊涵蓋與以下內(nèi)容相關(guān)的貢獻(xiàn)：

1）機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、計(jì)算智能和數(shù)學(xué)建模方法

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

3）在工程、商業(yè)、社會科學(xué)中的應(yīng)用。