要提升在《Evolving Systems》雜志上的發(fā)表速度，可以從以下幾個方面著手：

1、了解期刊特點與要求

熟悉期刊定位、研讀投稿指南。

2、優(yōu)化稿件質(zhì)量

精心準(zhǔn)備論文：在投稿前，確保論文結(jié)構(gòu)清晰、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、語言流暢，并符合期刊的格式要求。

摘要與關(guān)鍵詞：撰寫簡潔明了的摘要和準(zhǔn)確無誤的關(guān)鍵詞，以便編輯和審稿人快速了解論文的核心內(nèi)容和創(chuàng)新點。

數(shù)據(jù)完整準(zhǔn)確：確保研究數(shù)據(jù)完整、以便審稿人能夠快速驗證論文的可靠性和科學(xué)性。

3、積極溝通與合作

與編輯保持溝通、及時回應(yīng)審稿意見、推薦審稿人。

4、選擇投稿時機(jī)

避開投稿高峰期、關(guān)注期刊動態(tài)。

5、利用專業(yè)服務(wù)

語言潤色服務(wù)：如果English不是作者的母語，可以考慮使用專業(yè)的語言潤色服務(wù)來修飾論文初稿和投稿信中的措辭，確保英語運用準(zhǔn)確清晰。

《Evolving Systems》雜志ISSN號：1868-6478，E-ISSN號：1868-6486，國際標(biāo)準(zhǔn)簡稱為EVOL SYST-GER，中文名稱為：《不斷發(fā)展的系統(tǒng)》。

該雜志由SPRINGER HEIDELBERG出版，出版語言為English，出版地區(qū)為GERMANY，出版周期為6 issues per year。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機(jī)：人工智能領(lǐng)域的SCI學(xué)術(shù)期刊，被國際權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，其在學(xué)術(shù)界擁有較高的影響力和學(xué)術(shù)地位。

《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，因為這些系統(tǒng)在設(shè)計完成后（運行時）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。

該雜志在中科院分區(qū)表中，大類學(xué)科“計算機(jī)科學(xué)”為4區(qū)，小類學(xué)科“COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE”為4區(qū)；在JCR分區(qū)等級為Q3。其影響因子為2.7。

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