材料科学类3区SCI,仅13天超快上线见刊,国人友好!!

本文分享了一篇关于低温环境下新型生物降解材料研究的录用案例,从2023年11月16日提交论文到2024年2月29日被JCR3区SCI期刊录用,仅用时3个月13天,显示了该期刊的高效审稿过程和对国人的友好政策。

录用案例

JCR3区材料类SCI (3.31截稿)

【期刊简介】IF:3.0-4.0,JCR3区,中科院4区;

【检索情况】SCI在检;

【征稿领域】低温环境下新型生物降解材料的开发相关或结合研究均可;

【案例分享】重要时间节点如下:

2024/3/13 见刊;

2024/2/29 期刊部录用Accept;

2023/11/16 提交论文;

仅3个月13天录用,13天上线见刊!

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见刊截图来源:期刊官网

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录用截图来源:期刊官网投稿系统

期刊详情

01 自引率

该期刊自引率整体呈上升趋势,但上升幅度不大,最新影响因子为6.2%。

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来源:WOS数据库

02 国人占比

排名前三的发文国家/地区分别为中国、美国和德国。国人占比排名第一,占比54.785%,可见该期刊对国人非常友好。

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来源:WOS数据库

03 年发文量

小编为大家统计了期刊近八年的发文量,由以下数据来看,该期刊发文量先升后降,2023年发文561篇。

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来源:WOS数据库

04 小结

这本期刊是Frontiers旗下材料科学领域的优质期刊。近三年无预警,对国人非常友好,自引率低,投稿难度较低,经我处发表的案例均在2-4个月左右录用,最快13天见刊。

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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