2026人工智能方向
CCF推荐B类期刊全攻略
投稿选刊犯难？带你了解人工智能领域CCF推荐期刊全貌！
中国计算机学会（CCF）
中国计算机学会（CCF）推荐国际学术期刊目录已成为国内计算机领域学术评价的重要参考标准，为研究人员提供了明确的投稿指南。
本文将详细介绍人工智能领域CCF推荐A类期刊的最新信息，助你精准选择适合的投稿目标。
人工智能领域CCF-B类期刊：Neural Computation、Neural Networks、Pattern Recognition (PR)、Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL)，这些期刊以严格的审稿流程和扎实的学术影响力著称，是人工智能相关领域学者展示重要研究成果的高水平平台。
Neural Computation
(NC)
影响因子：2.1
期刊分区：JCR3区，中科院4区
年发文量：100+篇
研究领域：计算机科学、人工智能、数学、机器学习、心理学、生物、物理、人工神经网络
投稿特点：MIT Press出版，历史悠久，专注于神经科学与计算科学的交叉基础研究。强调从生物学启发或理论角度理解智能计算模型，而非纯工程应用。对理论的严密性和生物学合理性有较高要求。
投稿经验：审稿周期通常在3个月，审稿人多为该交叉领域的资深学者，意见深刻。文章需在理论推导或与生物机制的关联上有明确贡献。
投稿点评：是计算神经科学和理论神经科学领域的经典老牌期刊。虽然影响因子不突出，但在其细分领域内认可度很高，适合发表具有坚实数学基础和生物学洞见的研究。
Neural Networks
(NN)
影响因子：6.3
期刊分区：JCR1区，中科院2区
年发文量：400+篇
研究领域：人工神经网络、深度学习、机器学习、计算智能
投稿特点：Elsevier出版，国际神经网络学会(INNS)的官方期刊。范围覆盖从神经网络模型理论、学习算法到各类应用（视觉、语音、生物信息等）。要求工作具有创新性，实验充分，并与现有神经网络文献有清晰对比。
投稿经验：审稿周期通常在4-8个月。作为领域主流期刊，投稿量大，审稿流程规范。需注重在神经网络框架下的原创性贡献，理论创新或重大应用提升均可
投稿点评：是神经网络领域具有权威性和广泛影响力的核心期刊之一，介于顶级期刊和优质期刊之间。在此期刊发表论文是神经网络/深度学习研究者的重要成果体现。
Pattern Recognition
(PR)
影响因子：7.6
期刊分区：JCR1区，中科院1区
年发文量：700+篇
研究领域：模式识别、计算机视觉、图像处理、机器学习、数据挖掘
投稿特点：Elsevier出版，国际模式识别协会(IAPR)的官方期刊。非常传统和经典的模式识别期刊，涵盖从底层图像处理到高层模式分析的全链条。近年来积极吸纳深度学习在模式识别中的应用，但依然强调方法的稳健性、可解释性和严谨的对比实验。
投稿经验：审稿周期较长，通常6-12个月，审稿严格，对实验的全面性和对比的公平性要求极高。投稿时需突出在模式识别核心问题上的贡献。
投稿点评：模式识别领域的“少林寺”，历史悠久，声誉卓著。虽然影响因子不及一些纯AI顶刊，但在学术圈内（尤其是传统模式识别、图像分析领域）地位非常稳固，论文质量要求高。
Transactions of the Association for Computational Linguistics
(TACL)
影响因子：6.9
期刊分区：JCR1区，中科院2区
年发文量：90篇
研究领域：计算语言学、自然语言处理、机器学习（侧重NLP）
投稿特点：TACL是国际计算语言学学会(ACL)主办、MIT出版社出版的顶级学术期刊，采用开放获取(OA)模式。期刊特别欢迎能够显著推动计算语言学领域发展的原创性、已完成的研究工作，要求论文展示深入的分析和严谨的实验，对学术界和工业界具有重要参考价值。采用双盲评审模式，审稿人专业度极高。
投稿经验：审稿周期平均约3个月，初审约7天，外审约1个月。稿件需符合ACL论文模板，强调理论推导与实验验证的平衡。录用率较低，要求工作必须在技术深度和实验完整性上都达到顶尖水准。投稿通过ACL官方平台提交，支持双盲评审。
投稿点评：TACL是NLP领域公认的顶级期刊，在194个语言学期刊中排名第1，在145个人工智能期刊中排名第11。中国人工智能学会将其分为B类期刊(CAAI-B)。一篇TACL论文足以奠定青年学者的学术地位，对申请教职、基金项目以及晋升职称都具有重要作用，是国内外高校和研究机构公认的顶级成果。
注：以上数据来源网络，仅供参考
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