《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區(qū)：3區(qū)； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區(qū)：3區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高，說明該期刊在學科內(nèi)的學術影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評估其研究成果質(zhì)量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由Springer Berlin Heidelberg?出版，創(chuàng)刊于2010年，出版周期為12 issues per year。

控制論涉及描述我們?nèi)粘Ｉ钪袩o處不在的系統(tǒng)之間的復雜交互和相互關系。機器學習發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中變量和變量集合之間的基本函數(shù)關系。機器學習和控制論學科的融合旨在通過從數(shù)據(jù)中學習的各種機制發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)之間的各種交互形式。

《國際機器學習和控制論雜志》（IJMLC）專注于機器學習和控制論交匯處出現(xiàn)的關鍵研究問題，并作為快速傳播該領域最新進展的廣泛論壇。IJMLC 的重點是受工程、數(shù)學、認知科學和應用等不同學科啟發(fā)的機器學習和控制論方案的混合開發(fā)。與機器學習和控制論所有方面相關的新想法、設計方案、實現(xiàn)和案例研究都屬于 IJMLC 的范圍。

該期刊涵蓋的關鍵研究領域包括：

用于建模系統(tǒng)間交互的機器學習

用于支持發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)-環(huán)境交互的模式識別技術

系統(tǒng)-環(huán)境交互的控制

生物和生物啟發(fā)系統(tǒng)中的生化相互作用

用于改進系統(tǒng)間通信方案的學習

《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為3.1，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q2

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：86 / 197，百分位：56.6%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：84 / 198，百分位：57.83%；

《International Journal Of Machine Learning And Cybernetics》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：3.75%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關鍵數(shù)據(jù)：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）：7.9，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數(shù)：30，年發(fā)文量：295篇

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