夜雨聆风
▷（截至2026年6月最新情报：）
一、期刊收录情况（截至2026年6月）
《模式识别与人工智能》（ISSN: 1003-6059，CN: 34-1089/TP）创刊于1989年，由中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心、中国科学院合肥智能机械研究所主办，郑南宁院士担任主编，是国内模式识别与人工智能领域的垂直专业核心期刊，具体收录资质如下：
1. 国内核心数据库
• 连续入选《中文核心期刊要目总览》（1992年首版至2023年第十版，自动化技术/计算机技术领域）
• 中国科学引文数据库（CSCD）核心库来源期刊（2025-2026年度）
• 中国科技核心期刊（统计源核心，2025学术卷）
• 入选第一批国家认定学术期刊
2. 行业分级目录
• 入选中国科协分领域高质量科技期刊分级目录，获评T2级（非常优秀期刊），同时在细分领域目录中位列T3级
• RCCSE中国学术期刊评价为A类核心期刊
3. 国际数据库收录
• 日本科学技术振兴机构数据库（JST）、波兰哥白尼索引（IC）收录
• 1995年起入选EI Page One，现为EI中国期刊目录收录期刊
4. 国内全文数据库
• 知网、万方、维普三大数据库全文收录，国家图书馆、上海图书馆馆藏
• 最新复合影响因子约2.236，综合影响因子约1.5
核心优势与社会评价：
二、同级别期刊中的优劣势分析
参照国内自动化与人工智能领域“北大核心+CSCD核心+EI收录”的同梯队中文期刊（如《控制与决策》《智能系统学报》《电子与信息学报》等），其优劣势对比如下：
优势
1. 领域垂直性强，学术背书扎实
是国内最早专注模式识别与人工智能方向的专业期刊之一，覆盖模式识别理论、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能系统等16个细分方向，学科聚焦度远高于综合类计算机期刊。主编及编委会汇聚领域内知名学者，在国内AI圈的专业认可度较高。
2. 收录资质齐全，适配国内评价体系
同时具备北大核心、CSCD核心、科技核心、EI收录四重核心资质，完全满足国内绝大多数高校博士毕业、中级及副高职称评定的期刊级别要求，在工科院校自动化、计算机学院的认可度稳定。
3. 审稿意见专业性强，学术把关严格
外审专家多为领域一线研究者，修改意见多针对实验设计、对比验证、创新点表述等核心内容，提出具体可落地的优化建议，较少出现空泛评价，对提升论文质量有实质帮助。
4. 出版周期稳定，年发文量适中
为月刊，年发文量约300-400篇，相较于同级别季刊、双月刊，发表节奏更可控。
劣势
1. 国际影响力不足，无SCI收录
未被SCI/SSCI、Scopus等主流国际数据库收录，仅被区域性数据库收录，国际传播度和学术影响力远低于同领域国际期刊，无法满足高层次人才评定、国家级项目结题对国际成果的要求。
2. 影响因子处于同级别中下游
复合影响因子约2.2，在自动化类中文核心期刊中排名中等偏下，低于《自动化学报》《控制与决策》等头部中文核心，文献计量指标表现一般。
3. 初审淘汰率高，容错空间小
编辑初审把关严格，对论文主题聚焦度、字数（官方要求约1.5万字）、格式规范度要求高，方向稍有偏差或论题分散即会被快速拒稿。
4. 审稿周期波动较大
官方承诺6个月内给出评审结果，但部分稿件外审周期较长，存在超期情况，对时间紧张的作者不够友好。
针对性投稿意见：（结合实际发生案例）
三、真实投稿场景与代表性作者评价
结合公开的作者投稿反馈，全流程真实情况如下：
1. 初审阶段：快筛严格，拒稿迅速
编辑初审周期通常为3-7个工作日，主要核查方向匹配度、字数、格式等基础项，不合格稿件直接退稿，无需送外审。
代表性评价（2026年4月投稿作者）：“飞速拒稿。作者好！本刊刊文方向是：以某个具体问题为核心的研究论文，字数要求一万五千字左右。您的论题分散，与刊文方向不一致，请另行他投。祝好。”
2. 外审阶段：意见专业，聚焦实证与创新
通过初审后通常送2-3位外审专家，审稿周期1-3个月不等。意见多围绕实验完整性、方法创新性展开，可落地性强。
代表性评价（2025年12月投稿作者）：“初审很快就过了，外审专家的修改建议也很有针对性，不是那种泛泛而谈的话，比如我论文里的实证分析部分，专家建议增加对照组数据，改完之后论文的说服力确实强了不少。”
3. 修改与终审：严格落实意见，录用率提升明显
大修后通常返回原审稿人再审，逐条回应并落实修改意见的稿件，最终录用概率较高。
代表性评价（2025年12月投稿作者）：“审稿人要求比较高，投稿的时候可以适时催稿。杂志对文章要求很严格，必须全力按照审稿人的意见来修改，但该杂志的水平还是蛮高的。”
4. 录用后流程：支付稿酬，见刊周期适中
录用后一次性支付稿酬（含印刷版、光盘版、网络版）并赠送样刊，从录用到正式见刊通常需要2-4个月。
四、结合政策与实际的投稿建议
政策背景参考
1. 该刊入选中国科协高质量科技期刊分级目录T2级，符合当前国内“破五唯”、推行高质量学术评价的政策导向，在多数高校和科研机构的职称评定、绩效考核中被认可为高质量中文期刊。
2. 遵循国内学术期刊统一的AIGC使用规范：生成式AI仅可作为语言润色、逻辑梳理的辅助工具，禁止AI署名，投稿需确保数据、文献、结论的真实性，必要时需披露AI使用情况。
具体投稿建议
1. 投稿前精准匹配定位
• 主题必须聚焦单一具体的模式识别/人工智能问题，避免大而全的综述或泛应用类稿件，字数控制在1.3-1.7万字区间；
• 优先投递算法创新、模型改进、理论方法类研究，纯工程应用、无核心方法创新的稿件录用概率极低；
• 严格按照投稿须知排版，图表、参考文献均需中英文对照。
2. 流程与时间规划
• 通过官方网站作者中心在线投稿；
• 预留至少6个月审稿周期，若毕业、评职称时间紧张，建议同时备选1-2本同级别期刊；
• 审稿超4个月可通过官方邮箱礼貌催稿，超过6个月未回复可按官方规则自行处理稿件。（有点久了……）
3. 审稿意见应对策略
• 对每条外审意见逐条回应，不采纳的意见需给出充分学术理由，不可直接忽略；
• 涉及实验补充、对照组增加的修改建议尽量落实，这是影响最终录用的核心因素；
• 大修回复信结构清晰，标注修改位置和对应页码，方便审稿人核查。
4. 适配人群建议
• 适合：国内高校博士研究生毕业、高校教师中级/副高职称评定、科研院所绩效考核，且研究方向为模式识别/人工智能细分领域的作者；
• 不适合：需要SCI/SSCI成果用于正高评定、人才项目申报的作者，以及投稿时间不足3个月的作者。
*文中涉及披露或枚举部分数据信息，为作者搜集各地相关政策文件、各大数据库筛查数据、网络新闻资讯与身边投稿实例后建立在个人理解之上的整合与分享。
编辑/孙阳 Sunny
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