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Mechanical Systems And Signal Processing是工程技術(shù)領(lǐng)域的一本權(quán)威期刊。由Academic Press Inc.出版社出版。該期刊主要發(fā)表工程技術(shù)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于1987年，是工程技術(shù)領(lǐng)域中具有代表性的學(xué)術(shù)刊物。該期刊主要刊載工程技術(shù)-工程：機械及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進展，更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標準，確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價值。此外，該刊同時被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄，并被劃分為中科院SCI1區(qū)期刊，相當于A級期刊（最高刊物級別），它始終堅持創(chuàng)新，不斷專注于發(fā)布高度有價值的研究成果，不斷推動工程技術(shù)領(lǐng)域的進步。
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| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術(shù) | 1區(qū) | ENGINEERING, MECHANICAL 工程：機械 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術(shù) | 1區(qū) | ENGINEERING, MECHANICAL 工程：機械 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術(shù) | 1區(qū) | ENGINEERING, MECHANICAL 工程：機械 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術(shù) | 2區(qū) | ENGINEERING, MECHANICAL 工程：機械 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術(shù) | 1區(qū) | ENGINEERING, MECHANICAL 工程：機械 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術(shù) | 1區(qū) | ENGINEERING, MECHANICAL 工程：機械 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 按JIF指標學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：ENGINEERING, MECHANICAL | SCIE | Q1 | 5 / 180 |
97.5% |
| 按JCI指標學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：ENGINEERING, MECHANICAL | SCIE | Q1 | 5 / 180 |
97.5% |
| 學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 大類：Engineering 小類：Aerospace Engineering | Q1 | 3 / 153 |
98% |
| 大類：Engineering 小類：Civil and Structural Engineering | Q1 | 9 / 379 |
97% |
| 大類：Engineering 小類：Mechanical Engineering | Q1 | 19 / 672 |
97% |
| 大類：Engineering 小類：Computer Science Applications | Q1 | 41 / 817 |
95% |
| 大類：Engineering 小類：Signal Processing | Q1 | 8 / 131 |
94% |
| 大類：Engineering 小類：Control and Systems Engineering | Q1 | 19 / 321 |
94% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年發(fā)文量 | 193 | 308 | 432 | 517 | 589 | 912 | 522 | 1331 | 1014 | 932 |
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| CHINA MAINLAND | 1041 |
| USA | 241 |
| England | 201 |
| Italy | 125 |
| France | 114 |
| GERMANY (FED REP GER) | 92 |
| Australia | 91 |
| Belgium | 75 |
| Canada | 68 |
| Poland | 54 |
| 機構(gòu) | 數(shù)量 |
| XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY | 88 |
| HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY | 59 |
| NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY | 59 |
| NANJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS & ASTRONAUTICS | 54 |
| UNIVERSITY OF LIVERPOOL | 53 |
| BEIHANG UNIVERSITY | 52 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 51 |
| KU LEUVEN | 47 |
| HONG KONG POLYTECHNIC UNIVERSITY | 46 |
| SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY | 45 |
| 文章名稱 | 引用次數(shù) |
| Deep learning and its applications to machine health monitoring | 251 |
| Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery: A review | 200 |
| Machinery health prognostics: A systematic review from data acquisition to RUL prediction | 163 |
| A deep convolutional neural network with new training methods for bearing fault diagnosis under noisy environment and different working load | 132 |
| A review on the application of deep learning in system health management | 122 |
| Deep normalized convolutional neural network for imbalanced fault classification of machinery and its understanding via visualization | 81 |
| An intelligent fault diagnosis approach based on transfer learning from laboratory bearings to locomotive bearings | 78 |
| A novel method for intelligent fault diagnosis of rolling bearings using ensemble deep auto-encoders | 63 |
| Rolling bearing fault feature learning using improved convolutional deep belief network with compressed sensing | 60 |
| A review on data-driven fault severity assessment in rolling bearings | 59 |
SCIE
影響因子 1.5
CiteScore 2.8
SCIE
影響因子 1.5
CiteScore 3.6
SCIE
CiteScore 8.9
SCIE
影響因子 0.5
CiteScore 1.8
SCIE
影響因子 2.2
CiteScore 6.5
SCIE
影響因子 0.4
CiteScore 2.2
SCIE SSCI
影響因子 4.1
CiteScore 7.1
SCIE SSCI
影響因子 0.9
CiteScore 1.5
SCIE SSCI
影響因子 12.5
CiteScore 22.1
SCIE
影響因子 4.5
CiteScore 8.1
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