已入选最新版北大核心《自动化学报》发文特征分析

前言

“ 近期陆续有期刊社收到通知，入选北大核心2017版，期刊投稿指南将陆续收集、整理和更新后台信息，并由期刊哥亲自出马，负责分析新进期刊，以帮助刊友们尽早了解期刊的发文特征，为针对性投稿打下基础。欢迎文末留言你想了解的期刊发文特征，我们将首先分析那些点赞率较高的期刊。今天要分析的期刊，是刊友  指南君  提供的情报，在此表示感谢。”

最近2年《自动化学报》大致情况如下：最近2年共发文535篇,平均发文字数14346字。最近2年文章基金比89%：国家自科基金占比29%；国家社科基金占比0%；教育部基金占比0.1%；其他省级基金与博士后等基金占比70%。近2年在自动化学报发文的单位共计1608个：其中，各类研究中心|协会|研究所（院）约占9%；大学（含研究中心、所、院）约占27%；职业技术学院与专科学校约占0%；其他单位未具体统计的单位约占64%。

王飞跃:16  Fei-Yue Wang:12  柴天佑:9  YangQuan Chen:6  袁勇:6  Li Li:5  莫红:4  郑南宁:4  侯增广:4  王伟:4  Huaguang Zhang:4  王坤峰:4  李晓理:3  Xinhu Zheng:3  赵新刚:3  蒋建国:3  阳春华:3  Antonio Visioli:3  C.L.Philip Chen:3  王福利:3  

IEEE:72  中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室:23  Institute of Automation:22  Chinese Academy of Sciences:19  Department of Automation:15  青岛智能产业技术研究院:14  State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems:14  东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室:13  中国科学院大学:12  Department of Electrical and Computer Engineering:10  National University of Defense Technology:9  University of California:9  Northeastern University:8  University of Science and Technology of China:8  IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica:8  CASIA):7  Department of Mathematics:7  合肥工业大学计算机与信息学院:7  School of Automation:7  School of Engineering:7 

深度学习:23  卷积神经网络:14  特征提取:12  神经网络:10  区块链:8  稀疏表示:7  压缩感知:6  动态规划:6  Information for Authors:6  康复机器人:5  机器学习:5  数据驱动:5  最优控制:5  自适应动态规划:5  fractional calculus:5  故障诊断:5  目标跟踪:5  多目标优化:4  sliding mode control(SMC):4  非线性系统:4  

方法:80  研究:56  算法:55  Control:41  Fractional:29  Systems:28  英文:27  模型:24  Based:23  系统:23  System:20  综述:19  中的:19  Order:17  分析:17  With:16  深度学习:15  展望:13  自适应:13  控制:12  面向:12  研究进展:11  图像:11  特征:11  Fractional-order:11  Nonlinear:11  Model:11  改进:10  非线性:10  Design:10

方法:594  算法:422  提出:387  模型:282  The:248  系统:213  数据:205  研究:201  proposed:192  利用:179  图像:174  实验:174  特征:154  control:148  目标:145  method:140  paper:138  分析:130  信息:124  设计:123  结果表明:122  采用:117  控制:117  过程:115  based:114  systems:106  提高:104  results:104  技术:103  中的:103  

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