期刊档案 · COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Evolving Systems
ISSN 1868-6478 · eISSN 1868-6486 · SPRINGER HEIDELBERG · GERMANY · 6 issues per year
Evolving Systems 中科院 计算机科学 4区（2025 年升级版），影响因子 3.68，混合开放获取，APC 约 2,590 美元，近 24 个月 103 篇文章投稿到接收中位 278 天，2025 年发文 128 篇，SCIE、Scopus 收录。
研究范围
研究范围与定位
Evolving Systems 由 SPRINGER HEIDELBERG 出版，属中科院计算机科学大类（2025 升级版4区）。按 OpenAlex 近年发文统计，该刊主要发表 Neural Networks and Applications、Metaheuristic Optimization Algorithms Research、Data Stream Mining Techniques 等主题的论文，这 3 个主题约占 26.6%，主导子领域为 Artificial Intelligence。（根据 OpenAlex 主题统计与中科院分区数据生成）
Evolving Systems covers surveys, methodological, and application-oriented papers in the area of dynamically evolving systems addressing continual (life-long) learning, open-set classification, self-learning and self-developing, self-evolving models and systems. Evolving systems are inspired by the idea of system model evolution in a dynamically changing and evolving environment. In contrast to the standard approach in machine learning, mathematical modelling, and related disciplines where the model structure is assumed and fixed a priori and the problem is primarily focused on parametric optimisation, evolving systems allow the learning representations and the model structure or architecture to gradually change/evolve. The aim of such continuous or life-long learning and domain adaptation is self-organisation. It can adapt to new data patterns, is more suitable for streaming data, transfer learning and can recognise and learn from unknown and unpredictable data patterns. Such properties are critically important for autonomous, robotic systems that continue learning and adapting after being designed (at run time). Evolving Systems solicits publications that address the problems of all aspects of system modelling, clustering, classification, prediction, anomaly detection and control in non-stationary, unpredictable environments and describe new methods and approaches for their design. The journal is devoted to the topic of self-developing, self-organised, and evolving systems in its entirety – from systematic methods to case studies and real industrial applications. It covers all aspects of the methodology, such as Evolving Systems Methodology Evolving Neural Networks and Neuro-fuzzy Systems Evolving Classifiers and Clustering Evolving Controllers and Predictive models Evolving Explainable AI systems Evolving Systems Applications but also looking at new paradigms and applications, including medicine, robotics, business, industrial automation, control systems, transportation, communications, environmental monitoring, biomedical systems, security, and electronic services, finance and economics. The common features for all submitted methods and systems are the evolving nature of the systems and the environments. The journal is encompassing contributions related to: 1) Methods of machine learning, AI, computational intelligence and mathematical modelling 2) Inspiration from Nature and Biology, including Neuroscience, Bioinformatics and Molecular biology, Quantum
摘自期刊官网 Aims & Scope
研究方向（LetPub）：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
主编 Plamen Angelov出版商官网
编委会国家分布：中国大陆 3 位（约 5%）；主要国家 意大利 9、巴西 9、英国 8、中国 3、美国 3（共 56 位编委标注了国家） 编委会 ↗出版商官网 ·
主要研究主题 OpenAlex 近年发文统计，占比为近似值
- Neural Networks and ApplicationsComputer Science10%
- Metaheuristic Optimization Algorithms ResearchComputer Science9.8%
- Data Stream Mining TechniquesComputer Science6.8%
- Fuzzy Logic and Control SystemsComputer Science6.2%
- Anomaly Detection Techniques and ApplicationsComputer Science4.9%
- AI in cancer detectionComputer Science4.4%
- Face and Expression RecognitionComputer Science4.1%
- Evolutionary Algorithms and ApplicationsComputer Science4.1%
分区与收录
学科分区与数据库收录
中科院期刊分区表
期刊分区表（ 2025年3月升级版）计算机科学 4 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 计算机科学 | 4 区 |
| 小类 | 计算机：人工智能COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | 4 区 |
Top 期刊：否综述期刊：否
《新锐期刊分区表》（ 2026年3月发布）计算机科学 3 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 计算机科学 | 3 区 |
| 小类 | 计算机：人工智能COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | 4 区 |
Top 期刊：否综述期刊：未标注
期刊分区表（ 2023年12月旧的升级版）计算机科学 4 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 计算机科学 | 4 区 |
| 小类 | 计算机：人工智能COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | 4 区 |
Top 期刊：否综述期刊：否
数据库收录
SCIEScopusLetPub
国际期刊预警名单：各版本均未列入LetPub
期刊官网自述收录
EI CompendexINSPECCASDBLPCurrent Contents出版商官网
其他：Google Scholar、EBSCO、ProQuest、Dimensions、CNKI、Baidu、ACM Digital Library、Naver、OCLC、Portico、CLOCKSS
期刊官网列出的收录清单，未与各数据库逐一核对；Web of Science 各子库以上方记录为准。
不同版本、大类与小类分别展示，不将不同评价口径合并为一个分区值；投稿与考核前请确认所在机构采用的版本。
指标
影响力指标与发文规模
影响力指标
- 影响因子
- 3.68LetPub ·
- 影响因子（出版商公布） 2025
- 3.7出版商官网 ·
- 五年影响因子（出版商公布） 2025
- 3.4出版商官网 ·
- CiteScore 2026-06
- 8.1LetPub ·
- SJR 2026-06
- 0.75LetPub ·
- SNIP 2026-06
- 1.19LetPub ·
- h-index
- 52OpenAlex ·
- i10-index
- 326OpenAlex ·
- 两年平均被引
- 4.15OpenAlex ·
- 自引率
- 5.4%LetPub ·
- Gold OA 文章占比
- 8.42%LetPub ·
发文规模
- 年文章数
- 125LetPub ·
- 年下载量（出版商公布） 2025
- 115,300出版商官网 ·
逐年发文量 OpenAlex 统计 · 累计 870 篇 · 当年数据不完整
| 年份 | 发文量 | 其中 OA | 被引 |
|---|---|---|---|
| 2026 | 100 | 12 | 21 |
| 2025 | 128 | 16 | 447 |
| 2024 | 90 | 12 | 852 |
| 2023 | 76 | 16 | 1,004 |
| 2022 | 74 | 12 | 1,453 |
| 2021 | 46 | 10 | 881 |
不同来源的统计口径与观测时间不同，页面保留各来源原值；“出版商公布”为期刊官网自述数据。
审稿与录用
审稿周期与录用情况
文章统计的审稿周期 Crossref 登记的稿件日期 · 至
278 天投稿到接收中位数 · P25–P75 194 天 – 422 天
- 接收到上线
- 中位数 28 天（103 篇）
- 投稿到上线
- 中位数 327 天
- 样本
- 103 篇有投稿与接收日期的文章（窗口内共 246 篇），最近一篇接收于
只统计最终被录用并发表的文章，不含被拒稿件的处理时间，因此通常长于出版商公布的"首次决定时间"。
其他来源
- 投稿到首次决定
- 26 天出版商官网 ·
- 评审方式
- 双盲同行评审出版商官网
社区反馈来自投稿者样本，置信度 0.5，不代表期刊承诺；“出版商公布”的时间节点定义以官网为准。
费用与开放获取
版面费与开放获取政策
混合开放获取LetPub
订阅期刊，作者可付费选择开放获取发表。
| 来源 | 文章处理费 | 费用减免 | 许可证 | 观测时间 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAlex | USD 2,590 / EUR 3,590 | — | — |
混合期刊的文章处理费仅在作者选择开放获取发表时收取；按订阅方式发表通常不收费。
费用以期刊官网为准；不同来源的观测时间可能不同，页面保留各来源原值，不做平均。
投稿要求
文章类型与投稿政策（官网）
征稿中的专刊1 个，按截稿日期
出版商官网投稿准备要点4 项，摘自作者指南
- 摘要
- 150–250 词
- 关键词
- ≥ 4 个
- 参考文献格式
- 著者-出版年制
- 推荐审稿人
- 可选
接收的文章类型1 种
- editorialDouble-blind peer review This journal follows a double-blind reviewing procedure. This means that the author will remain anonymous to the reviewers throughout p…未说明篇幅
官网政策摘录AI 使用、利益冲突、数据可用性、出版伦理、许可与版权、开放获取、同行评审
- AI 使用 Generative AI Images
请查看Springer关于生成式AI图像的政策,并确保您的工作符合其中所述的原则。 模型中文摘要
Please check Springer’s policy on generative AI images and make sure your work adheres to the principles described therein. Back to top
原文 ↗出版商官网 ·- 利益冲突 Competing Interests
作者应披露与所投稿件直接或间接相关的利益,开始工作(开展研究和准备投稿)后3年内的利益应予报告,3年之前的利益若可能被合理认为影响所投稿件也必须披露,披露利益有助于提供完整透明的流程并帮助读者自行判断潜在偏倚。 模型中文摘要
Authors are requested to disclose interests that are directly or indirectly related to the work submitted for publication. Interests within the last 3 years of beginning the work (conducting the research and preparing the work for submission) should be reported. Interests outside the 3-year time frame must be disclosed if they could reasonably be perceived as influencing the submitted work. Disclo…
原文 ↗出版商官网 ·- 数据可用性 Data availability statements
所有原创研究必须包含数据可用性声明,说明如何获取支持文章结果与分析的数据(包括公开存档数据集的链接或引用);若无法公开共享数据(例如涉及个人隐私),该声明应说明数据的获取方式及任何再利用条件。 模型中文摘要
All original research must include a data availability statement. This statement should explain how to access data supporting the results and analysis in the article, including links/citations to publicly archived datasets analysed or generated during the study. Please see our full policy here. If it is not possible to share research data publicly, for instance when individual privacy could be com…
原文 ↗出版商官网 ·- 出版伦理 Compliance with Ethical Standards
为确保研究的客观性与透明度并遵循伦理与职业操守原则,作者应提供资金来源、潜在利益冲突(财务或非财务)、涉及人类受试者时的知情同意以及涉及动物时的动物福利声明,并在投稿时以“Compliance with Ethical Standards”为标题的单独章节中列出适用的声明。 模型中文摘要
To ensure objectivity and transparency in research and to ensure that accepted principles of ethical and professional conduct have been followed, authors should include information regarding sources of funding, potential conflicts of interest (financial or non-financial), informed consent if the research involved human participants, and a statement on welfare of animals if the research involved an…
原文 ↗出版商官网 ·- 许可与版权 Copyright
Open Choice文章无需转让版权,版权仍归作者所有;选择开放获取即表示作者同意以知识共享(Creative Commons)许可发表文章,具体许可详情见各期刊网站及How to publish with us指南。 模型中文摘要
Open Choice articles do not require transfer of copyright as the copyright remains with the author. In opting for open access, the author(s) agree to publish the article under a Creative Commons license. Details of the OA licences offered to authors can be found on the individual journal website, in the journal's How to publish with us guide. Back to top
原文 ↗出版商官网 ·- 开放获取 Open access publishing
有关在Evolving Systems以开放获取方式发表(包括费用、资助和许可信息),请访问该期刊的开放获取出版页面。 模型中文摘要
To find out more about publishing your work Open Access in Evolving Systems, including information on fees, funding and licences, visit our Open access publishing page. Back to top
原文 ↗出版商官网 ·- 同行评审 Double-blind peer review
本刊采用双盲同行评审,作者在评审全程对审稿人保持匿名,作者须自行匿名化稿件及相关材料,移除正文中及随附文件中的姓名、单位等可识别信息,并单独提交包含标题、作者姓名、单位及通讯作者联系信息的Title Page,致谢、披露或资助信息也应列于该页。 模型中文摘要
This journal follows a double-blind reviewing procedure. This means that the author will remain anonymous to the reviewers throughout peer review. It is the responsibility of the author to anonymize the manuscript and any associated materials. Author names, affiliations and any other potentially identifying information should be removed from the manuscript text and any accompanying files (such as …
原文 ↗出版商官网 ·
摘录来自期刊官网页面，仅保留原文片段；“模型摘要”由 Workers AI 生成并经原文校验，以官网为准。
基本信息
出版信息与官方入口
- 出版商
- SPRINGER HEIDELBERG
- 出版国家或地区
- GERMANY
- 出版语言
- English
- 出版周期
- 6 issues per year
- ISSN
- 1868-6478
- 电子版 ISSN
- 1868-6486
- 官方链接
- 期刊主页 ↗OpenAlex
- 投稿系统 ↗LetPub
- 作者指南 ↗LetPub
- 专刊 / 特刊征稿 ↗出版商官网
常见问题
关于 Evolving Systems 的常见问题
Evolving Systems 是中科院几区期刊？
2025 年升级版分区表中，Evolving Systems 为计算机科学 4区，小类 计算机：人工智能 4 区。2026 年新锐版分区表中为计算机科学 3区。不同版本与大小类分区不能混用。
Evolving Systems 的影响因子是多少？
LetPub 汇总的最新公布影响因子为 3.68，CiteScore 为 8.1，h-index 为 52。
Evolving Systems 的审稿周期多长？
按 2024年10月至2026年10月（近 24 个月）103 篇已发表文章登记的日期，投稿到接收的中位数为 278 天（四分位 194–422 天）。文章统计只含被录用的稿件，出版商数据口径以官网为准，社区反馈来自投稿者样本，均不代表期刊承诺。
Evolving Systems 的投稿格式要求是什么？
据期刊作者指南：摘要：150–250 词；关键词：≥ 4 个；参考文献格式：著者-出版年制；推荐审稿人：可选。以上由模型从作者指南提取并逐项与原文核对，投稿前请以官网最新版本为准。
Evolving Systems 的编委会里有中国学者吗？
期刊官网编委会页面上标注了国家的 56 位编委中，中国大陆 3 位（约 5%）；人数最多的国家是 意大利（9 位）、巴西（9 位）、英国（8 位）。统计按编委会页面列出的机构国家计，仅供参考。
Evolving Systems 被哪些数据库收录？
据 LetPub 与 DOAJ 记录，Evolving Systems 被 SCIE、Scopus 收录。期刊官网自述还被 EI Compendex、INSPEC、CAS、DBLP、Current Contents 收录，该清单未与各数据库逐一核对。
Evolving Systems 是开放获取期刊吗？版面费多少？
Evolving Systems 为混合开放获取。选择开放获取发表时APC 约 2,590 美元。
来源与更新
本页事实来自 LetPub、OpenAlex、出版商官网；每个数字旁标注来源与观测日期，冲突数据保留各来源原值。LetPub 原始详情页：查看 ↗（2026-08-26 归档）。最近更新：。