如果論文被《Neural Networks》雜志拒稿，可以采取以下策略進行應對和改進，以提高再次投稿的成功率：
一、分析拒稿原因
1.仔細閱讀審稿意見：編輯和審稿人通常會提供詳細的拒稿理由，包括研究創(chuàng)新性不足、實驗方法缺陷等。
2.區(qū)分“可修改”與“不可修改”問題：
可修改：如語言問題、格式不符、實驗補充等，可針對性改進。
不可修改：如期刊主題不符，則需另選目標期刊。
二、針對反饋，修改完善
補充實驗或數(shù)據(jù)：針對審稿人提出的數(shù)據(jù)或分析缺陷，補充實驗以增強說服力。?
強化創(chuàng)新性：明確論文填補的研究空白，并在引言和討論部分突出其學術價值?。
語言與格式規(guī)范：使用專業(yè)工具潤色語言，確保格式符合目標期刊要求?。?
三、調(diào)整投稿策略
修改后重投原期刊?：若編輯允許修改后重投（如“大修”狀態(tài)），需逐條回復審稿意見并提交修訂稿。
改投其他期刊?：若因“選題不匹配”被拒，選擇研究方向更契合的期刊。
通過這些措施，作者可以將拒稿轉(zhuǎn)化為學術成長的機會，進一步提升自己的研究能力。
《Neural Networks》雜志簡介與數(shù)據(jù)分析
基本信息：
創(chuàng)刊時間：1988年
出版商：Elsevier Ltd
出版周期：Monthly
出版語言：English
國際簡稱：NEURAL NETWORKS
中文名稱：神經(jīng)網(wǎng)絡
ISSN：0893-6080；E-ISSN：1879-2782
研究方向：工程技術-計算機：人工智能?
權威數(shù)據(jù)庫：SCIE
定位與覆蓋范圍：
定位：專注發(fā)布工程技術-計算機：人工智能領域的學術期刊。
覆蓋范圍：涵蓋計算機：人工智能等領域的最新研究成果、技術革新、學術動態(tài)等，旨在促進和傳播該領域相關的新技術和新知識。
數(shù)據(jù)與影響力分析
影響因子：根據(jù)最新數(shù)據(jù)，《Neural Networks》雜志的影響因子為6，顯示其在工程技術-計算機：人工智能領域具有較高的學術影響力。
分區(qū)信息：在中科院最新升級版分區(qū)表中，《Neural Networks》雜志位于大類學科計算機科學1區(qū)，小類學科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能2區(qū)。小類學科NEUROSCIENCES神經(jīng)科學2區(qū)。同時，在JCR分區(qū)中，該雜志位于Q1區(qū)，表明其學術水平較高。
投稿咨詢| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 38 / 197 |
81% |
| 學科：NEUROSCIENCES | SCIE | Q1 | 34 / 310 |
89.2% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 28 / 198 |
86.11% |
| 學科：NEUROSCIENCES | SCIE | Q1 | 32 / 310 |
89.84% |
年發(fā)文量：595，審稿周期預計為：平均審稿速度為 約12.0個月 約10.5周，CiteScore：13.9、SJR：2.605、SNIP：2.442。
CiteScore 排名
| 學科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 大類：Neuroscience 小類：Cognitive Neuroscience | Q1 | 4 / 115 |
96% |
| 大類：Neuroscience 小類：Artificial Intelligence | Q1 | 35 / 350 |
90% |
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