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在计算机科学领域，《Applied Soft Computing》(简称ASC)与《Neurocomputing》(简称NC)是两本知名度颇高的二区SCI期刊，整体学术地位与投稿难度处于同一梯队。但对研究者而言，“好不好投”的答案并非绝对，而是取决于稿件的研究方向、核心价值及作者的时间规划。以下从投稿者最关注的三大维度，进行全方位对比解析。
一、审稿周期
审稿效率是研究者投稿时的核心考量因素，尤其对毕业、评职有明确时间节点的群体而言，两刊的周期差异可能直接影响投稿决策。
ASC的审稿周期在同类期刊中相对较长，根据期刊反馈及研究者实战经验，常规稿件从投稿到收到最终录用/拒稿通知，平均需12个月左右，部分涉及复杂跨学科研究的稿件，因外审专家匹配难度大，周期可能进一步延长。这意味着，若选择投稿ASC，研究者需提前规划，避免因审稿耗时超出预期而影响成果使用。
2. 《Neurocomputing》
NC以“审稿高效”著称，其平均审稿周期仅为5-6个月，显著快于ASC。更值得关注的是，部分主题契合度高、质量过硬的稿件，可通过快速审稿通道缩短至3-5个月完成全流程。这种高效的审稿节奏，使其成为急需发表成果的研究者(如应届毕业生、评职冲刺者)的优先选择。
二、研究方向
两刊虽同属计算机科学领域，但收稿定位差异显著，稿件的研究方向与期刊偏好的契合度，直接决定了初审通过率与最终录用概率。
1. 《Applied Soft Computing》
ASC以“应用价值”为核心收稿导向，聚焦软计算方法在实际问题中的落地应用。其收稿范围涵盖模糊逻辑、进化算法、神经网络、粒计算等软计算技术，尤其欢迎这些技术在工程制造、医疗健康、金融风控、环境监测等领域的跨学科应用研究。
期刊对稿件的核心要求是“实验充分、问题具体”——即需明确说明研究解决的实际工程或科学问题，通过详实的实验设计、对比分析验证方法的有效性，单纯的理论推导或算法介绍很难通过审核。
2. 《Neurocomputing》
NC的收稿定位更偏向“理论深度”，以神经网络与机器学习为核心，全面覆盖深度学习算法、神经动力学分析、生物神经网络建模、强化学习理论等方向。期刊更青睐具备理论创新性的研究，如提出新型神经网络结构、改进现有学习算法的收敛性、揭示算法背后的数学机理等。
与ASC不同，NC对纯理论研究的包容度更高，即使未涉及具体工程应用，只要理论推导严谨、创新点明确，也能获得审稿专家的认可。但对于缺乏理论突破的应用型成果，其录用门槛相对更高。
三、录用偏好
两刊均未官方公布录用率，但结合大量投稿者反馈可知，其录用偏好差异明显，稿件的核心价值需与期刊定位高度契合。
1. 《Applied Soft Computing》
ASC的录用逻辑围绕“实用价值”展开，对以下类型稿件更友好：一是算法的工程化应用，如将模糊控制算法用于工业机器人调试，解决实际生产难题;二是跨学科融合成果，如用进化算法优化医疗影像诊断流程，实现技术与领域的深度结合;三是实验丰富的验证类研究，即使是基于现有算法的微调，只要能通过多组对比实验证明其在特定场景的优越性，也有较大录用可能。
2. 《Neurocomputing》
NC的录用门槛集中在“创新性与理论深度”，更倾向录用这类成果：一是基础理论突破，如提出适用于小样本场景的新型神经网络模型;二是算法性能跃升，如通过数学推导改进深度学习算法的训练效率，降低计算成本;三是机理阐释清晰的研究，如揭示生物神经网络与人工神经网络的共性机制，为算法设计提供新思路。对于缺乏核心创新的“算法套用”类稿件，其拒稿率相对较高。
四、投稿选刊指南
结合以上对比，研究者可根据自身情况精准选择：
优先选《Neurocomputing》的情况：研究聚焦神经网络理论/机器学习算法，具备明确理论创新;急需快速发表成果，对审稿周期敏感;稿件以理论推导、算法改进为核心，应用场景暂不明确。
优先选《Applied Soft Computing》的情况：研究侧重软计算技术的实际应用，或涉及跨学科融合;稿件实验数据详实，能充分证明方法的实用价值;对审稿周期有充足预期，不急于见刊。
总而言之，《Applied Soft Computing》与《Neurocomputing》并无绝对的“好坏”与“难易”之分，关键在于“适配”。研究者需跳出“哪个好投”的单一思维，结合稿件的核心价值、研究方向及自身时间规划，选择最契合的期刊，才能最大化提升中刊概率，让研究成果获得应有的学术认可。