2026复杂系统、智能计算与决策分析国际会议(ICCSICA 2026)
发布时间:2026/10/23
2026复杂系统、智能计算与决策分析国际会议(ICCSICA 2026)
2026 International Conference on Complex Systems, Intelligent Computing and Decision Analysis(ICCSICA 2026)
【高录用,快见刊,超稳检索】ISSN/ISBN号!适用于评职/毕业/评优
组团/学生投稿、参会均可申请优惠!请联系会务老师!
【一】重要信息
会议网址:www.confs-online.com/iccsica
大会地点:中国·成都(线上+线下)
截稿时间:请查看官网(先投稿、先审核、先录用)
审稿结果:投稿后3个工作日内
收录检索:EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar等
【二】大会简介
2026复杂系统、智能计算与决策分析国际会议(ICCSICA 2026) 将于今年在中国成都举行。此次会议旨在为全球的研究人员、学者和从业人员提供一个分享最新研究成果、交流创新思想的平台,大会特别关注“复杂系统、智能计算与决策分析”等前沿领域。我们诚邀各界专家学者积极投稿,参与本次会议,共同探讨复杂系统、智能计算与决策分析最新进展。
【三】论文出版
向ICCSICA 2026提交的所有全文都需用英语书写,并将发送给至少两名评审员,并根据原创性、技术或研究内容或深度、正确性、与会议的相关性、贡献和可读性进行评估。ICCSICA 2026所有被接收的论文将在会议记录中发表,并提交给EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar、ResearchGate、CrossRef等索引。
【四】征稿主题
(包括但不限于以下主题)
Track 1: 复杂系统建模与分析
复杂系统理论与方法
复杂网络结构与动力学
非线性动力学与混沌
多智能体系统建模
系统鲁棒性与稳定性分析
系统可靠性建模与评估
复杂系统仿真与优化
信息物理系统建模
社会-技术系统分析
复杂系统故障传播与级联失效
复杂系统韧性分析
系统动力学与反馈机制
数据驱动的复杂系统建模
复杂系统智能优化算法
Track 2: 数据分析与智能计算
数据挖掘与知识发现
机器学习与深度学习
多源异构数据融合
大数据处理与云计算
时间序列分析与预测
图数据管理与图学习
可解释性机器学习
数据驱动的优化算法
强化学习与序贯决策
神经组合优化
贝叶斯优化与概率推理
大规模数据可视化
复杂系统数据分析方法
智能计算与复杂网络分析
Track 3: 智能决策与优化
智能决策支持系统
多准则决策分析
不确定性决策与鲁棒优化
数据驱动的决策范式
风险决策与应急管理
多智能体协同决策
博弈论与机制设计
预测性决策建模
群体共识与偏好分析
决策系统集成与评估
人机协同决策
决策智能与自动化工作流
复杂系统决策优化方法
智能决策与系统集成应用
【五】参会须知
A. 汇报参会:口头报告交流,10分钟左右的口头报告演讲;仅参会汇报不发表全文作者仅需投递一份摘要,摘要不做出版。
B. 听众参会:作为观众参会旁听、不演讲。仅参会旁听作者,请联系肖老师登记注册报名!
注册参会作者,可获得会议通知、邀请函、参会证明等相关材料!
【六】论文提交
1. 文章需全英文投稿,将全文(Word版)发送至组委会邮箱,邮件标题命名为“ICCSICA 2026+通讯作者姓名+肖老师推荐。
2. 如需翻译服务,请联系会议秘书肖老师。
3. 作者可通过Turnitin、知网或其他查询系统查重,查重低于20%,否则由文章重复率引起的出版社拒稿将由作者自行承担责任。
4. 提交的论文参考官网模板的格式进行排版,且不低于6页,包括图表和参考文献在内。
5. 学生作者或多篇团队投稿有优惠,请联系会议秘书肖老师。
6. 仅报告不发表全文的作者,只需提交摘要到组委会邮箱即可;摘要要求英文(包含汇报标题、作者姓名及学校单位、摘要内容、关键词)篇幅建议控制在1页以内。
【核心期刊&普刊推荐】
● 国际顶刊资源:
1.SCI:涵盖各分区期刊,精准匹配研究方向
2.SSCI/A&HCI:社会科学,艺术人文领域优质刊源
3.EI Compendex:工程索引权威期刊/会议
● 国内核心期刊&普刊:
1.北大核心,科技核心最新版目录期刊
2.高质量普刊(知网/万方/维普收录),国际英文期刊安排
会议网址:www.confs-online.com/iccsica
投稿邮箱:submit_ic@163.com
邮件标题请命名“ICCSICA 2026+通讯作者姓名+肖老师推荐
会议秘书:肖老师
联系方式:17172888836(微信同号)
QQ咨询:3770887106

【论文/摘要提交至会议组邮箱后,请联系肖老师跟进投稿/参会事宜】
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