IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems期刊模板及格式指南

IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems（简称《TCDS》）是认知科学与发育系统领域的知名期刊，致力于发表认知建模、神经计算及发育系统设计的原创研究，为心理学家、计算机科学家及跨学科研究者提供前沿学术平台。

IEEE推荐AJE的论文润色等服务，您在向IEEE旗下期刊提交稿件时，可以将AJE的润色证明一并提交给期刊。

投稿需展现研究的创新性、理论深度或跨学科应用价值，并严格遵循IEEE格式规范。

期刊主页：https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=7274989

期刊简介

《TCDS》由IEEE Computational Intelligence Society主办，创刊于2009年（前身为《IEEE Transactions on Autonomous Mental Development》），专注于认知科学、发育系统及神经计算的跨学科研究。期刊涵盖认知建模、机器学习、神经网络、机器人认知、人类认知发育及人机交互等。文章需具创新性、科学严谨性或跨学科价值，适合认知科学、人工智能及神经科学领域的专业人士。期刊采用严格的同行评审，初审平均8-12周（官网数据）。作为混合出版期刊，作者可选择传统订阅模式或开放获取（OA）。

期刊相关信息：

• 影响因子：5（2023年）
• 中科院分区：3区（人工智能-计算机科学-神经科学-机器人学）
• 出版费用：开放获取费用（APC）为2,345美元（2025年IEEE标准，官网数据）；订阅模式无APC。
• 出版频率：季刊（每年4期）。

投稿注意事项

• 文章长度：建议8-12页（双栏），含图表和参考文献；超出12页需支付超页费（220美元/页）。
• 投稿信：需提交，说明研究的创新性、技术贡献及适合《TCDS》的理由，需突出认知或发育系统的跨学科价值。
• 初始投稿格式：需使用IEEE双栏模板（Word或LaTeX），初稿提交PDF，图表嵌入正文。
• 数据可用性：鼓励公开数据，建议存放在IEEE DataPort或公共存储库（如figshare）并提供DOI。
• 代码可用性：如涉及算法或仿真，需提供代码（如GitHub链接）或补充材料。
• 预印本政策：接受在arXiv等预印本服务器发布的稿件，需在投稿时声明。
• 审稿周期：初审约8-12周，采用单盲评审，至少三位审稿人。
• 出版费用减免：开放获取文章的无资助研究可申请APC减免，投稿后联系IEEE出版办公室（openaccess@ieee.org）。
• 开放获取选项：作者可选择开放获取（需支付APC）或订阅模式（无APC）。
• 彩图费用：订阅模式下，彩图每页175美元；开放获取文章无彩图费用。
• 投稿限制：允许一轮主要修订和一轮次要修订，拒绝后需编辑许可方可重新提交。
• 语言润色：建议使用IEEE推荐的AJE（American Journal Experts）服务，润色证明可随稿件提交。
• 扩展论文：如基于会议论文扩展，需新增至少30%内容，并提交原会议论文供审查。

文章类型

《TCDS》主要发表以下类型文章：

• Regular Paper：完整研究文章（8-12页），报告认知或发育系统的原创研究。
• Short Paper：简短研究报告（≤6页），聚焦新颖发现或初步结果。
• Survey Paper：综述认知科学或发育系统某一专题（8-12页），需具广泛参考价值，通常由编辑邀请。
• Comment：对已发表文章的评论或更正（≤2页），需编辑批准。
• Correspondence：简短技术笔记或讨论（≤4页），需具创新性。
• Correction：更正已发表文章，需编辑批准。

投稿需通过Manuscript Central提交，Survey Paper需先联系编辑（tcds-eic@ieee.org）。

文章结构

一篇典型的Regular Paper包括以下部分，每部分附简短英文示例：

• 标题：简洁、描述性，突出认知或发育主题，最大15字。
  示例：
  Neural Model for Cognitive Learning
• 作者信息：列出所有作者的姓名、单位、电子邮件及ORCID。
  示例：
  Department of Cognitive Science, UC San Diego, La Jolla, CA, USA
  Anna Lee, Raj Patel
  Neurocomputing Lab, University of Tokyo, Tokyo, Japan
  Yuki Tanaka
• 贡献声明：明确每位共同作者的贡献，遵循IEEE标准。
  示例：
  A.L. developed the model; R.P. conducted experiments; Y.T. wrote the manuscript.
• 通信作者：指定通信作者，提供电子邮件及ORCID。
  示例：
  Correspondence to: Yuki Tanaka (yuki.tanaka@utokyo.ac.jp)
• 摘要：概述研究背景、方法、结果和意义，最大250字，无参考文献。
  示例：
  A neural model for cognitive learning achieves 90% accuracy in pattern recognition. Experiments on 1,000 trials show 15% improvement over baselines. Code is available at GitHub (https://github.com/CognitiveModel). This model advances autonomous learning systems.
• 关键词：提供3-8个关键词，便于检索。
  示例：
  cognitive modeling, neural networks, developmental systems, pattern recognition
• 引言：介绍研究背景、问题及目标，需包含参考文献。
  示例：
  Cognitive learning relies on adaptive neural models [1]. Current models lack developmental robustness [2]. This paper proposes a bio-inspired neural architecture.
• 正文：分节描述方法、实验、结果和讨论，使用子标题。
  示例：
  Model Architecture
  The proposed spiking neural network improves accuracy by 15% (figure 1) [3].
• 结论：总结关键发现，提出应用或未来方向。
  示例：
  Conclusion
  The neural model enhances cognitive learning. Future work will explore human-robot interaction.
• 参考文献：列出所有引用文献（详见第6节）。
  示例：
  [1] D. E. Rumelhart et al., “Learning representations by back-propagating errors,” IEEE Trans. Cogn. Dev. Syst., vol. 10, no. 3, pp. 123-134, Sep. 2018.
• 致谢（可选）：感谢资助机构或个人，包含资助编号。
  示例：
  Funded by NSF grant CI-1234567. We thank the UCSD Cognitive Lab.
• 作者简介：简述作者背景、教育经历及研究兴趣，附照片（可选）。
  示例：
  Anna Lee received the Ph.D. degree from UC San Diego in 2022. Her research focuses on cognitive modeling.
• 伦理声明：包括利益冲突声明。
  示例：
  Competing interests: The authors declare no competing interests.
• 数据可用性（如适用）：提供数据存储库名称和访问编号。
  示例：
  Data available at IEEE DataPort: https://doi.org/10.21227/abc123
• 补充材料（可选）：提供额外数据、代码或视频。
  示例：
  Supplementary Video S1: Cognitive model simulation.
  Supplementary Data S1: Experimental datasets.

格式要求

《TCDS》要求初稿使用IEEE双栏模板（Word or LaTeX），建议8-12页，修订稿需符合出版规范。以下是具体要求：

字体和字号

• 正文：Times New Roman，10号字，单倍行距。
• 一级标题：粗体，11号字，首字母大写。
• 二级标题：粗体，10号字，首字母大写。
• 图表标题：粗体，8号字。

页面布局

• 使用 A4或Letter纸张，双栏排版。
• 页边距：上2.5厘米，下1.9厘米，左右1.6厘米。
• 行距：单倍行距，段前段后0点间距。

图表格式

• 图表嵌入正文，初稿为PDF，修订稿需单独上传高分辨率文件。
• 图表标题置于下方，Times New Roman，8号字，居中。
• 图表文字：8号字，确保清晰。
• 图表分辨率：至少600 DPI，推荐格式为TIFF、EPS或高分辨率JPEG。
• 颜色选择：支持彩色，建议高对比度（如蓝/黄），避免红绿。
• 图例：每幅图说明不超过300字，置于图下方。
• 版权：需获得受版权保护的图表许可，提交许可文件。
• 示例：
  Figure 1: Model performance.
  a Accuracy vs. training trials (blue: proposed; red: baseline). b Latency analysis.

公式与术语

• 公式居中，右对齐编号，如 (1)，文中称为“equation (1)”.
• 术语遵循IEEE标准（如“spiking neural network”而非 “SNN”）。
• 示例：
  (1) V(t) = V(t-1) + I(t) - θ

表格

• 表格嵌入正文，包含标题和图例，置于页面顶部或底部。
• 大型表格作为补充材料（如Excel）。

参考文献格式

《TCDS》要求使用IEEE引用风格，按文中出现顺序编号，文中以方括号引用（如 [1]）。参考文献需准确，优先引用期刊文章。以下是示例：

• 期刊文章：
  [1] D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, and R. J. Williams, “Learning representations by back-propagating errors,” IEEE Trans. Cogn. Dev. Syst., vol. 10, no. 3, pp. 123-134, Sep. 2018.
• 会议论文：
  [2] A. Lee and R. Patel, “Cognitive neural model,” in Proc. IEEE Int. Conf. Dev. Learn., Oslo, Norway, Aug. 2023, pp. 45-46.
• 书籍：
  [3] S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, 3rd ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson, 2009.
• 数据集：
  [4] A. Lee and Y. Tanaka, “Cognitive dataset,” IEEE DataPort, 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.21227/abc123
• 预印本：
  [5] R. Patel and Y. Tanaka, “Developmental neural model,” arXiv:2301.12345, Jan. 2023. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2301.12345

伦理声明

• 利益冲突：需声明所有作者的利益冲突（如“无利益冲突”）。
• 伦理合规：如涉及人类或动物数据，需提供伦理委员会批准编号。
• 数据可用性：需声明数据存储库及访问方式（如适用）。
• 代码可用性：需提供代码存储库或补充材料。
• 示例：
  Competing interests: The authors declare no competing interests.
  Data availability: Data at IEEE DataPort: https://doi.org/10.21227/abc123.
  Code availability: Code at GitHub: https://github.com/CognitiveModel.

补充材料

• 补充材料作为单独文件提交，格式为PDF、Excel、MP4（H.264编码，16:9）或ZIP。
• 包含大型数据集、代码或视频，无额外费用。
• 示例：
  Supplementary Video S1: Cognitive model simulation.
  Supplementary Data S1: Experimental datasets.

投稿流程

作者需通过Manuscript Central提交论文。流程如下：

• 注册并关联ORCID，指定通信作者（需符合IEEE作者标准）。
• 上传IEEE模板稿件（PDF）、投稿信、图表（嵌入PDF）及补充材料。
• 提供利益冲突声明、数据/代码可用性声明。
• 提交推荐审稿人（可选，3-5人，需提供姓名、邮箱及理由）。
• 在Manuscript Central跟踪审稿状态，初审约8-12周。
• 修订稿需提交：修改稿（Word/LaTeX）、审稿回复（逐点回应）、高分辨率图表。
• 可联系编辑部（tcds-eic@ieee.org）查询状态或申请APC减免（开放获取文章）。

最后

IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems作为认知科学与发育系统领域的热门期刊，以其跨学科视野和高质量研究成果推动神经计算与认知建模的发展。我们建议您在投稿前仔细阅读期刊投稿须知。