IEEE Transactions on Human-Machine Systems投稿指南：权威期

一、期刊核心指标

IEEE Transactions on Human-Machine Systems（ISSN: 2168-2291）由Institute of Electrical and Electronics Engineers出版，是计算机科学领域国际权威期刊。

指标	数值
影响因子	4.40
JCR分区	Q2
新锐分区	2区
h-index	88
审稿周期	5.0月

二、期刊介绍与研究方向

1. 期刊简介

IEEE Transactions on Human-Machine Systems（简称THMS）是电气与电子工程师协会（IEEE）旗下系统、人与控制论学会出版的旗舰期刊之一，创刊于1971年，原名《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》，后于2013年拆分并更名为现有刊名。该刊定位为人机交互与系统工程领域的顶级学术期刊，重点探讨人类与复杂系统之间的交互机制及优化设计。其研究领域涵盖人机界面设计、认知工程、人因工程、智能辅助系统以及机器人协同控制等交叉学科方向。凭借2023年影响因子4.40的成绩，THMS在计算机科学与人机交互子领域中稳居Q1区，是学术界公认的硬核期刊之一。

2. 研究方向与热点

期刊重点关注人机协作中的认知与行为建模、可解释人工智能系统、增强现实（AR）与虚拟现实（VR）中的交互技术、生理信号驱动的人机接口（如脑机接口、肌电控制）以及自动化社会系统中的信任与决策研究。当前热点包括大语言模型辅助的人机对话系统、共享控制中的关键博弈、以及数字孪生环境下的操作员状态监测。该刊特别欢迎具有实证数据支撑的原创研究及方法论创新的论文，同时接受综述与案例研究，但要求理论深度与工程实践并重。不建议投递纯算法改进类或缺乏人类参与验证的工作。

3. 投稿建议

针对中国研究者，选题建议聚焦于中国文化背景下的复杂任务场景（如高铁调度、智能工厂操作员绩效）或结合中国产业需求的系统设计案例。写作技巧方面，应突出实验设计的严谨性（建议包含多种生态效度测试）以及与传统方法的量化对比。常见问题包括：忽略了用户多样性的统计分析（如年龄、经验层次）、未能清晰定义人机系统边界、以及研究结论脱离实际应用场景。投稿前务必检查是否符合IEEE双栏模板，并确保引用近年THMS发表的相关文献，以表明对热点脉络的把握。此外，建议在Cover Letter中强调研究的跨学科贡献。

4. 审稿与发表

审稿周期平均为4至6个月，一审通常需要2-3个月。该刊采用单盲同行评审流程，通常要求投稿时上传可复现代码或实验视频（可选）。目前不收取强制版面费，但彩印页面或部分开放获取（Open Access）选项会涉及额外费用（OA费约2045美元）。接受后在线发表约为1-2个月，纸质版刊出可能延迟至6个月。

四、年度数据变化分析

年份	发文量	中国作者	占比	备注
2026	64	24	37.5%	仅供参考
2025	139	45	32.4%
2024	114	29	25.4%
2023	106	27	25.5%
2022	156	47	30.1%
2021	135	23	17.0%
2020	93	8	8.6%
2019	96	10	10.4%

发文量趋势解读

2020-2025年（已完成年份）数据：发文量从93篇增长至139篇，增幅49.5%。

期刊处于快速发展期，对稿件需求增加，投稿机会相对较多。建议把握时机投稿。

中国作者占比变化分析

2020-2025年（已完成年份）数据：占比从8.6%升至32.4%（增幅23.8%），显著上升。

⚠️ 中国作者占比持续攀升，国际化程度下降，投稿风险加剧。建议投稿前详细调研期刊学术声誉。

当前风险等级（基于2025年数据）：💙 国人友好（占比32.4%）— 投稿机会多

2026年数据（仅供参考，统计未结束）

截至当前，2026年已记录64篇发文量，中国作者24篇（占比37.5%）。

注：2026年数据统计未结束，仅供参考，不纳入趋势分析。

五、投稿指南

• 确保研究具有创新性和学术价值
• 文献综述全面，引用期刊近年文章
• 研究方法严谨，数据可靠
• 英文写作规范，建议专业润色

常见投稿问题解答

Q1：投稿前准备？ 阅读投稿指南，准备完整材料，英文润色，预留审稿周期。

Q2：如何提高录用率？ 选题创新、方法严谨、论证充分、格式规范。

Q3：审稿流程？ 初审→外审→返修→终审，全程约3-6个月。

Q4：拒稿应对？ 分析拒稿原因，修改稿件，考虑转投，保持积极心态。

六、投稿经验分享

1. 成功投稿技巧

选题方向：建议聚焦人机交互、智能系统、可穿戴设备、人因工程与机器学习结合的交叉领域。选题需强调“系统级”贡献，而非单纯算法改进，突出对人机协同效率或安全性的实际提升。

论文结构：严格按照IEEE期刊标准格式，引言部分需清晰阐述研究缺口与系统架构的创新性。方法部分建议采用“用户实验+算法验证”双轨设计，以增强说服力。结论需与未来应用场景（如医疗、自动驾驶）绑定。

写作要点：避免口语化表达，使用被动语态和第三人称。图表的标题与下标要自解释，关键术语第一次出现时需给出全称。强调系统实用性，附录中可补充详细的实验参数与用户调研问卷。

2. 审稿常见问题

审稿人关注点：审稿人高度关注实验数据的可复现性、用户实验样本量（通常要求>30人）以及统计显著性检验。人机交互领域的论文特别看重对比基线方法的公平性（是否采用最新SOTA）。

常见拒稿原因：① 仅提出算法但缺乏真实人机实验验证；② 数据集未公开或来源不透明；③ 讨论部分未分析系统在极端场景下的鲁棒性；④ 参考文献遗漏了近三年本刊发表的同类研究。

如何应对审稿意见：对于“方法不够新颖”的质疑，需在回复中明确列出与现有文献的量化性能对比表。若审稿人要求补充用户主观满意度分析，应引用NASA-TLX或SUS等标准化量表进行补充论证。

3. 返修建议

如何高效回复审稿意见：制作逐条回复表格，左侧列出审稿意见，右侧分别标注“已修改”或“反驳理由”。对于“需补充实验”的要求，优先追加在不同环境光照/用户年龄组下的测试结果，而非简单增加样本量。

修改技巧：在论文修订版中用蓝色字体标注改动内容。若因客观条件无法补做实验（如无法招募原受试者），需在cover letter中提供预注册链接或仿真数据作为替代证据。所有修改建议均需在正文中体现，并附上修改后的页码与行号。

七、投稿价值评估

综合数据分析，IEEE Transactions on Human-Machine Systems具有国人友好等优势。值得考虑。

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声明：以上分析基于已完成年份（2020-2025）数据，2026年数据仅供参考。投稿前请阅读期刊官方指南。