世界人工智能研究储量及技术热点分析——基于2013～2018年SCIE高质量数据

发布时间：2021-01-12 18:35

　　新一代人工智能持续引发全球政界、学术界和产业界的高度关注。本文以科学引文索引数据库2013～2018年收录的33460篇高质量文献作为研究对象,对世界人工智能研究的发文趋势、储量分布、技术热点、产研融合等方面进行知识图谱分析。研究发现,人工智能高质量发文量呈现整体上升趋势,中国、美国和英国的知识储量全球领先;关键词热点包括神经网络、分类算法、遗传算法、特征选择、支持向量机、聚类算法、数据挖掘、深度学习等;产业界以微软、IBM、谷歌研发实力最为深厚,其中,微软与中国地区学术合作较多。 

【文章来源】：中国电子科学研究院学报. 2020,15(02)北大核心

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

人工智能研究的机构分布

在机构分布上，涵盖神经网络关键词载文最多的前三个机构是中科院、美国东北大学和伊朗阿扎德大学;在分类算法关键词方面，发文最靠前的机构是中科院、南洋理工大学、西班牙格拉纳达大学和悉尼科技大学;在遗传算法关键词方面，发文最靠前的机构是阿扎德大学、巴基斯坦通信卫星信息技术研究所和伊朗德黑兰大学;在机器学习关键词方面，发文最靠前的机构是中科院、南洋理工大学、格拉纳达大学和巴西圣保罗大学;在特征选择关键词方面，发文最靠前的机构是中科院、深圳大学和吉林大学;在支持向量机关键词方面，发文最靠前的机构是中科院、中国农大和哈尔滨工大;在聚类算法关键词方面，发文最靠前的机构是中科院、西电、南洋理工和阿扎德大学;在数据挖掘关键词方面，发文最靠前的机构是韩国世宗大学、台湾高雄国立大学和国立中山大学;在深度学习关键词方面，发文最靠前的机构是中科院、清华大学和西电;在粒子群优化关键词方面，发文最靠前的机构是阿扎德大学、中科院和台湾科技大学。3.3 关键技术聚类图谱

世界各国科研机构发表的人工智能学术文献，大体分为智能基础、机器学习、感知与模式识别、自然语言处理、认知与神经科学等多个子领域。统计不同时间阶段发表情况的可以看出，高质量文献总数由2013年的4674篇提高到2018年的7511篇，其中，2016年和2017年的高质量文献数量持平(见图1)。各国载文量呈现整体上升的发展趋势，反映出政府组织、学术机构或企业科研团队的相关研究力度没有减弱，经济环境的周期性对人工智能研究进展的影响相对有限。2.2 高质量研究国别分布

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进选择策略的有约束多目标优化算法[J]. 杨景明,王成浩,吴绍坤.  高技术通讯. 2019(12)
[2]基于超限学习机与随机响应面方法的深度学习超参数优化算法[J]. 孙永泽,陆忠华.  高技术通讯. 2019(12)
[3]计算机视觉与模式识别研究进展[J]. 孙哲南,李琦,刘云帆,邓琪瑶,李佩佩,任民,张鸿文,曹杰,何勇.  科研信息化技术与应用. 2019(04)
[4]基于深度强化学习和循环卷积神经网络的图像恢复算法[J]. 杨海清,徐勇军,王明雪.  高技术通讯. 2019(05)
[5]大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J]. 曾宏志.  电子技术与软件工程. 2019(04)
[6]基于最小生成树的多层次k-Means聚类算法及其在数据挖掘中的应用[J]. 金晓民,张丽萍.  吉林大学学报(理学版). 2018(05)
[7]大数据、人工智能与软件业发展机遇[J]. 隋秀峰,闫晓丽,王闯,王龙康.  全球化. 2018(08)
[8]基于群体决策的多用户协同交互式遗传算法[J]. 郭广颂,文振华,郝国生.  电子与信息学报. 2018(09)
[9]国外群体决策研究进展[J]. 任福兵,李玲玲.  现代情报. 2018(05)
[10]浅析机器学习的发展与应用[J]. 陈春霞.  信息系统工程. 2017(08)

博士论文
[1]基于IEC的混合型隐性多目标决策方法研究[D]. 张俊岭.合肥工业大学 2009
[2]智能群体决策支持系统中若干关键理论与方法研究[D]. 吴强.中国科学技术大学 2006



本文编号：2973324