基于CiteSpace的国际人工智能研究与前沿技术探析

发布时间：2021-03-26 19:51

　　人工智能是全球竞争新焦点,为加快发展我国新一代人工智能,需要了解全球人工智能最新研究进展。以近5年（2015—2019年）Web of Science（WOS）核心合集人工智能文献作为计量,借助CiteSpace的分析聚类功能,从人工智能研究的主要国家、机构、研究主题、研究热点以及前沿技术等方面,探析了国际人工智能领域研究实力的分布格局、研究热点与前沿技术,以期为相关研究提供参考。 

【文章来源】：图书情报导刊. 2020,5(08)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

人工智能研究主要国家分布图谱

冲刷深度对于桥墩设计非常重要，精确的深度估测可以防止桥梁损坏，有利于桥墩的优化设计。人工智能用于模拟复杂的液压和水文系统，可以预测桥墩局部冲刷深度，比如，人工神经网络（ANN）、遗传规划（GP）、基因表达规划（GEP）、集团数据处理方法（GM-DH）以及神经模糊推理系统（ANFIS）通常用于水工建筑物局部冲刷深度预测。图3 人工智能研究热点及主题分布图谱

图2 人工智能研究主要机构分布图谱在人工智能相关的研究中，出现频次较高的关键词依次是artificial intelligence（人工智能）、machine learning（机器学习）、neural network（神经网络）、systems（系统）、model（建模）、prediction（预测）、deep learning（深度学习）、classification（分类）、big data（大数据）、algorithm（算法）、artificial neural network（人工神经网络）等。其涵盖了机器学习方向、人工神经网络方向、语义Web方向、人工蜂群算法方向等，其中，数据处理系统是人工智能领域关键技术的重要支撑平台，其升级的关键是数据处理算法的突破。近年来，人工神经网络重新成为最强大的机器学习算法之一，也是重要的研究主题。中心性大于0.1的关键词包括artificial intelligence（人工智能）、systems（系统）、classification（分类）、design（设计）、Internet of Thing（物联网）、machine（机器）、prediction（预测）等。可以看出，近5年人工智能、系统、分类、设计、物联网、机器、预测等受到普遍关注。

【参考文献】：
期刊论文
[1]全球各国人工智能发展优势对比研究[J]. 杨亨东.  科技风. 2019(26)
[2]工具的祛魅:CiteSpace在教育研究中的应用与反思[J]. 柯文涛.  重庆高教研究. 2019(05)
[3]全球战略性新兴产业发展展望[J].   软件和集成电路. 2019(05)
[4]人工智能前沿技术应用趋势与发展展望[J]. 何宝宏,徐贵宝.  中国工业和信息化. 2019(04)
[5]基于专利计量的技术融合研究:判定、现状与趋势——以物联网与人工智能领域为例[J]. 吕一博,韦明,林歌歌.  科学学与科学技术管理. 2019(04)
[6]人工智能研究的热点动态及其发展趋向——基于近十年中外文献知识图谱镜像扫描[J]. 张茂聪,刘凯月,董艳艳.  山东师范大学学报(自然科学版). 2019(01)
[7]国内外人工智能技术应用模式比较研究[J]. 毛献峰.  经济研究导刊. 2018(36)
[8]浅析人工智能的发展应用与思考[J]. 孙佳美.  科技风. 2018(35)
[9]基于citespace5.2视角的国内人工智能研究可视化分析[J]. 李慢.  智库时代. 2018(44)
[10]基于CiteSpace的医学人工智能研究热点与前沿探测[J]. 崔春舜,孙晓北,杨渊,秦奕,殷环,余辉,高东平.  中国数字医学. 2018(10)



本文编号：3102152