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基于CiteSpace的國際人工智能研究與前沿技術(shù)探析

發(fā)布時間:2021-03-26 19:51
  人工智能是全球競爭新焦點,為加快發(fā)展我國新一代人工智能,需要了解全球人工智能最新研究進展。以近5年(2015—2019年)Web of Science(WOS)核心合集人工智能文獻作為計量,借助CiteSpace的分析聚類功能,從人工智能研究的主要國家、機構(gòu)、研究主題、研究熱點以及前沿技術(shù)等方面,探析了國際人工智能領(lǐng)域研究實力的分布格局、研究熱點與前沿技術(shù),以期為相關(guān)研究提供參考。 

【文章來源】:圖書情報導(dǎo)刊. 2020,5(08)

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于CiteSpace的國際人工智能研究與前沿技術(shù)探析


人工智能研究主要國家分布圖譜

分布圖,人工智能,分布圖,機構(gòu)


沖刷深度對于橋墩設(shè)計非常重要,精確的深度估測可以防止橋梁損壞,有利于橋墩的優(yōu)化設(shè)計。人工智能用于模擬復(fù)雜的液壓和水文系統(tǒng),可以預(yù)測橋墩局部沖刷深度,比如,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、遺傳規(guī)劃(GP)、基因表達規(guī)劃(GEP)、集團數(shù)據(jù)處理方法(GM-DH)以及神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)通常用于水工建筑物局部沖刷深度預(yù)測。圖3 人工智能研究熱點及主題分布圖譜

分布圖,人工智能,主題,熱點


圖2 人工智能研究主要機構(gòu)分布圖譜在人工智能相關(guān)的研究中,出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞依次是artificial intelligence(人工智能)、machine learning(機器學(xué)習(xí))、neural network(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、systems(系統(tǒng))、model(建模)、prediction(預(yù)測)、deep learning(深度學(xué)習(xí))、classification(分類)、big data(大數(shù)據(jù))、algorithm(算法)、artificial neural network(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等。其涵蓋了機器學(xué)習(xí)方向、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向、語義Web方向、人工蜂群算法方向等,其中,數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)的重要支撐平臺,其升級的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)處理算法的突破。近年來,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新成為最強大的機器學(xué)習(xí)算法之一,也是重要的研究主題。中心性大于0.1的關(guān)鍵詞包括artificial intelligence(人工智能)、systems(系統(tǒng))、classification(分類)、design(設(shè)計)、Internet of Thing(物聯(lián)網(wǎng))、machine(機器)、prediction(預(yù)測)等。可以看出,近5年人工智能、系統(tǒng)、分類、設(shè)計、物聯(lián)網(wǎng)、機器、預(yù)測等受到普遍關(guān)注。

【參考文獻】:
期刊論文
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本文編號:3102152

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