人工智能是全球競(jìng)爭(zhēng)新焦點(diǎn),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(jìn)展。以近5年（2015—2019年）Web of Science（WOS）核心合集人工智能文獻(xiàn)作為計(jì)量,借助CiteSpace的分析聚類功能,從人工智能研究的主要國家、機(jī)構(gòu)、研究主題、研究熱點(diǎn)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(shí)力的分布格局、研究熱點(diǎn)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(bào)導(dǎo)刊. 2020,5(08)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

人工智能研究主要國家分布圖譜

沖刷深度對(duì)于橋墩設(shè)計(jì)非常重要，精確的深度估測(cè)可以防止橋梁損壞，有利于橋墩的優(yōu)化設(shè)計(jì)。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(cè)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(dá)規(guī)劃（GEP）、集團(tuán)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(cè)。圖3 人工智能研究熱點(diǎn)及主題分布圖譜

圖2 人工智能研究主要機(jī)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(jī)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(cè)）、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(jī)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(tái)，其升級(jí)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(qiáng)大的機(jī)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(jì)）、Internet of Thing（物聯(lián)網(wǎng)）、machine（機(jī)器）、prediction（預(yù)測(cè)）等�？梢钥闯觯�5年人工智能、系統(tǒng)、分類、設(shè)計(jì)、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器、預(yù)測(cè)等受到普遍關(guān)注。

【參考文獻(xiàn)】：
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