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数据融合研究的主题与方法趋势

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摘要:

[目的/意义]数据融合是实现多源数据价值的重要途径,全面分析全球数据融合研究的整体主题格局,对当前认识和研究数据融合有重要的科技情报价值。[方法/过程]采用词频与共词分析法,对Web of Science 核心数据集中16 053 篇数据融合研究论文的热点主题和研究方法进行了分析。[结果/结论]数据融合研究在整体上呈现了显著的增长趋势,且经过30 余年的发展已经形成了核心的研究热点和数据融合方法。在研究中,传感器(包括无线传感器)数据融合是该领域的研究热点方向。故障诊断、遥感、安全以及智能电网等是数据融合应用的热点场景。卡尔曼滤波法、神经网络、Dempster-Shafer 证据理论以及机器学习(包括深度学习、支持向量机等)等是数据融合的热点方法,且数据融合研究中已经形成了多方法共现协同网络。

作者: 李杰  于倩倩  王玉菊
作者单位: 中国科学院文献情报中心;中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系
期刊: 文献与数据学报
年.(期):页码 2023.(3):26-41
中图分类号: G202
DOI: 10.31193/SSAP.J.ISSN.2096-6695.2023.03.03
关键词: 数据融合 信息融合 知识融合 多源数据集成 共词分析 VOSviewer

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