• 数据融合研究的主题与方法趋势

    分类: 电子与通信技术 >> 信息处理技术 提交时间: 2023-11-07 合作期刊: 《文献与数据学报》

    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。