典型文献
基于CiteSpace的故障预测知识结构与热点迁徙研究
文献摘要：
故障预测研究因应用对象广泛、技术理论先进和实用价值高而备受关注.基于此,从"文献追踪"视角,挖掘故障预测的知识结构、分布脉络和研究热点,这是对故障预测综述类研究的一个新尝试.研究发现:1)知识结构方面,故障预测与状态监测、健康管理间存在较强的耦合关联性,模型驱动、知识驱动、统计驱动、概率推理方法、机器学习和深度学习是故障预测关键技术类别;2)热点迁徙方面,故障预测研究主要经历了理论奠基期、内涵延伸期、技术涌现期和方法融合期4个阶段.对阶段成果、面临困境及发展贡献进行归纳,并指出阶段间衔接关系,探明了故障预测理论发展轨迹和实践成效,并为实现故障预测领域的阶跃式发展提供明确的方向,即提高大数据收集质量、在线预测和跨工况的迁移学习.
文献关键词：
CiteSpace;故障预测;知识结构;关键技术;热点迁徙;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
周涵婷;程龙生;乔佩蕊;宫粲然;彭宅铭
作者机构：
南京理工大学经济管理学院,南京210094
文献出处：
引用格式：
[1]周涵婷;程龙生;乔佩蕊;宫粲然;彭宅铭-.基于CiteSpace的故障预测知识结构与热点迁徙研究)[J].控制与决策,2022(04):815-828
A类：
热点迁徙
B类：
故障预测,测知,知识结构,预测研究,因应,技术理论,新尝试,状态监测,耦合关联,模型驱动,知识驱动,概率推理,推理方法,技术类别,基期,延伸期,现期,方法融合,面临困境,预测理论,理论发展,发展轨迹,实践成效,阶跃式,大数据收集,在线预测,迁移学习
AB值：
0.400532
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