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国家自然科学基金自动化领域数据分析与研究热点变化

邓方 宋苏 刘克 吴国政 付俊

邓方, 宋苏, 刘克, 吴国政, 付俊. 国家自然科学基金自动化领域数据分析与研究热点变化. 自动化学报, 2018, 44(2): 377-384. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170695
引用本文: 邓方, 宋苏, 刘克, 吴国政, 付俊. 国家自然科学基金自动化领域数据分析与研究热点变化. 自动化学报, 2018, 44(2): 377-384. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170695
DENG Fang, SONG Su, LIU Ke, WU Guo-Zheng, FU Jun. Data and Research Hotspot Analyses of National Natural Science Foundation of China in Automation Field. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2018, 44(2): 377-384. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170695
Citation: DENG Fang, SONG Su, LIU Ke, WU Guo-Zheng, FU Jun. Data and Research Hotspot Analyses of National Natural Science Foundation of China in Automation Field. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2018, 44(2): 377-384. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170695

国家自然科学基金自动化领域数据分析与研究热点变化

doi: 10.16383/j.aas.2018.c170695
详细信息
    作者简介:

    宋苏  博士, 国家自然科学基金委员会信息科学部教授.主要研究方向为自适应控制, 人工智能和复杂系统理论.E-mail:songsu@nsfc.gov.cn

    刘克  博士, 国家自然科学基金委员会信息科学部教授.主要研究方向为控制理论, 计算机应用.E-mail:liuke@nsfc.gov.cn

    吴国政  博士, 国家自然科学基金委员会信息科学部三处项目主任.主要研究方向为人工智能.E-mail:wugz@nsfc.gov.cn

    付俊  博士, 东北大学教授, 博导.2016年3月~2018年2月为国家自然科学基金委员会信息科学部三处流动编制项目主任.主要研究方向为非凸动态优化与切换控制及其应用.E-mail:junfu@mail.neu.edu.cn

    通讯作者:

    邓方  博士, 北京理工大学副教授, 博导, 2016年3月~2019年2月为国家自然科学基金信息科学部三处人工智能与智能系统流动编制项目主任.主要研究方向为智能火控, 智能信息处理与智能穿戴式设备.本文通信作者.E-mail:dengfang@bit.edu.cn

Data and Research Hotspot Analyses of National Natural Science Foundation of China in Automation Field

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    Author Bio:

     Ph. D., professor in the Department of Information Sciences, NSFC. His research interest covers adaptive control, artificial intelligence, and system complexity

     Ph. D., professor in the Department of Information Sciences, NSFC. His research interest covers control theory and computer application

     Ph. D., program director in the Department of Information Sciences, NSFC. His main research interest is artificial intelligence

     Ph. D., full professor in State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University. From March 2016 to February 2018, he is a non-permanent program director in the Department of Information Sciences, NSFC. His research interest covers nonconvex dynamic optimization, switching control, and their applications

    Corresponding author: DENG Fang  Ph. D., associate professor at the School of Automation, Beijing Institute of Technology. From March 2016 to February 2019, he is a non-permanent program officer in the Department of Information Sciences, NSFC. His research interest covers intelligent fire control, intelligent information processing, and smart wearable devices. Corresponding author of this paper
  • 摘要: 本文对国家自然科学基金1986~2017年自动化领域项目申请和资助数据进行了大量数据分析,统计和分析结果表明自动化领域自然科学基金成为研究者重要的研究资金来源,研究人员规模、研究成果数量、基金资助数据都在稳步提升,研究队伍正呈现年轻化趋势.通过数据挖掘30年来不同研究热点及其变化,笔者发现自动化领域基金资助的相关研究领域能紧跟国际国内研究前沿,热点领域中理论研究比重大于应用研究,近年来具有应用研究背景的项目资助比重逐年提高.本文可为广大自动化领域相关的研究者提供选题等方面的借鉴和参考.
    1)  本文责任编委 王飞跃
  • 图  1  项目负责人年龄分布图

    Fig.  1  The age distribution of principle investigators

    图  2  项目负责人平均年龄趋势图

    Fig.  2  The average age trend of principle investigators

    图  3  申请数量, 资助数量与资助率趋势图

    Fig.  3  The trend in number of applications, number of granted proposals and funding rates

    图  4  优秀青年基金申请数量, 资助数量与资助率趋势图

    Fig.  4  The trend in number of applications, number of granted proposals and funding rates of outstanding youth fund

    图  5  资助项目关键词图谱

    Fig.  5  Keywords mapping of granted proposals

    图  6  自动化领域研究者的数据画像

    Fig.  6  Data portraits of researchers in the automation field

    表  1  主要项目负责人平均年龄

    Table  1  Average age of principle investigators

    项目类别 平均年龄(岁)
    国家杰出青年科学基金 41.10
    面上项目 44.10
    青年科学基金项目 32.05
    优秀青年科学基金项目 35.16
    重点项目 50.75
    创新研究群体项目 49.45
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    表  2  申请数量前10名的申请代码

    Table  2  The top 10 application codes of application areas

    申请代码 代码名称 申请数量
    F030118 系统建模、分析与综合 2 394
    F030203 复杂系统及复杂网络理论与方法 1 930
    F030101 线性与非线性系统控制 1 754
    F030403 图像分析与理解 1 631
    F030301 导航、制导与测控 1 582
    F030209 智能交通系统 1 484
    F030117 故障诊断与容错控制 1 456
    F0301 控制理论与方法 1 261
    F030504 数据挖掘与机器学习 1 244
    F030116 智能与自主控制 1 156
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    表  3  资助数量前10名的申请代码

    Table  3  The top 10 application codes of granted areas

    申请代码 代码名称 资助数量
    F030118 系统建模、分析与综合 514
    F030203 复杂系统及复杂网络理论与方法 511
    F030101 线性与非线性系统控制 475
    F030403 图像分析与理解 394
    F030103 网络化系统分析与控制 340
    F030117 故障诊断与容错控制 336
    F030504 数据挖掘与机器学习 310
    F030301 导航、制导与测控 293
    F030116 智能与自主控制 251
    F030114 自适应与学习控制 243
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    表  4  资助率前10名的申请代码

    Table  4  The top 10 application codes of funding rate

    申请代码 代码名称 申请数量 资助率(%)
    F030509 自然语言理解与生成 229 38
    F030401 模式识别基础 382 37
    F030407 生物分子识别 53 36
    F030104 离散事件动态系统控制 274 35
    F030501 人工智能基础 207 34
    F030405 文字识别 105 34
    F030107 随机与不确定系统控制 473 34
    F030121 控制系统计算机辅助分析与设计 53 34
    F030704 基于脑成像技术的认知功能 151 34
    F030111 量子与微纳系统控制 106 32
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    表  5  资助率后10名的申请代码

    Table  5  The last 10 application codes of funding rate

    申请代码 代码名称 申请数量 资助率(%)
    F030702 学习与记忆过程的信息处理 27 7
    F030510 智能搜索理论与算法 89 13
    F030308 多传感器集成系统 108 14
    F030209 智能交通系统 1 484 15
    F030703 感知、思维与语言模型 40 15
    F030406 生物特征识别 494 15
    F030120 系统仿真与评估 458 16
    F030208 管控一体化系统 231 16
    F030411 模式识别系统及应用 416 16
    F030202 系统工程理论与方法 411 18
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    表  6  1986~2017年资助数量前10名的依托单位

    Table  6  The top 10 support units of granted proposals from 1986 to 2017

    依托单位 资助数量
    清华大学 392
    中国科学院自动化研究所 382
    北京航空航天大学 363
    上海交通大学 316
    哈尔滨工业大学 304
    浙江大学 296
    东北大学 262
    东南大学 221
    华中科技大学 206
    西安交通大学 194
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    表  7  2008~2017年资助数量前10名的依托单位

    Table  7  The top 10 support units of granted proposals from 2008 to 2017

    近10年资助数量 资助数量 近10年相对变化
    中国科学院自动化研究所 244
    北京航空航天大学 237
    哈尔滨工业大学 213
    东北大学 195
    清华大学 183
    上海交通大学 169
    东南大学 160
    浙江大学 156
    北京理工大学 139
    中国人民解放军国防科学技术大学 131
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    表  8  近30年和近5年排名前10的关键词

    Table  8  The top 10 keywords of granted proposals from 1988 to 2017 and from 2013 to 2017

    近30年关键词 频次 近5年关键词 频次 相对变化
    稳定性 234 稳定性 120
    非线性系统 220 故障诊断 115
    复杂网络 219 复杂网络 114
    鲁棒控制 214 深度学习 98
    故障诊断 207 多智能体系统 95
    神经网络 189 协调控制 86
    自适应控制 170 鲁棒控制 83
    信息融合 152 非线性系统 81
    智能控制 142 多目标优化 77
    协调控制 141 自适应控制 75
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    表  9  1989~2017年年度关键词

    Table  9  The keywords of grants from 1989 to 2017

    年份 关键词
    1989 专家系统, 非线性系统
    1990 专家系统
    1991 专家系统, 鲁棒控制, 离散事件动态系统, 神经网络
    1992 计算机辅助设计
    1993 复杂系统
    1994 神经网络
    1995 神经网络
    1996 人工智能, 神经网络, 非线性系统, 智能控制
    1997 神经网络
    1998 神经网络, 机器人
    1999 鲁棒控制
    2000 智能控制, 稳定性
    2001 智能控制
    2002 数据挖掘
    2003 鲁棒控制
    2004 非线性系统
    2005 稳定性, 非线性系统
    2006 鲁棒控制
    2007 信息融合
    2008 神经网络
    2009 复杂网络
    2010 复杂网络, 故障诊断
    2011 复杂网络, 非线性系统
    2012 复杂网络
    2013 复杂网络
    2014 复杂网络
    2015 稳定性
    2016 稳定性
    2017 深度学习
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    表  10  近10年和近5年增加最快的15大关键词

    Table  10  The top 15 growing rate keywords of grants from 2008 to 2017 and from 2013 to 2017

    关键词 近10年增加量 关键词 近5年增长量
    深度学习 37 深度学习 35
    多目标优化 21 多目标优化 13
    多智能体系统 21 数据驱动建模 11
    故障诊断 17 稳定性 9
    稳定性 16 镇定 9
    协调控制 15 大数据 9
    数据驱动建模 13 多层网络 9
    容错控制 13 故障检测 8
    故障检测 12 多智能体系统 7
    复杂网络 12 状态估计 7
    状态估计 11 迁移学习 7
    特征提取 11 环境感知 7
    切换系统 10 一致性控制 7
    大数据 9 路径规划 7
    多层网络 9 事件触发控制 7
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-12-15
  • 录用日期:  2018-01-18
  • 刊出日期:  2018-02-20

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