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    基于CiteSpace 對(duì)水果無損檢測(cè)研究進(jìn)展和趨勢(shì)的可視化分析

    2023-08-13 06:07:32孫元明李冬升李同璽張永成蘭海鵬
    食品工業(yè)科技 2023年16期
    關(guān)鍵詞:發(fā)文圖譜水果

    丁 燕,孫元明,李冬升,李同璽,張永成,劉 揚(yáng),蘭海鵬,

    (1.塔里木大學(xué)機(jī)械電氣化工程學(xué)院,新疆阿拉爾 843300;2.塔里木大學(xué)圖書館,新疆阿拉爾 843300;3.新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第一師阿拉爾職業(yè)技術(shù)學(xué)校,新疆阿拉爾 843300)

    近年來,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和人民生活水平的不斷提高,國(guó)際水果進(jìn)出口市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的增加,水果的質(zhì)量管理變得尤為重要。水果無損檢測(cè)是指在不損傷待檢水果的前提下,運(yùn)用一定的檢驗(yàn)技術(shù)和方法對(duì)水果的內(nèi)在及外在質(zhì)量進(jìn)行檢查,并按照相應(yīng)的要求對(duì)其進(jìn)行評(píng)估的過程[1]。水果的外觀、缺陷、色澤、成分等品質(zhì)用傳統(tǒng)的檢驗(yàn)方法均難以實(shí)現(xiàn)無損傷、在線檢測(cè)。所以,研究快捷、高效、準(zhǔn)確的果蔬質(zhì)量監(jiān)測(cè)技術(shù),對(duì)改善果蔬交易價(jià)格有著非常關(guān)鍵的現(xiàn)實(shí)意義[2]。

    當(dāng)前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)水果無損檢測(cè)的研究已有大量成果,主要集中在對(duì)水果的無損檢測(cè)方法、水果品質(zhì)檢測(cè)、水果分級(jí)等方面。事實(shí)上,研究者如果只通過閱讀大量文獻(xiàn)來開展科研,則難以精確掌握當(dāng)前該領(lǐng)域的研究趨勢(shì)、研究熱點(diǎn)及前沿,加上每個(gè)研究者的科研能力差異,便造成了對(duì)研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)產(chǎn)生判斷偏差[2]。文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)是指以研究領(lǐng)域機(jī)構(gòu)共引、作者合作網(wǎng)絡(luò)以及主題和領(lǐng)域共現(xiàn)為主體,用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,定量描述和監(jiān)測(cè)已發(fā)表的研究文獻(xiàn),解析當(dāng)前研究領(lǐng)域的學(xué)術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和科研熱點(diǎn)[3]。2004 年,陳超美博士團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一款文獻(xiàn)計(jì)量的建模軟件—CiteSpace,由于該軟件能夠?qū)⒀芯款I(lǐng)域的結(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)模式和趨勢(shì)進(jìn)行可視化分析,在學(xué)術(shù)界備受關(guān)注[4]。所以,本文選擇該軟件對(duì)水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析。

    考慮到水果對(duì)人類生活的重要性,本文基于CNKI及Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫中水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)為主體,選取2012~2022 年的文獻(xiàn)數(shù)據(jù),利用CiteSpace 軟件對(duì)水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量分析,利用其系統(tǒng)的、透明的、可重復(fù)的審查過程,準(zhǔn)確掌握水果無損檢測(cè)領(lǐng)域前沿的演進(jìn)路徑及經(jīng)典基礎(chǔ)文獻(xiàn),以期為水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的后續(xù)研究學(xué)者提供借鑒。

    1 研究設(shè)計(jì)

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    本文數(shù)據(jù)選取CNKI 核心期刊庫和Web of ScienceTM核心數(shù)據(jù)集為數(shù)據(jù)來源。由于在CiteSpace中,有針對(duì)性的主題檢索效果相對(duì)最好,因此本研究CNKI 數(shù)據(jù)以主題途徑檢索,檢索式=“水果+農(nóng)產(chǎn)品+梨+蘋果+西瓜+葡萄+柑橘+香蕉”AND“無損檢測(cè)+無損傷檢測(cè)+無損檢驗(yàn)+無損傷檢驗(yàn)”精確檢索,時(shí)間節(jié)點(diǎn)選取2012 年1 月1 日~2022 年9 月30 日,并手動(dòng)剔除報(bào)道、會(huì)議文件、卷首語等數(shù)據(jù),共獲得相關(guān)文獻(xiàn)1322 篇。外文期刊數(shù)據(jù)選擇Web of ScienceTM核心數(shù)據(jù)集,以主題=“(*Nondestruct* *Test* OR Nondestructive OR No damage Test)and (*Fruit OR Apple OR Agricultural products OR citrus OR crops OR Watermelon OR grape OR banana OR pear)”進(jìn)行檢索,共檢索到文獻(xiàn)3857 篇,通過手動(dòng)剔除重復(fù)、無效等文獻(xiàn),最終獲得有效文獻(xiàn)3526篇。

    1.2 分析方法

    本研究采用CiteSpaceV.6.1.R2 軟件進(jìn)行可視化分析。將從CNKI 核心期刊庫及Web of ScienceTM核心數(shù)據(jù)庫檢索到的相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)以文本格式導(dǎo)出,經(jīng)過CiteSpace 軟件進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化后導(dǎo)入CiteSpace主界面中,時(shí)間跨度選擇2012 年1 月~2022 年9 月,時(shí)間分區(qū)為1 年,設(shè)置Top N=10,TopN%=20,閾值分別設(shè)置為(2、2、20)、(4、3、20)、(4、3、20)。對(duì)獲取的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行作者、機(jī)構(gòu)、國(guó)家、關(guān)鍵詞及引文文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析。

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    本文通過CNKI 和Web of Science 系統(tǒng)自帶的統(tǒng)計(jì)分析功能對(duì)年度發(fā)文量及被引情況進(jìn)行量化分析,并用Excel 軟件繪制圖表。此外從CNKI 和Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫將全部文獻(xiàn)相關(guān)信息導(dǎo)出并保存為txt 格式,利用CiteSpace 軟件的數(shù)據(jù)分析板塊進(jìn)行處理,對(duì)水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的發(fā)文國(guó)家、機(jī)構(gòu)、作者合作關(guān)系及關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,在繪制知識(shí)譜圖的基礎(chǔ)上,闡明不同時(shí)期的研究熱點(diǎn)以及未來的研究趨勢(shì)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 歷年發(fā)文量分析

    2.1.1 國(guó)內(nèi)發(fā)文量及被引分析 發(fā)文量反映了科研人員對(duì)該領(lǐng)域熱點(diǎn)問題的關(guān)注程度,表明了相關(guān)領(lǐng)域研究的發(fā)展程度和發(fā)展速度[5],2012~2022 年間水果無損檢測(cè)研究文獻(xiàn)的年度發(fā)文量總體呈上升趨勢(shì)(圖1)。通過對(duì)CNKI 核心期刊庫發(fā)文量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,2012 年至2015 年是水果無損檢測(cè)領(lǐng)域發(fā)表相關(guān)文獻(xiàn)研究的起步階段,年度發(fā)文量均保持在100上下,通過對(duì)文獻(xiàn)被引頻次數(shù)據(jù)進(jìn)行分析(表1),2014年北京市農(nóng)林科學(xué)院張保華、李江波等人團(tuán)體通過深入了解高光譜成像技術(shù)的檢測(cè)原理并跟蹤國(guó)內(nèi)外最新的研究進(jìn)展,將高光譜成像技術(shù)應(yīng)用在水果和蔬菜外部品質(zhì)、內(nèi)部品質(zhì)和品質(zhì)安全檢測(cè)中[6],并簡(jiǎn)要介紹和討論了高光譜成像系統(tǒng)的構(gòu)成、常用的數(shù)據(jù)分析方法、發(fā)展趨勢(shì)及面臨的挑戰(zhàn),該研究確立了無損檢測(cè)技術(shù)的主要研究對(duì)象及研究方法,截止2022年10 月7 日,該文獻(xiàn)被引用118 次,下載3900 次,成為這一時(shí)期高被引、高下載文獻(xiàn)。2016 年至2022 年該領(lǐng)域研究文獻(xiàn)發(fā)表量持續(xù)增加,趨勢(shì)明顯加快,增長(zhǎng)率介于1.3%~14.44%之間,年平均增長(zhǎng)率為7.82%,這一時(shí)期共發(fā)表文獻(xiàn)1055 篇,通過文獻(xiàn)分析,發(fā)現(xiàn)這一時(shí)期主要針對(duì)無損檢測(cè)技術(shù)將水果及農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行分級(jí)分類,并出現(xiàn)了電子鼻等新的無損檢測(cè)技術(shù),研究的方向主要為品質(zhì)檢測(cè)、成熟度檢測(cè)及損傷程度分析等,同時(shí)也可以看出,這一時(shí)期的研究基本成型[6-10],研究的主體以及方向大體一致。

    圖1 國(guó)內(nèi)外發(fā)文量Fig.1 Number of posts at home and abroad

    表1 排名前5 的高被引論文Table 1 Top 5 highly cited papers

    2.1.2 國(guó)外發(fā)文量及被引分析 通過對(duì)Web of ScienceTM核心數(shù)據(jù)庫檢索到的相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析(圖1、表1),可明顯看出,從2012 年起,該領(lǐng)域研究文獻(xiàn)一直呈顯著增長(zhǎng),年均發(fā)文量約為321 篇,并且研究方向大致分為兩個(gè)階段,2015 年之前以無損檢測(cè)技術(shù)方法為主要研究方向,2015 年之后以無損檢測(cè)技術(shù)用途為主要研究方向,其中,西班牙的Lorente, D 團(tuán)隊(duì)研究的光譜成像的最新進(jìn)展和應(yīng)用水果和蔬菜質(zhì)量評(píng)估于2012 年5 月發(fā)表在《Food and Bioprocess Technology》期刊上,通過高光譜成像系統(tǒng)對(duì)食品質(zhì)量評(píng)估的短板出發(fā),開發(fā)基于該技術(shù)的新系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠分析無法使用可見成像檢查的質(zhì)量特征,可用于對(duì)這些產(chǎn)品的內(nèi)部和外部特征進(jìn)行無損檢測(cè)[11-15],該文獻(xiàn)被引頻次達(dá)401 次,這為水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的研究奠定了方向。

    通過對(duì)國(guó)內(nèi)外發(fā)文量及被引分析可知,國(guó)內(nèi)外的研究主體及方向大多保持一致,并持續(xù)呈上升趨勢(shì),全球發(fā)文量的飛速增長(zhǎng)很大程度上得益于水果無損檢測(cè)研究領(lǐng)域的快速發(fā)展,同時(shí)也吸引了更多的學(xué)者關(guān)注該領(lǐng)域,因而近些年文獻(xiàn)發(fā)表量出現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。

    2.2 發(fā)文國(guó)家(機(jī)構(gòu))分析

    2.2.1 發(fā)文國(guó)家分析 如表2 所示,對(duì)Web of ScienceTM核心數(shù)據(jù)庫檢索到的3526 篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析,可以看出,該領(lǐng)域的發(fā)文量在全球分布不均。中國(guó)發(fā)文880 篇,占比達(dá)24.96%,是該研究領(lǐng)域發(fā)文最多的國(guó)家。我國(guó)目前是全球人口最大的發(fā)展中國(guó)家,同時(shí)也是全球人口第二大經(jīng)濟(jì)體,隨著2021 年的脫貧攻堅(jiān)全面勝利,人們的生活水平逐漸提升,對(duì)水果的品質(zhì)要求也越來越高,因此對(duì)該領(lǐng)域的研究最多。第二為美國(guó),共發(fā)文786 篇,占比21.68%。其次為巴西、西班牙、意大利等國(guó)家,根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國(guó)水果制品行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》可以看出,全球水果種植產(chǎn)量和種植面積60%以上均來自于中國(guó)和美國(guó),這也是其他國(guó)家在研究領(lǐng)域發(fā)文較少的重要原因。通過對(duì)排名前5 的發(fā)文國(guó)家年度發(fā)文量分析(圖2),各個(gè)國(guó)家在水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)呈持續(xù)上升,自2012 年以來,水果無損檢測(cè)方面的文獻(xiàn)發(fā)表量逐年遞增,2021 年全球發(fā)文量達(dá)到最高(276 篇),當(dāng)年發(fā)文量占2012 年~2022年總發(fā)文量的13.84%,表明水果無損檢測(cè)研究已經(jīng)成為當(dāng)下全球關(guān)注的焦點(diǎn)。可以看出,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,越來越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展。

    圖2 排名前5 的發(fā)文國(guó)家的年度發(fā)文量Fig.2 Annual publication volume of the first 5 published countries

    表2 發(fā)文量排名前10 的國(guó)家Table 2 Top 10 countries in the number of publications

    2.2.2 發(fā)文機(jī)構(gòu)分析 通過對(duì)獲取的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行發(fā)文機(jī)構(gòu)分析(表3)。可以看出,國(guó)內(nèi)發(fā)文機(jī)構(gòu)均為大學(xué),這些機(jī)構(gòu)構(gòu)成了我國(guó)該領(lǐng)域的研究的主要力量。其中發(fā)文最多的機(jī)構(gòu)為中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué),共發(fā)文84 篇,其次為浙江大學(xué)(32 篇)、江蘇大學(xué)(30 篇)等機(jī)構(gòu)。外文文獻(xiàn)發(fā)文機(jī)構(gòu)前十中有6 個(gè)來自于中國(guó),4 個(gè)來自于美國(guó),且是由8 所高等院校和2 所農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院組成,說明該研究領(lǐng)域全球發(fā)文量極不平衡,且以國(guó)家級(jí)科研機(jī)構(gòu)為主體。其中,浙江大學(xué)以發(fā)文105 篇成為該領(lǐng)域研究最多的機(jī)構(gòu),其次為美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究所(80 篇)、中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)(76篇),說明了中國(guó)學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域研究關(guān)注度較高,在全球已具有一定的影響力。

    表3 排名前10 的國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)Table 3 Top 10 domestic and foreign research institutions

    通過將發(fā)文機(jī)構(gòu)中的國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)進(jìn)行整合,得出4 個(gè)研究機(jī)構(gòu)的發(fā)文量,分別為中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)160篇、浙江大學(xué)137 篇、西北農(nóng)林科技大學(xué)69 篇、江蘇大學(xué)64 篇,并對(duì)其年度發(fā)文趨勢(shì)進(jìn)行分析(圖3),大致分為3 個(gè)階段,2012 年~2015 年,國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)處于快速發(fā)展階段,說明國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)水果無損檢測(cè)研究的重視程度在不斷增加;2015 年~2018 年,國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)發(fā)文量相對(duì)平穩(wěn);自2019 年開始,水果無損檢測(cè)相關(guān)研究成果出現(xiàn)了緩慢下降的趨勢(shì),但2021 年稍有回升,這種現(xiàn)象可能與新冠疫情有關(guān),相信在不久的將來人類終將戰(zhàn)勝疫情,恢復(fù)科研生產(chǎn)力。

    圖3 國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)年度發(fā)文量Fig.3 Nnual publication volume of domestic research institutions

    2.3 核心研究團(tuán)隊(duì)分析

    2.3.1 國(guó)內(nèi)發(fā)文作者分析 通過發(fā)文作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析可以得出合作密切的學(xué)者群發(fā)掘?qū)W術(shù)研究的團(tuán)隊(duì)效應(yīng)[16],為進(jìn)一步了解主要研究作者間的合作關(guān)系,將從CNKI 核心期刊庫獲取的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace 中,進(jìn)行發(fā)文作者的可視化分析(圖4),圖譜共產(chǎn)生節(jié)點(diǎn)440 個(gè),連線492 條,網(wǎng)絡(luò)密度為0.0051。圖中的結(jié)點(diǎn)代表發(fā)文作者,結(jié)點(diǎn)標(biāo)簽文字越大則代表該作者發(fā)文量更多,之間的連線則代表寫作雙方的合作程度,而連線的顏色越深則代表雙方合作更緊密[17]。根據(jù)分析可得,國(guó)內(nèi)該研究領(lǐng)域以團(tuán)體研究居多,其中應(yīng)義斌—?jiǎng)⒀嗟聢F(tuán)體、于小庭—任圓—何賢團(tuán)體、彭彥昆—李永玉團(tuán)體、北京農(nóng)林科學(xué)院團(tuán)體發(fā)文量較多,在水果無損檢測(cè)領(lǐng)域中處于領(lǐng)先地位,說明目前水果無損檢測(cè)領(lǐng)域研究是靠幾位核心作者帶動(dòng)的;且應(yīng)義斌是合作網(wǎng)絡(luò)中與外界聯(lián)系較多的主要作者,可以看出,我國(guó)該研究領(lǐng)域的作者之間合作較為緊密,獨(dú)立研究作者相對(duì)較少,且已經(jīng)形成了較為穩(wěn)定的研究團(tuán)體。

    2.3.2 國(guó)外發(fā)文作者分析 通過對(duì)國(guó)外發(fā)文作者合作圖譜(圖5)進(jìn)行分析,共產(chǎn)生1014 個(gè)節(jié)點(diǎn),988 條連線,網(wǎng)絡(luò)密度為0.0019。其中有2 個(gè)較大的研究團(tuán)體,Jiangbo Li 與其他17 位作者構(gòu)成的合作群最大,這2 個(gè)中心網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的作者間協(xié)作較為緊密,也代表了在水果無損檢測(cè)研究領(lǐng)域最為活躍的科研團(tuán)隊(duì);周圍還分布著不少的5~10 人的中型合作團(tuán)體,與其他團(tuán)隊(duì)間合作較少,表明大部分水果無損檢測(cè)研究人員分布廣泛且獨(dú)立性較強(qiáng),如果能夠加強(qiáng)作者之間,尤其是來自不同國(guó)家或機(jī)構(gòu)的作者之間的合作研究,可以極大地促進(jìn)該研究領(lǐng)域?qū)W術(shù)思想的交流和創(chuàng)新。從發(fā)文量來看,排名前3 位的作者有Jiangbo Li、Wenqian Huang 和Shuxiang Fan,分別發(fā)表了30、24、20 篇文章,他們?cè)谠撗芯款I(lǐng)域較為活躍,表明其在水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的研究具有較強(qiáng)的影響力。通過上述分析可以發(fā)現(xiàn),兩大合作集團(tuán)的主要成員分別來自中國(guó)和美國(guó),這也進(jìn)一步表明了中國(guó)與美國(guó)在水果無損檢測(cè)研究領(lǐng)域的重要地位。

    圖5 國(guó)外發(fā)文作者合作圖譜Fig.5 Cooperative map of foreign published authors

    2.4 高被引文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

    2.4.1 文獻(xiàn)共被引分析 如果前兩篇(或多篇文章)一起被后來的或多篇文章所引證,則稱這兩篇論文構(gòu)成共被引關(guān)系。共被引分析通過同時(shí)被其他文獻(xiàn)引用的頻次來表達(dá)文獻(xiàn)間的關(guān)系[18],引文的頻率越高,就表示聯(lián)系越密切,也就表示了這兩種文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)背景更接近。但鑒于文獻(xiàn)共被引的可視化功能僅用于Web of Science 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)信息,所以本研究只針對(duì)于外文的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)信息中的共被引現(xiàn)象研究[19]。通過可視化共得到278 個(gè)節(jié)點(diǎn),1189 條連線,網(wǎng)絡(luò)密度為0.0309,生成文獻(xiàn)共引網(wǎng)絡(luò)圖譜(圖6)。在圖表中的結(jié)點(diǎn)表示被引的文章,結(jié)點(diǎn)數(shù)量越大代表其被引用頻率越高,而結(jié)點(diǎn)相互之間的連接則代表共引關(guān)聯(lián),粗細(xì)代表共引的大小。從圖6 可以看出,Mendoza F(2011)這篇文章是一篇非常重要的論文,因?yàn)樗谋灰l次最高,說明其在該領(lǐng)域內(nèi)具有重要影響,此外,還發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)共引網(wǎng)絡(luò)有比較明顯的自然聚類,大體分為2 類,通過13 篇關(guān)鍵文獻(xiàn)使這兩個(gè)聚類緊密聯(lián)系在一起,且兩個(gè)聚類的活躍時(shí)間也有著顯著區(qū)別[20],2014 年以前的主要在圖的左上方,2015 年之后的主要在圖的右下方,這說明該領(lǐng)域主要有2 個(gè)研究方向,并且聯(lián)系緊密。

    圖6 文獻(xiàn)共被引圖譜Fig.6 Document co-citation map

    2.4.2 文獻(xiàn)共被引聚類分析 利用CiteSpace 聚類功能進(jìn)行文獻(xiàn)共被引的聚類分析,可以讓我們挖掘相似文獻(xiàn)的共同主題,從主題角度分析共被引每一個(gè)簇所代表的主題,無需我們?cè)诠脖灰膱D譜上再進(jìn)行人工歸納總結(jié)[21]。通過對(duì)該領(lǐng)域文獻(xiàn)共被引分析圖譜進(jìn)行聚類分析,生成22 個(gè)聚類,聚類效果良好。并自動(dòng)生成8 個(gè)聚類標(biāo)簽視圖(見圖7),通過分析聚類標(biāo)簽,將該領(lǐng)域研究劃分為2 個(gè)研究方向。

    圖7 文獻(xiàn)共引網(wǎng)絡(luò)聚類標(biāo)簽圖譜Fig.7 Document co-citation network cluster label map

    一是水果無損檢測(cè)技術(shù)的研究對(duì)象。該研究方向中共有4 個(gè)聚類標(biāo)簽,分別為#0 發(fā)霉的蘋果心(moldy apple core)、#1 荔枝果皮(lychee pericarp)、#2 柑橘類果實(shí)(clementine mandarin fruit)、#5 農(nóng)產(chǎn)品(agro-food product),可以看出,無損檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域特別廣,但主要集中在人們生活中可食用的范圍之內(nèi),研究對(duì)象針對(duì)性強(qiáng)。

    二是水果無損檢測(cè)技術(shù)的研究方法。該研究方向中共有4 個(gè)聚類標(biāo)簽,分別為#3 在線預(yù)測(cè)(online prediction)、#4 溶液法(solution method)、#6 可見光譜線性化梯度偏移(visible spectral linearisation gradient shift)、#5 機(jī)器視覺系統(tǒng)(using machine vision system),可以看出,隨著時(shí)代的不斷進(jìn)步,人們針對(duì)無損檢測(cè)技術(shù)的方法不斷改善,針對(duì)不同產(chǎn)品的不同品質(zhì)檢測(cè)需求都有相對(duì)較好的檢測(cè)方法,為該領(lǐng)域的研究提供了技術(shù)保障[22-24]。

    2.5 關(guān)鍵詞共現(xiàn)及研究領(lǐng)域分析

    2.5.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析 關(guān)鍵詞是對(duì)文獻(xiàn)研究?jī)?nèi)容的高度概括,高頻關(guān)鍵詞可以在一定程度上反映某一研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。CiteSpace 的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可以直觀反映某一研究領(lǐng)域當(dāng)前的研究熱點(diǎn)以及過去的研究熱點(diǎn)[25]。本研究中通過對(duì)水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析,見圖8 和圖9。關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)較大,文獻(xiàn)提及次數(shù)較多,關(guān)鍵詞間的連線密集,被共現(xiàn)程度高。

    圖8 CNKI 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜Fig.8 CNKI Keyword co-occurrence map

    圖9 Web of Science 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜Fig.9 Web of Science Keyword co-occurrence map

    對(duì)CNKI 數(shù)據(jù)庫中目標(biāo)文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn),得到262 個(gè)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)、306 條節(jié)點(diǎn)間連線。國(guó)內(nèi)水果無損檢測(cè)研究領(lǐng)域文獻(xiàn)中除檢索詞“無損檢測(cè)”和“水果”外,與其共現(xiàn)次數(shù)較多的節(jié)點(diǎn)有“蘋果”、“糖度”、“介電特性”、“內(nèi)部品質(zhì)”、“成熟度”等,這反映出蘋果是水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的重要研究對(duì)象,糖度、品質(zhì)、成熟度是水果無損檢測(cè)的重要目的,此外,“光譜分析”、“機(jī)器視覺”也是一個(gè)較大的結(jié)點(diǎn),是水果無損檢測(cè)的重要手段,由此可以看出,國(guó)內(nèi)針對(duì)水果無損檢測(cè)的研究已經(jīng)形成了相對(duì)成型的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。

    對(duì)Web of Science 數(shù)據(jù)庫中目標(biāo)文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn),得到353 個(gè)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)和510 條連線。國(guó)外圍繞該領(lǐng)域的研究的高頻關(guān)鍵詞之間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)顏色較深、線條較粗、網(wǎng)絡(luò)較為密集,說明它們之間共現(xiàn)時(shí)間、共現(xiàn)次數(shù)和共現(xiàn)程度較高[26]。水果無損檢測(cè)研究領(lǐng)域文獻(xiàn)中除檢索詞“fruit(水果)”和“nondestructive measurement(無損檢測(cè))”外,高頻關(guān)鍵詞主要包括“quality(品質(zhì))”、“soluble solids(可溶性固形物)”、“firmness(硬度)”等,說明在水果無損檢測(cè)時(shí),往往將實(shí)際問題建模為多目標(biāo)優(yōu)化問題,此外在附近還出現(xiàn)了一些比較大的節(jié)點(diǎn),包括“near infrared spectroscopy(近紅外光譜)”、“spectroscopy(光譜分析)”等等[27-28],這說明在水果無損檢測(cè)時(shí),光譜分析是比較適合當(dāng)前研究的重要內(nèi)手段。由此可以看出,國(guó)內(nèi)外對(duì)該研究領(lǐng)域的方向大體一致,國(guó)外對(duì)該領(lǐng)域研究起步較早、成果更為豐富,研究涉及方面更多,內(nèi)容更細(xì),也為國(guó)內(nèi)的研究者們提供了更多的研究方向。

    2.5.2 關(guān)鍵詞聚類分析 圖10、圖11 分別為基于CNKI 和Web of Science 數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵詞聚類時(shí)間序列圖譜。在關(guān)鍵詞聚類分析網(wǎng)絡(luò)中,CiteSpace 依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聚類清晰度提供了聚類模塊值(Q 值)和聚類平均輪廓值(S 值)兩個(gè)指標(biāo),可以作為我們?cè)u(píng)判圖譜繪制效果的依據(jù)。一般而言,Q 值一般在區(qū)間[0,1]內(nèi),Q>0.3 就意味著劃分出來的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的;當(dāng)S>0.7 時(shí),聚類是高效率且令人信服的[29]。本研究中,基于CNKI 數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵詞聚類分析結(jié)果Q 值為0.8358,S 值為0.9831;基于Web of Science數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵詞聚類分析結(jié)果Q 值為0.8484,S 值為0.9701,可認(rèn)為該圖譜的分析結(jié)果是令人信服的。

    圖10 CNKI 關(guān)鍵詞聚類時(shí)間序列圖譜Fig.10 CNKI Keyword cluster time series map

    圖11 Web of Science 關(guān)鍵詞聚類時(shí)間序列圖譜Fig.11 Web of Science Keyword cluster time series map

    圖譜中的結(jié)點(diǎn)和顏色分別代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率和年份,關(guān)鍵詞間的連線代表關(guān)鍵詞共現(xiàn)的年份。國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中,通過對(duì)聚類時(shí)間序列圖譜進(jìn)行分析,可以看出,該研究領(lǐng)域的聚類標(biāo)簽可以分為兩類,第一類為該領(lǐng)域的研究對(duì)象(#1 紅提、#3 西瓜、#6 蘋果)。第二類為水果無損檢測(cè)的檢測(cè)方法,(#2 介電特性、#4 電子鼻、#5 光譜分析、#7 機(jī)器視覺、#8 光譜校正),提示二者相互伴生。從序列知識(shí)圖譜的演變來看,水果無損檢測(cè)中品質(zhì)檢測(cè)是長(zhǎng)期的,檢測(cè)手段也從外部特征到電學(xué)參數(shù)至現(xiàn)在的光譜分析,而水果的分級(jí)及貯藏將會(huì)成為以后的研究重點(diǎn)。

    國(guó)外該研究領(lǐng)域中,聚類標(biāo)簽大體可分為研究指標(biāo)(#0 radio protective effect 抗輻射指數(shù)、#4drosophila suzukii 果蠅、#5 overload-induced renal oxidative damage 損傷程度、#6 internal qualities 內(nèi)部品質(zhì))和研究方法(#1 non-invasive monitoring 無損檢測(cè)、#2 direct analysis 直接分析法、#3 early detection早期檢測(cè)、#8 spectral shift 光譜偏移度),說明國(guó)外研究以研究方法為主體,更注重?zé)o損檢測(cè)的技術(shù)更新,并且該研究方向還在持續(xù)。綜合聚類標(biāo)簽來看,國(guó)內(nèi)外水果無損檢測(cè)的研究聚焦的大趨勢(shì)基本一致,但國(guó)內(nèi)研究更注重于技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域,國(guó)外研究領(lǐng)域更為全面,研究更注重技術(shù)的更新,在研究方向上存在部分差異。

    2.6 研究進(jìn)展與前沿?zé)狳c(diǎn)分析

    通過對(duì)關(guān)鍵詞的共現(xiàn)和聚類分析不難發(fā)現(xiàn),除出現(xiàn)中心量較大的關(guān)鍵詞之外,也有產(chǎn)生突現(xiàn)值高的關(guān)鍵詞,突現(xiàn)值高則表明了關(guān)鍵詞在某一時(shí)期快速產(chǎn)生的數(shù)量,能夠反映某一時(shí)段該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及前沿[30-31]。本文通過導(dǎo)出突現(xiàn)值關(guān)鍵詞,獲得CNKI 高突現(xiàn)值關(guān)鍵詞11 個(gè),Web of Science 高突現(xiàn)值關(guān)鍵詞17 個(gè),見圖12、圖13。

    圖12 高突現(xiàn)值關(guān)鍵詞(CNKI)Fig.12 High present value keywords (CNKI)

    圖13 高突現(xiàn)值關(guān)鍵詞(Web of Science)Fig.13 High present value keywords (Web of Science)

    通過對(duì)CNKI 高突現(xiàn)值關(guān)鍵詞圖譜進(jìn)行分析,可以看出,在2012 年~2022 年突現(xiàn)時(shí)間較早的詞是“西瓜”,是該領(lǐng)域最早被研究的水果;2013 年之后出現(xiàn)突現(xiàn)強(qiáng)度高的關(guān)鍵詞是“西瓜”(4.25)、“分級(jí)”(3.97)和“硬度”(3.84),表明西瓜的無損檢測(cè)、果實(shí)的分級(jí)和硬度檢測(cè)是2018 年之前的研究重點(diǎn),近幾年受關(guān)注的的關(guān)鍵詞是“隨機(jī)森林”、“光譜分析”和“臍橙”,突現(xiàn)強(qiáng)度最高的是“臍橙”(2.13),表示對(duì)臍橙的無損檢測(cè)研究是目前該領(lǐng)域的研究前沿。突現(xiàn)時(shí)間最長(zhǎng)的是“光譜分析”,并且仍在繼續(xù),說明無損檢測(cè)目前最常用的研究方法方法主體是光譜分析[32]。

    通過對(duì)Web of Science 高突現(xiàn)值關(guān)鍵詞圖譜進(jìn)行分析,得出在2012 年~2022 年突現(xiàn)時(shí)間較早的詞是“Sugar 糖分”,說明水果無損檢測(cè)領(lǐng)域一開始的目的是為了檢測(cè)水果的含糖量;出現(xiàn)突現(xiàn)強(qiáng)度高的關(guān)鍵詞是“Nondestructive prediction 無損預(yù)測(cè)”(5.5)、“Optical property 光學(xué)性質(zhì)”(5.42)、和“Spectra 光譜”(5.1),表明國(guó)外對(duì)于水果無損檢測(cè)領(lǐng)域研究重點(diǎn)是檢測(cè)技術(shù),2020 年之后同時(shí)出現(xiàn)的高突現(xiàn)關(guān)鍵詞是“Nondestructive prediction 無損預(yù)測(cè)”、“Machine leaning 機(jī)器學(xué)習(xí)”、“Algorithm 算法”和“Water 水”,表示現(xiàn)在的消費(fèi)者更注重水果的新鮮程度,因?yàn)樗馁A藏期與水分的流失有著密不可分的關(guān)系,因此對(duì)水果含水率的檢測(cè)也成為了該領(lǐng)域的研究前沿,并且結(jié)合計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的新的算法和新的科學(xué)(Machine leaning 機(jī)器學(xué)習(xí))進(jìn)行研究,并且會(huì)持續(xù)在該領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)更新,為國(guó)內(nèi)的水果無損檢測(cè)研究提供了新的方向。突現(xiàn)時(shí)間最長(zhǎng)的是“Vis/nir spectroscopy(VIS/NIR 光譜技術(shù))”,與國(guó)內(nèi)研究方法一致,說明光譜技術(shù)分析在該研究領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)間最長(zhǎng)[33]。

    3 結(jié)論

    本研究通過CiteSpace 文獻(xiàn)計(jì)量分析軟件對(duì)水果無損檢測(cè)研究領(lǐng)域的近十年中外文文獻(xiàn)進(jìn)行可視化研究,較為直觀科學(xué)的呈現(xiàn)了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)。水果無損檢測(cè)領(lǐng)域在2012~2022 年間發(fā)文總量總體呈上升趨勢(shì),特別在2016 年以后,發(fā)文總量有明顯的大幅提升,結(jié)果表明,越來越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始關(guān)注水果無損檢測(cè)研究領(lǐng)域。發(fā)文國(guó)家中,中國(guó)及美國(guó)發(fā)文總量占到的全球的46.64%,是水果無損檢測(cè)研究領(lǐng)域具有較大影響力的國(guó)家。通過繪制和分析關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜和聚類圖譜,發(fā)現(xiàn):蘋果是水果無損檢測(cè)領(lǐng)域的重要研究對(duì)象,糖度、品質(zhì)、成熟度是水果無損檢測(cè)的重要目的,光譜分析是水果無損檢測(cè)的重要手段。通過對(duì)國(guó)內(nèi)外發(fā)表文獻(xiàn)的聚類圖譜及高突現(xiàn)值圖譜進(jìn)行分析,可以得出,國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究在熱點(diǎn)領(lǐng)域基本一致,但在側(cè)重點(diǎn)和研究進(jìn)展略有不同,國(guó)內(nèi)更專注于該領(lǐng)域的研究對(duì)象和檢測(cè)指標(biāo),而國(guó)外則在果實(shí)品質(zhì)監(jiān)測(cè)的指標(biāo)更為細(xì)致和充分,并且在技術(shù)更新領(lǐng)域研究較為活躍。

    未來應(yīng)加強(qiáng)各國(guó)研究團(tuán)體之間的科研協(xié)作,關(guān)注該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì),擴(kuò)寬對(duì)水果無損檢測(cè)研究的深度和廣度,從而全面推進(jìn)水果無損檢測(cè)向國(guó)際化發(fā)展。

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