《表2 发文量排名前5的研究者》

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《销量预测的文献计量学分析和可视化》

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文献计量学的另一个显着特征是能够识别在学科或探究领域内形成论述的学者和论文[6]。本文按Wo S索引出版物数量统计了排名前5的作者信息，如表2所示。有3名研究者来自中国，主要关注人工智能和遗传算法。其中来自元智大学的Chang是销量预测研究中最多产的研究者，h指数39，发表文献被引总频次4 384。他和Liu等[7]结合神经网络、遗传算法，建立了加权模糊案例推理（WFCBR）为主要预测模型的混合预测模型，以预测印刷线路板厂的未来销售量。Kuo[8]不断优化径向基函数神经网络，同时也关注模糊神经网络和免疫系统神经网络在销量预测中的应用。来自英格兰的Fildes更关注供应链末端零售行业的销量预测情况。Thomassey运用模糊逻辑、模糊推理系统优化纺织工业的销量预测。可以看出，销量预测运用于各行各业，每个行业的销量预测影响因素也不相同，因此学者们在研究销量预测时，通常基于某一特定领域不断优化预测方法，提高预测效果。