一、核心字段与运算符速查表
1. 核心字段标识
| 字段名称 | 字段标识 | 功能说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 标题 | TI | 精准匹配文献标题关键词 | TI=(“5G communication” OR “6G network”) |
| 作者 | AU | 检索特定作者的研究成果 | AU=(Zhang L* OR “Li, Ming”) |
| 机构 | AD | 限定作者所属机构 | AD=(“Tsinghua University” OR “MIT”) |
| 摘要 | AB | 基于摘要内容精准检索 | AB=(“deep learning” AND “fault diagnosis”) |
| 关键词 | KW | 匹配文献标注的关键词 | KW=(“smart grid” OR “intelligent power”) |
| 出版年份 | PY | 限定文献发表时间范围 | PY=(2020-2025) |
| 文献类型 | PT | 筛选特定类型文献 | PT=(Journal Article OR Conference Paper) |
| 出版物名称 | SO | 限定期刊或会议名称 | SO=(IEEE Transactions on Communications) |
| 主题分类 | SU | 聚焦特定工程领域 | SU=(“Artificial Intelligence” OR “Power Systems”) |
| DOI | DO | 通过数字对象标识符精准定位单篇文献 | DO=10.1109/TCOMM.2023.3287654 |
2. 常用运算符
| 运算符类型 | 符号/关键词 | 功能说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 布尔逻辑 | AND | 取交集,同时包含多个关键词 | TI=(“edge computing”) AND AB=(“IoT”) |
| 布尔逻辑 | OR | 取并集,包含任意一个关键词 | KW=(sensor OR detector OR transducer) |
| 布尔逻辑 | NOT | 排除特定内容 | TI=(“battery”) NOT AB=(“lithium-ion”) |
| 截词符 | * | 替代任意多个字符,拓展关键词范围 | TI=robot*(匹配robot、robotic、robotics等) |
| 截词符 | ? | 替代单个字符,适配不同拼写 | AB=behavio?r(匹配behavior和behaviour) |
| 截词符 | $ | 替代零个或一个字符,兼容拼写变体 | AB=energ$y(匹配energy和energey) |
| 位置符 | NEAR/n | 两词间距不超过n个字符,顺序不限 | TI=(“renewable energy” NEAR/3 “power grid”) |
| 精确匹配 | ” “ | 锁定特定短语,避免拆分检索 | AB=(“machine learning algorithm”) |
| 优先级 | ( ) | 调整运算顺序,组合复杂检索条件 | (TI=AI OR TI=”artificial intelligence”) AND SU=(“Power Electronics”) |
二、工程细分领域检索式模板
1. 通信工程
- 5G/6G网络切片技术研究:TI=(“5G” OR “6G”) AND AB=(“network slicing” OR “resource allocation”) AND PY=(2020-2025) AND PT=Journal Article
- 毫米波通信信道建模:TI=(“millimeter wave communication” OR “mmWave”) AND KW=(“channel modeling” OR “propagation characteristics”) AND SO=(IEEE Transactions on Communications) AND PY=(2019-2025)
- 物联网通信安全机制:SU=(“Internet of Things”) AND AB=(“communication security” OR “encryption algorithm”) AND PT=(Conference Paper OR Journal Article) AND PY=(2021-2025)
2. 人工智能
- 深度学习在图像识别中的应用:TI=(“deep learning” OR “convolutional neural network”) AND AB=(“image recognition” OR “object detection”) AND SU=(“Computer Vision”) AND PY=(2020-2025)
- 强化学习在机器人路径规划中的优化:KW=(“reinforcement learning” OR “Q-learning”) AND TI=(“robot path planning” OR “motion control”) AND PT=Conference Paper AND PY=(2022-2025)
- 自然语言处理在智能客服中的实践:AB=(“natural language processing” OR “NLP”) AND TI=(“intelligent customer service” OR “chatbot”) AND AD=(“Alibaba Group” OR “Tencent”) AND PY=(2021-2025)
3. 电力系统
- 智能电网的故障诊断与恢复:TI=(“smart grid” OR “intelligent power system”) AND AB=(“fault diagnosis” OR “system restoration”) AND SU=(“Power Systems”) AND PY=(2019-2025)
- 新能源并网的稳定性控制:KW=(“renewable energy” OR “solar/wind power”) AND AB=(“grid connection” OR “stability control”) AND SO=(IEEE Transactions on Power Systems) AND PY=(2020-2025)
- 电力电子变换器的优化设计:TI=(“power electronic converter” OR “inverter”) AND AB=(“optimization design” OR “efficiency improvement”) AND PT=Journal Article AND PY=(2021-2025)
4. 工业自动化
- 工业机器人的轨迹跟踪控制:SU=(“Industrial Automation”) AND TI=(“industrial robot” OR “manipulator”) AND AB=(“trajectory tracking” OR “precision control”) AND PY=(2020-2025)
- 数字孪生在智能制造中的应用:TI=(“digital twin” OR “virtual simulation”) AND AB=(“smart manufacturing” OR “production optimization”) AND PT=Conference Paper AND PY=(2022-2025)
- 工业物联网的设备状态监测:KW=(“industrial IoT” OR “IIoT”) AND AB=(“equipment monitoring” OR “predictive maintenance”) AND AD=(“Siemens” OR “ABB”) AND PY=(2021-2025)
5. 电子电路与系统
- 低功耗集成电路设计:TI=(“low-power integrated circuit” OR “energy-efficient IC”) AND AB=(“circuit design” OR “power consumption reduction”) AND SO=(IEEE Journal of Solid-State Circuits) AND PY=(2019-2025)
- 射频电路的噪声抑制技术:SU=(“Radio Frequency Circuits”) AND AB=(“noise suppression” OR “signal integrity”) AND PT=Journal Article AND PY=(2020-2025)
- 嵌入式系统的实时调度算法:TI=(“embedded system” OR “real-time system”) AND KW=(“scheduling algorithm” OR “task allocation”) AND PY=(2021-2025)
三、不同研究场景检索式模板
1. 会议论文精准定位
- 顶级会议前沿成果:PT=Conference Paper AND SO=(IEEE ICASSP OR IEEE ICC) AND TI=(“AI in communication” OR “machine learning for signal processing”) AND PY=(2023-2025)
- 特定主题会议论文:PT=Conference Paper AND SU=(“Power Electronics”) AND AB=(“wide bandgap semiconductor” OR “SiC/GaN device”) AND PY=(2022-2025)
2. 高被引文献筛选
- 领域核心高被引成果:TI=(“autonomous driving” OR “self-driving car”) AND SU=(“Intelligent Transportation”) AND Cited By>100 AND PY=(2018-2025)
- 近期高影响力研究:KW=(“quantum computing” OR “quantum algorithm”) AND PT=Journal Article AND Cited By>50 AND PY=(2021-2025)
3. 文献综述撰写
- 特定主题综述检索:AB=(“literature review” OR “systematic review” OR “survey”) AND TI=(“blockchain in engineering” OR “distributed ledger technology”) AND PY=(2019-2025)
- 跨领域综述拓展:(SU=(“Artificial Intelligence”) AND SU=(“Power Systems”)) AND AB=survey AND PT=Review AND PY=(2020-2025)
4. 作者与机构成果追踪
- 权威学者最新成果:AU=(“Wang, Y.” OR “Yang, H.”) AND AD=(“Chinese Academy of Sciences”) AND SU=(“Optoelectronics”) AND PY=(2022-2025)
- 高校重点领域成果:AD=(“Stanford University” OR “California Institute of Technology”) AND TI=(“aerospace engineering” OR “spacecraft control”) AND PY=(2020-2025)
5. 特定期刊检索
- 目标期刊主题筛选:SO=(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems) AND TI=(“deep reinforcement learning” OR “generative AI”) AND PY=(2023-2025)
- 顶级期刊经典成果:SO=(IEEE Transactions on Industrial Electronics OR IEEE Transactions on Signal Processing) AND TI=(“fault diagnosis” OR “signal processing”) AND PY=(2018-2025)
四、使用小贴士
- 利用IEEE Xplore的主题分类(SU字段)可精准锁定细分领域,检索前可通过官网主题分类列表确认规范术语,提升查准率。
- 检索会议论文时,优先使用知名会议的标准缩写(如ICASSP、ICC),避免因全称拼写差异导致漏检。
- 筛选高被引文献时,可结合“Cited By”排序功能,直接按被引次数降序展示结果,快速定位领域核心成果。
- 注册IEEE账号后,可保存常用检索式并设置更新提醒,实时接收关注领域的最新文献;利用个人文件夹分类管理文献,支持批量导出题录至EndNote等工具。
- 若检索结果过多,可通过限定出版年份(优先近5年)、文献类型或机构进一步精炼;获取全文时,优先选择标注“Full Text Available”的文献,无全文可通过机构馆际互借补充。
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