ESI高被引论文的定义是：Selected from the most recent 10 years of data, Highly Cited Papers reflect the top 1% of papers by field and publication year。这个 top 1% 看起来很厉害，其实对于刚发表一两年的论文，进入这个前百分之一并不需要很多的被引用次数。
比如，以IEEE期刊发表的论文为例，一般来讲：刊出一年引用15次左右，刊出两年累计引用50次左右，刊出三年累计引用80次左右，就能成为ESI高被引论文。也就是说，只要你的论文在刊出后的某个科睿唯安采样点（两个月一次）满足上面的条件之一，就能成为ESI高被引论文。
一年十几次、二十几次的引用，很容易通过小圈子的互引来完成。尤其对于热门领域的跟踪型研究，由于小圈子人数众多，通过相互引用很容易产生大量的高被引论文、高被引学者。近年来我国高被引论文大丰收，主要就是这个原因。这些高被引论文的绝大多数是在论文发表的头两年荣登ESI高被引论文榜，而发表五年之后还能成为高被引论文的则是凤毛麟角。
所以，正确理解与使用论文的被引用次数，需要引入两个门槛：时间门槛和数量门槛。“时间门槛”就是华罗庚先生的“早发表、晚评价”原理；“数量门槛”就是过滤掉小圈子互引的噪音。具体地讲：
时间门槛：论文发表六年之后才将被引用次数作为评价论文的指标，忽略论文发表后前三年的被引用次数，只考虑论文发表三年之后的累计被引用次数。
数量门槛：在满足“时间门槛”的前提下，只有被引用次数超过一定的阀值，才能使用被引用次数作为评价论文的指标。这个“阀值”因领域的不同而不同。比如，对于信息科学领域，这个“阀值”至少应该是100。对于生物、材料等学科，这个阀值应该更高。
只有跨过“时间门槛”和“数量门槛”的论文，才有资格使用被引用次数这个指标对其进行评价。通过这两个门槛的高被引论文，才是真正优秀的科学论文。对于单篇论文或者一位学者的代表作来说，跨越“时间门槛”和所在学科“数量门槛”的被引用次数是评价其科学价值及科学贡献的重要客观指标。
为什么要设立“时间门槛”呢？因为对于真正优秀的原创性论文来说，大家对其的理解与认识需要一个过程。论文发表之后，同行们就会去用，看看你的方法在解决实际问题时效果如何。在真刀真枪的比拼中，优胜劣汰、大浪淘沙，真正优秀的原创性论文会脱颖而出、长时间地生存下来。这些优秀论文在刚发表的几年里往往被引用并不多，随着时间的推移其被引用次数逐渐冲高，最后平稳在一个比较高的被引用次数上、持续许多年。
最后举几个具体的例子（年份后面的数字是当年的被引用次数，数据来自google scholar）：
[1] L. X. Wang, Adaptive Fuzzy Systems and Control: Design and Stability Analysis, Prentice-Hall: Englewood Cliffs, NJ, 1994.
1995：52
1996：101
1997：129
1998：175
1999：187
2000：172
2001：229
2002：194
2003：199
2004：199
2005：220
2006：247
2007：230
2008：234
2009：269
2010：259
2011：223
2012：276
2013：229
2014：194
2015：189
2016：198
2017：168
2018：175
2019：127
2020：94
[2] L. X. Wang, A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice-Hall: Englewood Cliffs, NJ, 1997.
1997：17
1998：31
1999：60
2000：101
2001：134
2002：154
2003：176
2004：185
2005：236
2006：295
2007：230
2008：258
2009：264
2010：304
2011：295
2012：313
2013：279
2014：282
2015：245
2016：228
2017：204
2018：178
2019：159
2020：165
[3] L. X. Wang and J. M. Mendel, “Generating fuzzy rules by learning from examples,” IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybern., Vol. 22, No. 6, pp. 1414-1427, 1992.
1993：19
1994：53
1995：71
1996：78
1997：92
1998：94
1999：112
2000：125
2001：125
2002：123
2003：163
2004：147
2005：158
2006：178
2007：189
2008：162
2009：177
2010：181
2011：171
2012：148
2013：141
2014：140
2015：156
2016：139
2017：118
2018：117
2019：110
2020：89
[4] L. X. Wang and J. M. Mendel, “Fuzzy basis functions, universal approximation, and orthogonal least squares learning,” IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 3, No. 5, pp. 807-814, 1992.
1993：24
1994：44
1995：64
1996：85
1997：77
1998：90
1999：93
2000：102
2001：78
2002：87
2003：94
2004：129
2005：111
2006：135
2007：115
2008：119
2009：114
2010：130
2011：137
2012：137
2013：105
2014：128
2015：133
2016：102
2017：121
2018：104
2019：134
2020：122
[5] L. X. Wang, “Stable adaptive fuzzy control of nonlinear systems,” IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 1, No. 2, pp. 146-155, 1993.
1993：6
1994：37
1995：57
1996：61
1997：42
1998：38
1999：54
2000：62
2001：63
2002：67
2003：94
2004：92
2005：85
2006：90
2007：67
2008：81
2009：91
2010：96
2011：94
2012：86
2013：84
2014：77
2015：80
2016：81
2017：71
2018：71
2019：68
2020：61
[6] L. X. Wang, “Fuzzy systems are universal approximators,” Proc. 1992 IEEE International Conf. on Fuzzy Systems, pp. 1163-1170, 1992.
1992：6
1993：28
1994：32
1995：40
1996：39
1997：49
1998：46
1999：63
2000：53
2001：52
2002：43
2003：62
2004：54
2005：78
2006：81
2007：62
2008：55
2009：81
2010：71
2011：80
2012：50
2013：46
2014：59
2015：53
2016：32
2017：51
2018：42
2019：27
2020：41
相关博文：
《“早发表、晚评价”：如何晚评价？》：http://blog.sciencenet.cn/blog-2999994-1223873.html
《听专家的，还是看被引用次数？》：http://blog.sciencenet.cn/blog-2999994-1225543.html
