大学科之间的交叉融合是当代社会科学技术发展的重要趋势,交叉学科为科学创新、科学研究的重大突破与高新技术的产生做出了重要的贡献,当今重大科学的发现越来越多地依靠多学科互相渗透和协同攻关。因此,研究学科交叉的规律,找到学科交叉点,提高对学科的结构性和规律性的认识,对于社会经济和科学研究的发展有着重要的意义。本论文基于国家自然科学基金委已批准的科研项目申请书,运用知识系统工程和文本挖掘的算法,对国家自然科学基金下设的自然科学和管理科学的所有学科领域进行了学科交叉分析。本文的核心工作主要包括以下三点：(1)基于语义关系的科技项目申请书相似度算法。根据科技名词自身的特点,运用科研项目文本网络结构图模型得到科技名词之间的语义关系矩阵,在此基础上,提出了基于语义关系的相似度算法,并在实际中对其进行了验证。这一算法是学科交叉分析的基础和前提,影响着学科交叉分析结果的准确性。(2)对学科交叉的分析。分别从宏观、中观和微观三个方面对自然科学和管理科学的交叉进行分析,找到学科交叉的领域。利用学科交叉度来判断学科交叉,并且利用溯源度、平行度和推广度来评价学科交叉的时点特征。(3)可视化系统的实现与政策建议。可视化系统主要分为三个模块：文本特征提取、文本相关性计算和立项建议书分析及知识挖掘,三个功能模块实现了学科交叉分析不同阶段的算法和应用,最后总结分析了学科交叉的原因并给出了政策建议。研究结果表明,自然科学和管理科学领域广泛存在学科交叉现象,交叉特征因为学科的不同而存在差异,各学科的交叉存在着时间上的滞后性。本文的研究成果可以为国家自然基金委项目审批以及科学工作者把握学科发展方向提供帮助。