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期刊论文 625

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2006 13

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关键词

神经网络 27

新一代智能制造 10

人工智能 8

人工神经网络 5

BP神经网络 4

机器学习 4

网络 4

网络安全 4

网络空间安全 4

遗传算法 4

互联网 3

微波遥感 3

新一代人工智能 3

网络空间 3

BP算法 2

RBF神经网络 2

一阶分析法 2

中国制造 2

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排序：展示方式：

基于分代网络编码的无线协作下载系统性能分析和优化方法 Article

Xiu-xiu WEN, Hui-qiang WANG, Jun-yu LIN, Guang-sheng FENG, Hong-wu LV, Ji-zhong HAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1601-1613 doi: 10.1631/FITEE.1601361

摘要：无线协作下载系统中广泛采用密集网络编码。无线设备具有计算资源有限的特点，研究表明密集网络编码的解码复杂度过高，无法用于无线协作下载系统。因此，有必要结合分代网络编码。然而，分代网络编码会引起额外的系统通信量，且通信增加量与分代大小相关。因此，合理设置分代大小，从而提升分代网络编码的整体性能，对无线协作下载的实际应用具有重要意义。现有分代网络编码方面的研究大多针对集中式广播系统，不能适应无线协作下载系统的无中心特性。据此，研究基于分代网络编码的无线协作下载系统性能分析和优化问题。首先，针对无线协作下载系统的无中心特性，提出基于马尔可夫过程的系统分析模型；然后，在系统分析模型基础上，对协作下载系统的编码块收集完成时间进行优化；最后，使用排队论给分代网络编码解码过程建模，进一步结合系统分析模型，提出最小化协作下载解码完成时间的方法，并推导出最优分代大小设置方法。

关键词：无线网络；协作下载；分代网络编码；马尔可夫过程

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一种分形图像编码的新方法

王秀妮,姜威,王利村

《中国工程科学》 2006年第8卷第1期页码 54-57

摘要：

由于分形图像编码过程非常费时，因此在前人的基础上，通过分析影响分形图像编码速度的相关因素，提出了使用图像块的改进方差来提高分形压缩性能的思想。在证明迭代函数系统不会改变图像块的改进方差的基础上，给出了基于改进方差的分形图像压缩方法。实验结果说明该方法在保证快速性的同时，重建图像的质量又得到了进一步的提高。

关键词：分形编码图像压缩方差

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面向网络编码的无证书多重签名方法 Research Article

俞惠芳,亓哲伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第9期页码 1369-1377 doi: 10.1631/FITEE.2200271

摘要：比起具有转储功能的传统路由技术，网络编码能节省网络资源且速度快。但在实际应用场景中，网络编码容易受到污染攻击和伪造攻击。本文针对这些问题提出面向网络编码的无证书广播多重签名（NC-CLBMS）方法，每个源节点用户生成对消息向量的多重签名，中间节点将接收到的数据线性组合。本文设计的NC-CLBMS在无人机通信网络、5G无线网络、无线传感器网络、移动无线网络和车联网等方面具有广泛应用前景。

关键词：网络编码；无证书多重签名；线性组合；同态哈希函数

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5G最小代价多播网络中的次优编码子图算法 None

Feng WEI, Wei-xia ZOU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第5期页码 662-673 doi: 10.1631/FITEE.1700020

摘要：为降低具有控制—数据分离架构的5G网络中多播的传输代价，本文关注无线网络中两多播共存时的功率代价最小网络编码子图形成问题。提出两个基于Steiner树的扩展次优算法：当两个具有相同吞吐量的多播组共存时，C1CPE算法通过复用拓扑中已经占用链路的方式寻找可行的最小代价方案，并采用节点涂色的方式保证网络编码方案可解码。

关键词：网络编码子图；最小功率代价；5G；分离架构

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认知中继三跳网络联合优化 Article

澄赵,万良王,信威姚,双华杨

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 253-261 doi: 10.1631/FITEE.1601414

摘要：认知中继网络中，传输的吞吐量和传输距离一直是衡量性能的重要指标。现有的研究多数都集中在两跳网络的优化，但其也存在着传输距离不长，只能进行单项传输等缺点。本文提出了一种新的使用认知中继的三跳网络传输方案，通过三阶段的传输过程，实现了次级用户之间的双向传输。同时，引入了叠加编码技术来处理网络中双接收节点的情况。

关键词：解码转发；三跳；认知中继网络；时间功率分配；叠加编码

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基于感受野编码的多神经元决策脉冲神经网络 Article

Yong-qiang MA, Zi-ru WANG, Si-yu YU, Ba-dong CHEN, Nan-ning ZHENG, Peng-ju REN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 139-150 doi: 10.1631/FITEE.1700714

摘要：人类对信息的处理主要依赖数十亿个神经元构成的复杂神经网络，信息传输通过神经元释放电脉冲信号实现。本文提出一个名为MD-SNN的脉冲神经网络模型，其具有以下3个主要特点：（1）使用感受野模型对图片编码，产生相应脉冲序列；（2）随机选取脉冲序列中部分脉冲作为每个神经元的输入信号，并以这种方式模拟生物神经元的绝对不应期同时增加的学习层神经元极大缩短了训练时间，因此有效降低了过拟合概率，与引入绝对不应期与增加学习层神经元的SNN模型相比，图像分类准确率提高了8.77％；（3）与其他SNN方法相比，MD-SNN对图像分类更加有效——与卷积神经网络

关键词： Tempotron；神经元模型；感受野；高斯差分；图像翻转；图像旋转

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深度三维重建：方法、数据和挑战 Review Article

刘彩霞1,孔德慧1,王少帆1,王志勇2,李敬华1,尹宝才1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000068

摘要：基于深度学习的三维重建方法通过利用深度网络自动学习低质量图像中的三维形状语义特征，克服了这两个瓶颈。然而，这些方法具有多种体系框架，但是至今未有文献对它们作深入分析和比较。首先，基于不同深度学习模型框架，将基于深度学习的三维重建方法分为4类：递归神经网络、深自编码器、生成对抗网络和卷积神经网络，并对相应方法作详细分析。其次，详细介绍上述方法常用的4个代表性数据库。

关键词：深度学习模型；三维重建；循环神经网络；深度自编码器；生成对抗网络；卷积神经网络

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关于下一代网络的体系结构

李国杰

《中国工程科学》 2002年第4卷第8期页码 40-43

摘要：

归纳了对下一代网络的共识与分歧，分析了产生分歧的原因，提出应重视网络体系结构研究，包括重新认识边缘论（end-to-end argument）、光通信与分组交换技术的融合、UNI模式向NNI模式的过渡，同时要关注网络结构和动力学规律的基础研究。

关键词：网络体系结构光通信分组交换 UNI NNI 网络动力学

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迈向下一代视网膜神经假体——基于脉冲的视觉计算方法 Review

余肇飞, 刘健, 贾杉杉, 张祎晨, 郑雅菁, 田永鸿, 黄铁军

《工程（英文）》 2020年第6卷第4期页码 449-461 doi: 10.1016/j.eng.2020.02.004

摘要：神经假体中的闭环计算包括两个阶段：将刺激信息编码为神经元信号和将神经元信号重新解码为刺激信息。为了更好地理解视网膜中神经网络的计算原理，我们认为，有必要对视网膜构建一个超级网络环路，在此环路中，那些皮层神经网络所揭示的不同功能的网络模块，都可以应用于视网膜网络中。视网膜的不同组成部分，包括多种细胞类型和突触连接——化学突触和电突触（缝隙连接），使视网膜成为一个理想的神经网络，其能够适应人工智能中发展起来的计算技术，对视觉场景的编码和解码进行建模因此，有必要构建一种整体系统的方法，利用神经脉冲进行视觉计算，推动下一代视网膜神经假体发展，构建新型人工视觉系统。

关键词：视觉编码视网膜神经假体脑-机接口人工智能深度学习脉冲神经网络概率图模型

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半监督堆叠距离自动编码器的表征学习在图像分类上的应用 Research Articles

侯亮,罗潇逸,汪子扬,梁军

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-1118 doi: 10.1631/FITEE.1900116

摘要：自动编码器是一种特殊神经网络，常用于降维和特征提取。本文所提方法基于传统的自动编码器，将不同类别样本之间的“距离”信息纳入其中。该模型被称为半监督距离自动编码器。首先以无监督方式对每一层进行预训练。为获得更好性能，使用堆叠式模型代替具有单一隐含层的传统自动编码器结构。将所提半监督距离自动编码器方法分别与传统自动编码器、稀疏自动编码器和监督自动编码器比较，实验结果证明该模型有效。

关键词：自动编码器；图像分类；半监督学习；神经网络

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6G移动网络架构SOLIDS——驱动力、特征及功能拓扑 Review

刘光毅, 李娜, 邓娟, 王莹莹, 孙军帅, 黄宇红

《工程（英文）》 2022年第8卷第1期页码 42-59 doi: 10.1016/j.eng.2021.07.013

摘要：

随着第五代（5G）移动网络的大规模商用部署，面向2030 年的新服务和新应用正逐渐兴起，信息、通信和数据技术（ICDT）的深度融合已成为未来网络发展趋势新应用需求、新技术趋势以及5G实践经验，构成了下一代移动网络发展的三大驱动力。本文回顾了移动网络架构演进的历史和驱动力，提出了第六代（6G）移动网络的逻辑功能架构。所提6G网络架构称为SOLIDS，由其六大基本网络特征构成，即柔性（soft）、按需服务（on-demand fulfillment）、至简（lite）、内生智慧（native intelligence该网络架构可以有效解决5G网络面临的高成本、高功耗、操作和维护难等主要问题，可在无需人工参与的情况下支持网络的自生成、自修复、自演进和自免疫。

关键词：第六代网络特征网络架构

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用二极管统一构建两个n阶电路网络 Research Article

林小燕,谭志中

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第2期页码 289-298 doi: 10.1631/FITEE.2200360

摘要：本文通过二极管将两个不同的n阶拓扑电路网络连接起来，建立起一个统一的网络模型，这是一个以前没有研究解决的新问题。该网络模型不仅包含五个电阻元件，还包含二极管器件，因此该网络包含多种不同的网络类型。该问题可以通过三个主要步骤来解决：首先，将网络简化为两个不同的等效电路模型；其次，应用基尔霍夫定律建立非线性差分方程模型；最后，对结构相似的两个方程进行统一处理，并利用等效变换技术得到非线性差分方程的通解网络模型的研究非常重要，可以应用于跨学科研究。

关键词：复杂网络；等效变换；非线性差分方程；等效电阻

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基于双向深度生成模型和功能磁共振成像数据的大脑编码和解码 Review

杜长德, 李劲鹏, 黄利皆, 何晖光

《工程（英文）》 2019年第5卷第5期页码 948-953 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.010

摘要：

通过功能磁共振成像（fMRI）进行大脑编码和解码是视觉神经科学的两个重要方面。尽管以前的研究人员在大脑编码和解码模型方面取得了显著进步，但是现有方法仍需要使用先进的机器学习技术进行改进。例如，传统方法通常会分别构建编码和解码模型，并且容易对小型数据集过度拟合。实际上，有效地统一编码和解码过程可以进行更准确的预测。在本文中，我们首先回顾了现有的编码和解码方法，并讨论了“双向”建模策略的潜在优势。接下来，在体系结构和计算规则方面，我们证明了深度神经网络和人类视觉通路之间存在的对应关系。此外，深度生成模型[如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）]在大脑编码和解码研究中产生了可喜的成果。最后，我们提出了最初为机器翻译任务设计的对偶学习方法，该方法通过利用大规模未配对数据提高了编码和解码模型的效果。

关键词：大脑编码和解码功能磁共振成像深度神经网络深度生成模型双重学习

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基于深度学习紧致二进制编码的指纹索引 None

Chao-chao BAI, Wei-qiang WANG, Tong ZHAO, Ru-xin WANG, Ming-qiang LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第9期页码 1112-1123 doi: 10.1631/FITEE.1700420

摘要：实值特征的指纹索引已进行广泛研究，但二进制编码特征的研究相对较少，并且二进制编码特征更适合大规模指纹数据库的高效检索。首先，提出高效的有区分度的深度紧致二进制细节点圆柱体编码（deep compact binary minutia cylinder code，DCBMCC）作为指纹索引特征。具体分析了最新细节点圆柱体编码（minutia cylinder code，MCC），并发现其缺点。提出一种新颖的深度神经网络学习指纹索引特征DCBMCC，设置网络倒数第二层直接输出为二进制编码。

关键词：指纹索引；细节点圆柱体编码；深度神经网络；多索引哈希

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一类分数阶多功能n阶蜂巢型RLC电路网络 Article

Ling ZHOU, Zhi-zhong TAN, Qing-hua ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第8期页码 1186-1196 doi: 10.1631/FITEE.1601560

摘要：研究了一类多功能n阶蜂巢型电阻网络模型，该问题一直未被解决。通过调节电路参数，该网络模型可以转化为含有多种功能的数个不同网络模型，例如一个规则的梯形网络、一个n阶三角形网络，等。我们导出了电阻网络的2个新的等效电阻公式，同时导出了LC网络的等效复阻抗公式，它们都属于分数阶范畴。首先，将一个复杂网络简化为一个简单的等效模型；其次，应用基尔霍夫定律，建立一个分式差分方程模型；再次，采用等效变换方法，给出非线性差分方程的通解。在实际应用中，获得了数个有趣的特殊结论。特别地，讨论分析了一个n阶LC复阻抗网络，发现了许多新的等效复阻抗特性。

关键词：蜂巢型网络；等效变换；分数阶差分方程；复阻抗特性