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期刊论文 462

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2020 54

2019 36

2018 35

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2016 35

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2013 3

2012 3

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2010 1

2009 6

2008 9

2007 12

2006 11

2005 14

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关键词

神经网络 27

人工智能 7

人工神经网络 6

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

网络空间 3

BP算法 2

RBF神经网络 2

中国制造 2

互联网 2

仿真 2

体系结构 2

工业4.0 2

微波遥感 2

模式识别 2

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检索范围：

排序：展示方式：

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数值模拟结果表明，经过优化，无线协作下载系统的编码块收集完成时间和文件解码完成时间大大缩短。

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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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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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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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。

关键词：分形编码图像压缩方差

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论智能起源中的简约与自洽原则 Position Paper

马毅1,曹颖2,沈向洋3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第9期页码 1298-1323 doi: 10.1631/FITEE.2200297

摘要：深度学习重振人工智能十年后的今天，我们提出一个理论框架来帮助理解深度神经网络在整个智能系统里面扮演的角色。我们引入两个基本原则：简约与自洽；分别解释智能系统要学习什么以及如何学习。这个框架统一并解释了现代深度神经网络以及众多人工智能实践的演变和进化。

关键词：智能；简约；自洽；编码率减少；深度网络；闭环转录

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基于注意力的高效机器人抓取检测网络 Research Article

秦晓飞1,胡文凯1,肖晨2,何常香2,裴颂文1,3,4,张学典1,3,4,5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1430-1444 doi: 10.1631/FITEE.2200502

摘要：为平衡抓取检测算法的推理速度和检测精度，本文提出一种编码器–解码器结构的像素级抓取检测神经网络，称为基于注意力的高效机器人抓取检测网络（AE-GDN）。在编码器阶段引入3个空间注意模块以增强细节信息，在解码器阶段引入3个通道注意模块以提取更多语义信息。采用多个轻量高效的DenseBlocks连接编码器和解码器，提高AE-GDN的特征建模能力。

关键词：机器人抓取检测；注意力机制；编码器–解码器；神经网络