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期刊论文 577

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2021 73

2020 62

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2018 39

2017 46

2016 38

2015 13

2014 6

2013 3

2012 10

2011 9

2010 9

2009 8

2008 14

2007 13

2006 13

2005 18

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关键词

神经网络 27

人工智能 6

人工神经网络 6

机器学习 6

BP神经网络 4

网络 4

网络安全 4

网络空间安全 4

2020 3

临床特征 3

智能制造 3

网络空间 3

2035 2

BP算法 2

CAPP 2

RBF神经网络 2

中国 2

中国制造 2

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排序：展示方式：

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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一种基于特征模板和CNN-BiLSTM-CRF的网络安全实体识别方法 Research Papers

Ya QIN, Guo-wei SHEN, Wen-bo ZHAO, Yan-ping CHEN, Miao YU, Xin JIN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 872-884 doi: 10.1631/FITEE.1800520

摘要：利用海量网络安全威胁情报数据，构建网络安全知识图谱实施深度关联分析和挖掘，可帮助识别安全威胁并提出相应防御措施。这已成为网络安全领域研究热点。本文针对网络安全文本数据，研究实体识别算法，为构建网络安全知识图谱奠定基础。传统方法难以识别网络安全领域的新实体、中英文混合安全实体等，且提取的特征不够充分。本文在神经网络模型基础上，提出基于特征模板的CNN-BiLSTM-CRF网络安全实体识别算法。首先构建人工特征模板，提取局部上下文特征。再利用CNN提取字符特征，与局部上下文特征结合，传入BiLSTM模型提取语义特征。最后利用CRF对安全实体进行标注。结果表明，在大规模网络安全数据集上，该方法优于其它算法，F值达到86%。

关键词：网络安全知识图谱；网络安全实体；特征模板；实体识别；神经网络

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基于两级层次特征学习的图像分类方法 Article

Guang-hui SONG,Xiao-gang JIN,Gen-lang CHEN,Yan NIE

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第9期页码 897-906 doi: 10.1631/FITEE.1500346

摘要：为了区分高度相似类别中的样本，需要更加具体的图像特征，以便于分类器能够提高分类性能。本文提出了一种新颖、有效的基于深度卷积神经网络的两级层次特征学习框架。首先，不同层次的深度特征抽取器使用迁移学习方法进行训练。然后，从全部类别中抽取的通用特征和从高度相似类别中抽取的具体特征被融合成一个特征向量，并将其输入线性分类器进行分类。最后，基于Caltech-256、Oxford Flower-102和Tasmania Coral Point Count三个图像数据集的实验证明，通过两级层次特征学习的深度特征的表达能力十分强大，与传统的扁平多分类方法相比

关键词：迁移学习；特征学习；深度卷积神经网络；层次分类；谱聚类

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基于特征-模式图的SDN下分布式拒绝服务攻击发现方法 Special Feature on Future Network-Research Article

Ya XIAO, Zhi-jie FAN, Amiya NAYAK, Cheng-xiang TAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1195-1208 doi: 10.1631/FITEE.1800436

摘要：由于软件定义网络（software-defined networks, SDN）的开方式结构，软件定义网络环境下的安全威胁已成为一个重要问题。在所有威胁中，分布式拒绝服务攻击（distributed denial-of-service, DDoS）对网络具有巨大影响。本文提出一种基于特征-模式图模型的方法来发现软件定义网络环境下的DDoS攻击行为。所提出的特征-模式图采用网络模式作为节点，将其相似度作为加权边。该图模型可同时表示网络包的头信息和各网络模式之间的关系信息。节点之间的相似度由度量学习和马氏距离表示。

关键词：软件定义网络；分布式拒绝服务攻击；行为检测；距离度量学习；特征-模式图

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具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络 Research Article

李响1,2,李一兵1,2,汤春瑞3,4,李迎松1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第5期页码 742-758 doi: 10.1631/FITEE.2200253

摘要：为了解决低信噪比下调制信号识别精度低的问题，我们设计了一种具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络，在标签平滑的对称交叉熵函数作用下识别实际采集的调制信号。该网络由一个具有深度自适应阈值学习的消噪编码器和一个具有多尺度特征融合的解码器组成。将两个模块进行跳跃连接，共同作用以提高整体网络的鲁棒性。该网络展示了对噪声阈值的灵活自学习能力以及所设计的特征融合模块对各种调制类型的多尺度特征获取的有效性。

关键词：信号消噪；深度自适应阈值学习网络；多尺度特征融合；调制识别

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ECGID：一种基于自适应粒子群优化算法和双向LSTM网络的个体身份识别模型 Research Article

张烨菲,赵治栋,邓艳军,张晓红,张钰

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第12期页码 1551-1684 doi: 10.1631/FITEE.2000511

摘要：本文针对现有深度学习算法在心电身份识别领域应用中面临的3个主要瓶颈——超参数寻优费时、识别过程缓慢且计算量大、心电采集环境复杂且不稳定，提出一种新的深度神经网络框架，集双向长短期记忆网络（BLSTM）和自适应粒子群优化算法（APSO）于一体，直接从时序信号中学习待识别个体的关键特征表示。该方法避免了超参数选择寻优效率低下且依赖于经验设定的不足，充分利用时序信号的空间信息特征和识别算法对关键特征的记忆特性。经4种LSTM网络模型和机器学习算法的实验对比分析，证实所提算法在抑制过拟合和特征自学习方面存在一定优势，训练集、验证集和测试集的平均识别率分别为97.71%、99.41%和98.89%。

关键词：心电图生物特征；个体身份识别；长短期记忆网络；自适应粒子群优化算法

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系统表现特征实例化和构成的信息模式构造 Article

Shahab POURTALEBI, Imre HORVÁTH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第9期页码 1396-1415 doi: 10.1631/FITEE.1601235

摘要：为进一步说明之前的文章，提出了支持面向特定系统表现特征（system manifestation feature, SMFs）的信息管理和构成系统模型编程的信息模式构造（information schema

关键词：系统表现特征；信息模式构造；数据库纲要；基因型系统表现特征；表型系统表现特征；系统表现特征实例；软件工具箱；系统层级设计；信息物理系统

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提升KPCA方法特征抽取效率的算法设计

徐勇,杨静宇,陆建峰

《中国工程科学》 2005年第7卷第10期页码 38-42

摘要：

在PCA基础上发展出的KPCA方法能抽取样本的非线性特征分量。然而, 基于KPCA的特征抽取需计算所有训练样本与待抽取特征的样本间的核函数, 因此, 训练集的大小制约着特征抽取的效率。为了提高效率，假设特征空间中变换轴可由一部分训练样本(节点)线性表出，并设计了改进的KPCA算法(IKPCA)。该算法抽取某样本特征时，只需计算该样本与节点间的核函数即可。

关键词： KPCA IKPCA 特征抽取特征空间

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用于定义系统表现特征的基因型与表型仓库数据库的信息图式构造方法 Article

Shahab POURTALEBI,Imre HORVÁTH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第9期页码 862-884 doi: 10.1631/FITEE.1600997

摘要：该工具箱的新颖性在于其利用了系统表现特征（system manifestation features, SMF）来进行跨学科的系统建模。

关键词：信息物理系统；软件工具箱；预实体化设计；系统表现特征；仓库；数据库图式；基因型系统表现特征；表型系统表现特征；实例系统表现特征；信息模式构造

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一种面向软件缺陷预测的相似性度量特征选择方法 Article

Qiao YU, Shu-juan JIANG, Rong-cun WANG, Hong-yang WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1744-1753 doi: 10.1631/FITEE.1601322

摘要：软件缺陷预测旨在通过历史数据和能反映软件模块特性的软件特征来发现潜在缺陷。然而，有的特征可能与类别（有缺陷或无缺陷）的相关性较高，有的特征可能是冗余的或无关的。针对软件缺陷预测中不同特征与类别的相关性差异，本文提出一种基于相似性度量（similarity measure, SM）的特征选择方法。首先，根据不同类样本间的相似性来更新特征权重；然后，按照特征权重值降序排列生成特征排序列表，并依次选取特征排序列表中的所有特征子集；最后，在KNN（k-nearest neighbor）模型上验证所有特征子集的分类性能在11个美国航空航天局（NASA）数据集上进行实验验证，结果表明，与其它四种特征选择方法相比，本文方法具有与之相当甚至更高的分类性能。

关键词：软件缺陷预测；特征选择；相似性度量；特征权重；特征排序列表

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利用两类投影方法进行特征融合的人脸识别

张生亮,徐勇,杨健,杨静宇

《中国工程科学》 2006年第8卷第8期页码 50-55

摘要：

提出了利用两类投影抽取特征、用并行策略融合特征进行人脸识别的新方法。先用一维的基于向量的投影抽取一组特征，再用基于二维的图像投影的方法抽取一组特征，用复向量将样本的两组特征向量组合在一起，在复向量空间分析主分量(CPCA)，抽取人脸图像的鉴别特征。在FERET人脸库上的实验结果表明，该方法的识别性能比用单个特征有10%左右的提高。

关键词：特征融合线性鉴别分析(LDA) 特征抽取人脸识别

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云雾山隧道岩溶发育特征及治理

薛斌,张民庆

《中国工程科学》 2009年第11卷第12期页码 61-68

摘要：

对隧道揭示岩溶、岩溶特征及处理措施进行了详细介绍，并对不同岩溶类型提出针对性的治理对策。

关键词：云雾山隧道岩溶发育特征治理

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消费领域用能特征探究

江亿,朱安东,郭偲悦

《中国工程科学》 2015年第17卷第8期页码 122-131

摘要：

根据使用过程特征，可以将用能行为分成生产领域用能与消费领域用能。前者提供产品，后者提供服务。消费领域与生产领域用能存在不同特征，其评价方法、节能途径、战略政策等也存在差别。本文在分析消费领域用能特征的基础上，提出对其的衡量方式和节能途径，并针对我国目前消费领域用能的现状给出建议。

关键词：消费领域；生产领域；能耗；特征

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基于特定区域纹理描述和面部动态变化的自发性微笑判别技术 Article

Ping-ping WU, Hong LIU, Xue-wu ZHANG, Yuan GAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 955-967 doi: 10.1631/FITEE.1600041

摘要：微笑作为一种典型的生物多样性特征信号，在社会交往中有较大影响力，它揭示了人的情感感受和内心状态。自发性的微笑与假笑由不同大脑系统发出，在形态学和动力学上均存在差异。已有相关研究大多是提取自发性微笑的几何特征，而外观特征并没有被充分利用，导致纹理信息的丢失。本文提出一种基于特定区域纹理描述来表示不同面部区域的局部模式变化，从而弥补几何特征研究的局限性。同时利用支持向量机的中层融合策略，将两种特征类型结合起来。

关键词：面部特征定位；几何特征；外貌特征；笑容识别

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基于异构特征和组合分类器的网页分类 Research Articles

邓立,杜歆,沈继忠

《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.1900240

摘要：网页特征是网页分类的关键，通过有区分度的特征能有效对网页分类。网页结构特征是对文本特征的有效补充。不同分类器有不同特点，多分类器组合可实现分类器性能互补。提出一种基于异构特征和组合分类器的网页分类算法。与计算HTML标记的频率不同，本文采用树状分布的HTML标签表示网页结构特征，以向量形式将异构文本和结构特征融合。融合文本和结构特征的分类方法比仅使用文本特征的方法更全面有效。同时多分类器组合能够提高网页分类准确率，高于同类网页组合分类算法。

关键词：网页分类；网页特征；分类器组合

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标题作者时间类型操作

6G移动网络架构SOLIDS——驱动力、特征及功能拓扑

刘光毅, 李娜, 邓娟, 王莹莹, 孙军帅, 黄宇红

期刊论文

一种基于特征模板和CNN-BiLSTM-CRF的网络安全实体识别方法

Ya QIN, Guo-wei SHEN, Wen-bo ZHAO, Yan-ping CHEN, Miao YU, Xin JIN

期刊论文

基于两级层次特征学习的图像分类方法

Guang-hui SONG,Xiao-gang JIN,Gen-lang CHEN,Yan NIE

期刊论文