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关键词

大数据 29

2020 10

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机器学习 8

人工智能 6

智能制造 6

能源 4

MATLAB 3

农业科学 3

医学 3

图像处理 3

工程管理 3

数据分析 3

环境 3

ICGDA 2

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分布式系统 2

区块链 2

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多尺度材料与过程设计的数据驱动和机理混合建模方法 Perspective

周腾, Rafiqul Gani, Kai Sundmacher

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1231-1238 doi: 10.1016/j.eng.2020.12.022

摘要：在混合建模中，用数据驱动模型描述原本计算成本高昂的材料特性，而用机理模型表示众所周知的过程相关原理。本文重点介绍了混合建模在多尺度材料和过程设计中的重要性。

关键词：数据驱动代理模型机器学习混合建模材料设计过程优化

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数据驱动选矿过程优化研究进展

丁进良, 杨翠娥, 柴天佑

《工程（英文）》 2017年第3卷第2期页码 183-187 doi: 10.1016/J.ENG.2017.02.015

摘要：本文简述了基于数据驱动的混合智能优化方法和技术在提高选矿过程全流程运行指标性能方面的最新进展。首先描述了选矿工业过程全流程综合指标优化问题，进而对涉及的数据驱动的优化方法进行总结。最后，本文给出了选矿过程数据驱动优化的未来研究方向。

关键词：数据驱动的优化方法生产全流程的全局优化选矿过程勘查

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数据驱动的加工过程异常诊断 Article

Y.C. Liang, S. Wang, W.D. Li, X. Lu

《工程（英文）》 2019年第5卷第4期页码 646-652 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.012

摘要：为了解决这个问题，本文提出了一种全新的异常数据驱动的诊断系统。在该系统之中，我们持续收集随动态加工过程而产生的状态监测功率数据，并以此支持在线诊断分析。为了便于分析，我们设计了预处理机制对所监视的数据进行去噪、标准化以及校准。随后我们即从监控数据中提取关键特征，并定义阈值以识别异常。考虑到加工过程中机床和工装的动态条件，用于识别异常的阈值可以调整。我们还可以基于历史数据利用果蝇优化（FFO）算法优化阈值，以实现更准确的检测。通过实践验证，我们证明了该系统在工业应用中的有效性和巨大前景。

关键词：计算机数控加工异常检测果蝇优化算法数据驱动方法

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机器学习和数据驱动算法在智慧发电系统中的应用——一种不确定性处理的视角 Review

孙立, Fengqi You

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1239-1247 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.020

摘要：机器学习（ML）和数据驱动控制（DDC）技术的蓬勃发展为这些传统方法提供了一种替代方案。本文回顾了机器学习和数据驱动控制技术在发电系统监测、控制、优化和故障检测方面的典型应用，特别着重于揭示这些方法在评价、消除或耐受相关不确定性影响方面的作用。本文为智慧发电控制技术提供了一个从调节层到规划层的总体视角，分别从可见性、机动性、灵活性、经济性和安全性（简称“五性”）方面对机器学习和数据驱动控制技术的优势进行阐释。

关键词：智慧发电机器学习数据驱动控制系统工程

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基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法 Research Article

国强1,滕龙1,2,尹天祥3,郭云飞3,吴新良2,宋文明2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1647-1656 doi: 10.1631/FITEE.2300348

摘要：本文提出一种混合驱动方法，利用数据驱动和基于模型算法的优点跟踪多个高机动目标。将时变恒速（CV）模型集成到在线学习的高斯过程（GP）中，提高高斯过程的预测性能。进一步与广义概率数据关联（GPDA）算法相结合，实现多目标跟踪。通过仿真实验可知，与广泛使用的机动目标跟踪算法如交互式多模型（IMM）和数据驱动的高斯过程运动跟踪器（GPMT）相比，提出的混合驱动方法具有显著的性能优势。

关键词：目标跟踪；高斯过程；数据驱动；在线学习；模型驱动；概率数据关联

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使用数据驱动模型优化抗体纯化策略 Article

刘松崧, Lazaros G. Papageorgiou

《工程（英文）》 2019年第5卷第6期页码 1077-1092 doi: 10.1016/j.eng.2019.10.011

摘要：使用基于微型实验数据的制造规模模拟数据集，建立了以负载质量、流速和柱床高度为输入的色谱通量数据驱动模型。与其他方法相比，分段线性回归建模方法具有简单、预测精度高的优点。提出了两种混合整数非线性规划（MINLP）模型，结合数据驱动模型，以最小化每克抗体纯化过程的总成本。然后，使用线性化技术和多参数分解将这些MINLP模型重新构造为混合整数线性规划（MILP）模型。

关键词：抗体纯化多尺度优化抗原结合片段混合整数规划数据驱动模型分段线性回归

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数据驱动的材料创新基础设施

汪洪, 项晓东, 张澜庭

《工程（英文）》 2020年第6卷第6期页码 609-611 doi: 10.1016/j.eng.2020.04.004

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数据和模型驱动的可信系统国际研讨会

会议日期： 2019年08月19日

会议地点：英国

主办单位： De Montfort University, IEEE CIS, Dalian University

高炉炼铁过程数据驱动软测量技术研究综述 Review Article

罗月阳1,张新民1,Manabu Kano2,邓龙3,杨春节1,宋执环1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第3期页码 327-354 doi: 10.1631/FITEE.2200366

摘要：随着物联网、大数据和人工智能的发展，高炉炼铁过程中的数据驱动软测量技术受到越来越多关注，但目前尚无关于高炉炼铁过程数据驱动软测量技术的系统性总结与评价。本文详细总结了高炉炼铁过程数据驱动软测量技术的最新研究成果与发展现状。具体而言，首先对高炉炼铁中使用的各种数据驱动软测量建模方法（如多尺度方法、自适应方法、深度学习等）进行了全面分类总结与分析。其次，对高炉炼铁中数据驱动软测量技术的应用现状（如硅含量、熔铁温度、气体利用率等）作对比分析。最后，展望了数据驱动软测量技术在高炉数字孪生、多源信息融合、碳达峰与碳中和等方面的潜在挑战和未来发展趋势。

关键词：软测量；数据驱动建模；机器学习；深度学习；高炉；炼铁过程

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基于多智能体微分博弈的数据驱动协同一致控制 Research Article

石宇1,化永朝2,于江龙1,董希旺1,2,任章1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1043-1056 doi: 10.1631/FITEE.2200001

摘要：提出系统化的多智能体微分博弈构建和分析方法，同时给出一种基于强化学习技术的数据驱动方法。首先论证了由于网络交互的耦合特性，典型的分布式控制器无法充分保证微分博弈的全局纳什均衡。构造了一种无需系统模型信息的离轨策略强化学习算法，利用在线邻居交互数据对控制器进行优化更新，并证明控制器的稳定性和鲁棒性。进一步提出一种基于改进耦合指标函数的微分博弈模型及其等效的强化学习求解方法。

关键词：多智能体系统；微分博弈；一致控制；数据驱动；强化学习

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大数据为材料研究创造新机遇——材料设计的机器学习方法与应用综述 Review

周腾, Zhen Song, Kai Sundmacher

《工程（英文）》 2019年第5卷第6期页码 1017-1026 doi: 10.1016/j.eng.2019.02.011

摘要：

材料的发展在历史上是由人类的需求和欲望所驱动的，且在可预见的将来，这种情况应该会继续下去。因为现代实验和计算技术产生的大数据越来越容易获取，数据驱动或机器学习（ML）方法为发现和合理设计材料打开了新的蓝图。本文简要介绍了各种ML方法和相关的软件或工具。

关键词：大数据数据驱动机器学习材料筛选材料设计

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面向数据权利、数据定价和隐私计算的数据驱动学习 Review

徐基珉, 洪暖欣, 许哲宁, 赵洲, 吴超, 况琨, 王嘉平, 朱明杰, 周靖人, 任奎, 杨小虎, 卢策吾, 裴健, 沈向洋

《工程（英文）》 2023年第25卷第6期页码 66-76 doi: 10.1016/j.eng.2022.12.008

摘要：

近年来，数据已成为数字经济中最重要的生产要素之一。与传统生产要素不同，数据的数字化性质使其难以合同和交易。因此，建立一个高效和标准的数据交易市场体系将有利于降低成本，提高行业各方的生产力。尽管许多研究致力于数据法规和其他数据交易问题，如隐私和定价，但很少有工作对机器学习和数据科学领域的这些研究进行全面回顾。为了提供对这个主题的完整和最新的理解，本文涵盖了数据交易过程中的三个关键问题：数据权利、数据定价和隐私计算。通过厘清这些主题之间的关系，本文提供了一个数据生态系统的全貌，其中数据由个人、研究机构和政府等数据主体生成，而数据处理者出于创新或运营目的获取数据，并通过适当的定价机制根据数据主体各自的所有权分配收益。为了使人工智能（AI）能够长期有益于人类社会的发展，人工智能算法需要通过数据保护法规（即隐私保护法规）进行评估，以帮助构建日常生活中值得信赖的人工智能系统。

关键词：数据科学人工智能数据权利数据定价隐私计算

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数据驱动的随机微分方程辨识 Article

王亚森, 方华臻, 金骏阳, 马贵君, 何心, 代星, 岳作功, 程骋, 张海涛, 浦栋麟, 伍冬睿, 袁烨, Jorge Gonçalves, Jürgen Kurths, 丁汉

《工程（英文）》 2022年第17卷第10期页码 244-252 doi: 10.1016/j.eng.2022.02.007

摘要：由于数据固有的强随机性和系统动力学的复杂性，控制系统的SDE的辨识通常是一个挑战。辨识SDE的现有参数化方法的实用性通常受到数据资源不足的限制。更重要的是，利用SBL的解析可处理性开发了一种可以通过少量数据来高效地构建辨识SDE的线性回归模型的方法。本文利用股票和石油价格、轴承变化和风速的真实数据，以及包括广义维纳（Wiener）过程和朗之万方程在内的著名随机动力系统的仿真数据，验证了所提出框架的有效性。

关键词：数据驱动方法系统辨识稀疏贝叶斯学习随机微分方程随机现象

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信息物理——社会系统视角下的智能城市 Perspective

Christos G. Cassandras

《工程（英文）》 2016年第2卷第2期页码 156-158 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.012

摘要：

新兴智慧城市是城市环境的新一代创新服务，包括交通、能源分布、医疗、环境监测、商务、商业、紧急响应和社会活动。要想实现这种为城市场景服务的各项技术，需要将智慧城市视为一个整体的信息物理融合系统(CPS)，这其中包括新的移动软件平台和对治安、安全、隐私和大量信息处理的严格要求。本文旨在确定智慧城市的关键特征，进而讨论了一些由CPS 观点出发而得出的经验教训，并概述了一些空白领域的基础研究内容。

关键词：智慧城市信息物理融合系统数据驱动的控制