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关键词

预测 14

数学模型 13

模型 10

神经网络 10

数值模拟 9

模型试验 9

人工智能 7

不确定性 6

建模 6

机器学习 6

深度学习 6

仿真技术 5

地震预测 5

COVID-19 4

增材制造 4

智能制造 4

能源 4

GM(1 3

交通 3

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基于ARIMA和Kalman滤波的道路交通状态实时预测 Article

东伟徐,永东王,利民贾,勇秦,宏辉董

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 287-302 doi: 10.1631/FITEE.1500381

摘要：道路交通流预测不仅可以为出行者提供实时有效的信息，而且可以帮助他们选择最佳路径，减少出行时间，实现道路交通路径诱导，缓解交通拥堵。本文提出了一种基于ARIMA模型和Kalman滤波算法的道路交通流预测方法。首先，基于道路交通历史数据建立时间序列的ARIMA模型。其次，结合ARIMA模型和Kalman滤波法构建道路交通预测算法，获取Kalman滤波的测量方程和更新方程。然后，基于历史道路交通数据进行算法的参数设定。实验结果表明，基于ARIMA模型和Kalman滤波的实时道路交通状态预测方法是可行的，并且可以获得很高的精度。

关键词： ARIMA模型；Kalman滤波；建模；训练；预测

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一种新型多样野值鲁棒卡尔曼滤波器 Research Articles

黄玉龙,柏明明,张勇刚

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第3期页码 422-437 doi: 10.1631/FITEE.2000642

摘要：针对线性离散随机系统，提出一种新型多样野值鲁棒卡尔曼滤波器（MORKF）。首先提出一种新的多重统计相似度来衡量两个随机向量各维度之间的相似性。仿真结果验证了该滤波器的优越性。

关键词：卡尔曼滤波；多重统计相似度量；多样野值；定点迭代；状态估计

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相对传感网络分布式卡尔曼滤波器的收敛性分析 Research

Che LIN, Rong-hao ZHENG, Gang-feng YAN, Shi-yuan LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第9期页码 1063-1075 doi: 10.1631/FITEE.1700066

摘要：严格分析了相对传感网络中分布式卡尔曼滤波问题。用无向图对相对传感网络建模，并假设网络中各节点具有相同动力学模型。给出整个系统可观测性的充要条件，并详细证明。通过局部信息和测量通信，设计了一种基于卡尔曼滤波技术的分布式次优估计器，并与集中式最优估计器比较。

关键词：相对传感网络；分布式卡尔曼滤波；Schur稳定；线性矩阵不等式

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预训练语言模型及其应用 Review

王海峰, 李纪为, Hua Wu, Eduard Hovy, Yu Sun

《工程（英文）》 2023年第25卷第6期页码 51-65 doi: 10.1016/j.eng.2022.04.024

摘要：

预训练语言模型（pre-trained languages model, PTLM）在自然语言处理（natural language processing, NLP）领域取得了令人瞩目的成功，并由此引发了下游任务从监督学习到预训练在此之后，一系列预训练模型的创新研究涌现出来。本文系统性、全面的回顾了自然语言处理的代表性工作和最新进展，并按照类别系统性的介绍了自然语言处理领域的预训练模型。首先我们简要介绍了预训练模型，以及不同的模型特点和框架。之后，我们介绍并分析了预训练模型的影响和挑战以及下游任务中的应用。最后，我们简要总结并阐述了预训练模型未来的研究方向。

关键词：预训练模型自然语言处理

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近似高斯共轭：非线性、多模态、不确定以及约束下的参数递归滤波等 Review

Tian-cheng LI, Jin-ya SU, Wei LIU, Juan M. CORCHADO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第12期页码 1913-1939 doi: 10.1631/FITEE.1700379

摘要：自上世纪60年代作为现代估计开山之作的卡尔曼滤波器（Kalman filter）的诞生，时间序列状态空间模型应用于各类动态估计问题吸引了大量的研究关注。特别是，寻求实现闭环马尔科夫−贝叶斯递归（比如，从一个高斯先验到一个高斯后验，本文称之为高斯共轭）的解析解成为一般时间序列滤波器设计的主流思路。其面临的主要挑战包括：系统的非线性、多模态（包括机动模型）、复杂不确定性（比如未知的系统输入，非高斯噪声等）和系统约束（包括循环随机变量）等。这些挑战不断触生新的理论、算法与滤波技术，以实现所期望的参数共轭递归。本文对最新研究进行分类、系统回顾，强调了一些容易被忽略的要点。同时，本文提出一些新的思考：一是一阶马尔科夫转移模型的替代模型，二是有关计算复杂度的滤波器评价。

关键词：卡尔曼滤波；高斯滤波；时间序列估计；贝叶斯滤波；非线性滤波；约束滤波；高斯混合；机动；未知输入

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针对目标跟踪的两种基于最大期望算法测量值偏差估计过程的性能分析 None

Zhi-hua LU, Meng-yao ZHU, Qing-wei YE, Yu ZHOU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第9期页码 1151-1165 doi: 10.1631/FITEE.1800214

摘要：首先，提出两种状态空间模型，分别把测量值偏差视为随机变量和常数。其次，假设测量值样本数足够大，基于最大期望算法，利用扩展卡尔曼滤波和平滑，针对两种模型提出不同的循环迭代偏差估计过程。

关键词：非线性状态空间模型；测量值偏差；扩展卡尔曼滤波；扩展卡尔曼平滑；最大期望算法

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神经自然语言处理最新进展——模型、训练和推理 Review

周明, 段楠, 刘树杰, 沈向洋

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 275-290 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.014

摘要：基于海量无标注数据和大量标注数据进行建模，使得机器翻译、自动问答和阅读理解等很多任务的水准都得到了极大的提高。本文将从3个角度回顾神经自然语言处理的最新进展，包括模型、训练和推理。在模型部分，我们将介绍典型的神经网络建模方法，包括词嵌入建模、句子嵌入建模和序列到序列建模等。在训练部分，我们将介绍常用的学习方法，包括监督学习、半监督学习、无监督学习、多任务学习、迁移学习和主动学习等。在推理部分，我们将介绍典型的推理框架，包括非神经网络方法和神经网络方法。之所以强调推理方面的研究，是因为推理是构建基于知识的可解释自然语言处理模型的关键技术。本文的最后将概括介绍我们对自然语言处理未来发展方向的一些思考。

关键词：自然语言处理深度学习建模、学习和推理

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航天器高精度GPS导航定位技术研究

向开恒,曲广吉

《中国工程科学》 2004年第6卷第1期页码 86-91

摘要：

将GPS测量定位技术、求解卫星轨道摄动运动的Encke方法和广义Kalman滤波技术有机地结合在一起，提出了利用GPS实现低轨道航天器高精度自主导航定位的新方法——载波相位数值仿真分析和半物理仿真实验结果表明，所提出的动态定轨技术是可行的，对提高GPS导航定位精度的效果是显著的，并且其模型、算法和软件具有工程实用性。

关键词：航天器导航定位全球定位系统载波相位卡尔曼滤波

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无线传感网络环境下基于信息新鲜度约束的事件触发卡尔曼一致性滤波算法 Research Articles

王蕊1,李雅辉1,孙辉1,张友民2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000206

摘要：提出一种新的基于无线传感网络的事件触发卡尔曼一致性滤波（ET-KCF）算法。该算法基于信息新鲜度，通过计算采样信息的信息年龄（age of information，AoI）度量信息的新鲜度。该算法集成传统的事件触发机制、信息新鲜度计算方法和卡尔曼一致性滤波（KCF）算法，可以更有效地估计飞机舱内的污染物浓度。

关键词：分布式卡尔曼一致性滤波；事件触发机制；信息年龄（AoI）；稳定性分析；能量优化

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地震预测的可行技术途径

刘德富,康春丽

《中国工程科学》 2009年第11卷第6期页码 159-165

摘要：

地震预测是一项社会公益事业，然而由于技术的原因目前还不能做出成功预报，当前应认真研究以适应社会对地震预测的需求。为研究2008 年“5· 12”汶川8 级地震预测的可能性，基于地震自身的信息提出了一种数值建模预测地震震级方法，以及依据卫星遥感射出长波辐射信息预测蕴震地区的方法其结果表明该方法是地震预测技术的一个可行的途径。

关键词：地震长波辐射数值建模预测

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三元数域自适应滤波与跟踪算法 Article

Xiao-ming GOU,Zhi-wen LIU,Wei LIU,You-gen XU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第8期页码 834-840 doi: 10.1631/FITEE.1601164

摘要：本文首次提出了一种基于三元数代数的三维过程新模型。与纯四元数模型相比，三元数模型更加紧凑，计算量更小，同时在自适应线性滤波方面具有类似或者可比的性能。此外，三元数模型可以有效表征卡尔曼滤波中状态转移的一般性关系，而纯四元数模型则无法对此进行表征。基于实测风力数据和合成数据集的仿真实验验证了这一新建模方法的潜能。

关键词：三维过程；三元数；最小均方；卡尔曼滤波器

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火灾事故的灰色-马尔可夫模型预测研究

毛占利,朱毅,杨伯忠,朱磊

《中国工程科学》 2010年第12卷第1期页码 98-101

摘要：

鉴于火灾事故的发生受多种复杂因素的影响，并且具有较大的随机性和波动性的特点，笔者等将灰色模型和马尔可夫模型相结合，建立火灾事故的灰色–马尔可夫模型，利用灰色模型的灰色性和马尔可夫模型的随机性来体现各自的优点，并运用该模型对全国农村火灾事故进行预测。实际应用表明，灰色–马尔可夫模型的预测精度明显高于灰色模型的预测精度，完全能满足预测精度的要求，可以较好地用于火灾事故的预测。

关键词：灰色模型马尔可夫模型火灾事故预测

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灰色预测模型GM（１，１）的适用性分析及在火灾风险预测中的应用

陈子锦,王福亮,陆守香

《中国工程科学》 2007年第9卷第5期页码 91-94

摘要：

通过对灰色预测模型———GM（１，１）的理论分析，证明了该模型的预测值及其变化趋势均具有单调性，进而提出了GM（１，１）模型的适用性判据，并给出了该判据在火灾风险灰色预测中的应用实例。

关键词：火灾预测 GM(1 1)模型火灾伤人率

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基于修正Anderson 模型的冲击载荷下地基振动响应预测方法

房波

《中国工程科学》 2014年第16卷第11期页码 96-102

摘要：

提出了一个预测潜在冲击载荷下振动效应的理论模型与现场实测相结合的综合预测方法。通过一系列具有针对性的室外重锤冲击振动试验，以及现场实测数据对Anderson 模型进行了验证并修正，然后利用修正的Anderson 模型预测冲击荷载的振动效应。将预测结果和现场试验结果进行对比分析，结果表明：预测结果与实测结果吻合较好。

关键词：预测方法冲击载荷振动效应 Anderson 模型

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相关滤波视觉跟踪方法中深度上下文模型的研究 Article

Zhao-yun CHEN, Lei LUO, Da-fei HUANG, Mei WEN, Chun-yuan ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第5期页码 667-679 doi: 10.1631/FITEE.1500389

摘要：近来，基于相关滤波器的跟踪器因具有较高的计算效率而颇受关注，但这一方法不能很好地处理遮挡和尺度变化。本文旨在将深度信息整合到基于相关滤波器的跟踪器中，以解决跟踪器在上述两种情况下的跟踪失败。同时利用RGB-D数据构建了一个深度上下文模型，用来描述目标与周边区域之间的空间相关性。此外，本文采用了区域生长法使跟踪器对遮挡和尺度变化的场景具有更高鲁棒性，并利用模型更新等优化方法来改进较长视频序列的性能。

关键词：视觉跟踪；深度上下文模型；相关滤波；区域生长