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期刊论文 970

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2017 79

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2014 8

2013 10

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2011 15

2010 7

2009 10

2008 16

2007 22

2006 15

2005 21

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关键词

机器学习 27

神经网络 27

人工智能 18

深度学习 15

多目标优化 11

能源 6

2020 5

人工神经网络 5

智能制造 5

2019 4

BP神经网络 4

目标识别 4

网络 4

网络安全 4

网络空间安全 4

遗传算法 4

MATLAB 3

图像处理 3

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检索范围：

排序：展示方式：

面向多目标跟踪的关联相似度神经网络学习 Research Articles

马良,钟巧勇,张营营,谢迪,浦世亮

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1194-1206 doi: 10.1631/FITEE.2000272

摘要：为解决视频多目标跟踪问题，提出一种特征和度量联合学习的深度神经网络架构，称为关联相似度网络。关联相似度网络以端到端的方式学习跟踪轨迹和检测结果之间的关联相似度。针对有缺陷的检测结果，关联相似度网络同时学习矩形框回归、目标分类和相似度回归3个任务。不同于现有基于对比排序思想的方法，我们直接训练一个二分类器来学习跟踪轨迹与检测结果的关联相似度，同时设计了损失函数来约束匹配集合元素的个数。得益于上述设计，关联相似度网络不仅能够解决多目标跟踪问题中的匹配问题，还可以进行单目标跟踪。基于提出的关联相似度网络，设计了一个简单的多目标跟踪算法，在MOT16和MOT17测试集上的实验结果表明其有效性。

关键词：多目标跟踪；深度神经网络；相似度学习

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基于深度前馈神经网络的多基地外辐射源雷达高精度目标跟踪 Research Article

徐宝兄,易建新,程丰,龚子平,万显荣

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第8期页码 1214-1230 doi: 10.1631/FITEE.2200260

摘要：在雷达系统中，目标跟踪误差主要来自运动模型和非线性量测。在评估跟踪算法时，其跟踪精度是主要衡量准则。为提高跟踪精度，本文将跟踪问题表述为从量测到目标状态的回归模型，提出一种基于改进深度前馈神经网络（MDFNN）的跟踪算法。所提MDFNN跟踪算法引入一种滤波层来描述输入量测序列的时序关系，并分析了最优量测序列长度。仿真和实测的外辐射源雷达数据测试表明，在所考虑的场景下，所提算法跟踪精度优于基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）和递归神经网络（RNN）的跟踪方法。

关键词：深度前馈神经网络；滤波层；外辐射源雷达；目标跟踪；跟踪精度

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可见光波段的深度衍射神经网络 Article

陈航, 冯佳楠, 江闽伟, 王逸群, 林杰, 谭久彬, 金鹏

《工程（英文）》 2021年第7卷第10期页码 1485-1493 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.032

摘要： justify;">基于衍射光学元件的光学深度学习在并行处理深度衍射神经网络（D²NN）是其中一项具有里程碑意义的研究工作。D²NN在太赫兹波段通过3D打印进行神经网络的物理固化。鉴于太赫兹波段下存在的粒子间耦合限制和材料损耗，本文将D2NN的应用波段延展至可见光波段，并提出了包括修订公式在内的一般理论，解决了工作波长、人工神经元特征尺寸和加工制备之间的矛盾。在632.8 nm的工作波长下，本文提出了一种新颖的可见光D²NN分类器，可用于原始目标（手写数字0~9）和已更改目标（被遮盖和涂改目标）的目标识别。

关键词：光计算光学神经网络深度学习光学机器学习深度衍射神经网络

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基于神经网络的虚拟企业跟踪评价系统

王硕,唐小我

《中国工程科学》 2003年第5卷第4期页码 65-69

摘要：

设计虚拟企业跟踪评价指标体系，建立神经网络跟踪评价模型。结果表明，它比传统的方法简便、准确，具有广阔的应用前景。

关键词：虚拟企业神经网络跟踪评价系统

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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：现有三维重建方法通常存在两个瓶颈：（1）它们涉及多个人工设计阶段，导致累积误差，且难以自动学习三维形状的语义特征；（2）它们严重依赖图像内容和质量，以及精确校准的摄像机。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。本文对基于深度学习的三维重建方法进行全面综述。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。再次，对基于深度学习的三维重建方法进行综合比较，包括不同方法在同一数据库、同一方法在不同数据库以及同一方法对于不同视角个数输入的结果比较。最后，讨论了基于深度学习的三维重建方法的发展趋势。

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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王旭娜,谭清美

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-980 doi: 10.1631/FITEE.1900236

摘要：在此情况下，出现了基于深度学习的推荐系统。当前深度学习推荐大多利用深度神经网络针对一些辅助信息建模，且在建模过程中根据输入数据类别，分别采用多条映射通路，将原始输入数据映射到潜在向量空间。然而，这些深度神经网络推荐算法忽略了不同类别数据间的联合作用可能对推荐效果产生的潜在影响。针对这一问题，本文提出一种基于多类别信息联合作用的前馈深度神经网络推荐方法——深度联合网络，以解决隐性反馈的推荐问题。经验证据表明，使用深度联合推荐可以提供更好推荐性能。

关键词：神经网络；深度学习；DAN；推荐

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基于RGBD和稀疏学习的鲁棒目标跟踪 Article

Zi-ang MA, Zhi-yu XIANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 989-1001 doi: 10.1631/FITEE.1601338

摘要：鲁棒目标跟踪近年来成为计算机视觉领域一项重要的且极具挑战性的研究方向。随着深度传感器的普及，深度信息因其对光照变化与遮挡表现出一定的鲁棒性而被广泛应用于视觉目标跟踪算法中。本文提出了一种基于RGBD和稀疏学习的跟踪算法，从三个方面将深度信息应用到稀疏学习跟踪框架。首先将深度图像特征结合现有的基于彩色图像的视觉特征用于目标外观的鲁棒特征描述。为了适应跟踪过程中的各种遮挡情况，我们设计了一种特殊的遮挡物模板用于增广现有的超完备字典。最后，我们进一步提出了一种基于深度信息的遮挡物检测方法用于有效地指示模板更新。基于KITTI和Princeton数据集的大量实验证明了所提出算法的跟踪效果优于时下最先进的多种跟踪器，包括基于稀疏学习的跟踪以及基于RGBD的跟踪。

关键词：目标跟踪；稀疏学习；深度视角；遮挡物模板；深度图像特征

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深度学习中的对抗性攻击和防御 Feature Article

任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 346-360 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.012

摘要：

在深度学习（deep learning, DL）算法驱动的数据计算时代，确保算法的安全性和鲁棒性至关重要。最近，研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响，但会使深度学习模型输出意想不到的结果。最近，在物理世界中成功实施的一系列对抗性攻击证明了此问题是所有基于深度学习系统的安全隐患。因此有关对抗性攻击和防御技术的研究引起了机器学习和安全领域研究者越来越多的关注。本文将介绍深度学习对抗攻击技术的理论基础、算法和应用。然后，讨论了防御方法中的一些代表性研究成果。

关键词：机器学习深度神经网络对抗实例对抗攻击对抗防御

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基于图像的深度学习降雨强度估计方法 Article

尹航, 郑飞飞, 段焕丰, Dragan Savic, Zoran Kapelan

《工程（英文）》 2023年第21卷第2期页码 162-174 doi: 10.1016/j.eng.2021.11.021

摘要：本文提出了一种基于图像的深度学习模型来估计具有高时空分辨率的城市降雨强度。进一步来说，一种称为基于图像的降雨卷积神经网络（image-based rainfall convolutional neural network, irCNN）模型是使用从现有密集传感器（即智能手机或交通摄像头

关键词：城市洪水降雨图像深度学习模型卷积神经网络（CNN）降雨强度

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模糊基函数神经网络在线跟踪自学习算法研究

许飞云,钟秉林,黄仁

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 48-53

摘要：

提出了一种用于分类的模糊基函数（FBF）神经网络在线跟踪自学习算法，通过带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵，保存了原始样本所包含的类可能性分布信息，并在此基础上产生新增样本的目标输出用于训练FBF网络，以实现分类边界的在线跟踪；给出了带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵的递推算法，以克服传统方法需要保存大量以往训练样本带来的困难。

关键词：模糊基函数自学习故障诊断

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深度神经网络加速器体系结构概述 Review

陈怡然, 谢源, 宋凌皓, 陈凡, 唐天琪

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 264-274 doi: 10.1016/j.eng.2020.01.007

摘要：机器学习（ML）方法已成功应用于解决学术界和工业界的许多问题。尽管大数据应用的高速增长为ML的发展提供动力，但它也给传统计算机系统带来了数据处理速度和可扩展性方面的严峻挑战。在本文中，我们特别总结了用于深度神经网络（DNN）的加速器设计（即DNN加速器）的最新进展。我们从计算单元、数据流优化、网络模型、基于新兴技术的体系结构以及针对新兴应用的加速器等方面讨论支持DNN执行的各种体系结构。我们还提供了有关AI芯片设计未来趋势的展望。

关键词：深度神经网络特定领域体系结构加速器

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航海避碰智能系统

郝燕玲,刘宇宏,孙枫,孙尧

《中国工程科学》 2000年第2卷第3期页码 48-53

摘要：该系统具有多元分层知识库体系结构，采用框架、产生式规则、过程及神经网络等多种知识表示形式，实现了航海避碰知识的表示、存储。建立了基于演绎推理、类比推理、换位推理、神经网络复合推理及元级推理的多路推理机制，克服单一推理的不足。分别建立了碰撞危险度、避让时机及会遇态势分类g型。

关键词：避碰专家系统神经网络模糊技术多目标优化

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人工神经网络在弹体侵彻混凝土深度中的应用

李建光,李永池,王玉岚

《中国工程科学》 2007年第9卷第8期页码 77-81

摘要：

针对弹体对混凝土材料侵彻深度问题，通过量纲分析和神经网络理论，建立了弹体侵彻深度h网络输出量与弹体长度lp、弹的长径比 lp/d、弹体形状系数ψ、弹体与混凝土的比强度σyt/σyp、弹体与混凝土的密度比ρp/ρt等13个网络输入量之间的非线性映射关系。并采用 RBF网络模型，通过Forrestal等文献的试验样本对网络模型训练，获得了弹体对混凝土材料侵彻深度的网络模型，输出结果满意。

关键词：神经网络量纲分析侵彻混凝土深度非线性映射关系 RBF网络

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零件加工质量（尺寸和表面粗糙度）在线检测技术研究

陈爱弟,王信义

《中国工程科学》 2000年第2卷第12期页码 73-77

摘要：在分析在线检测工件尺寸和表面粗糙度检测方法及特点的基础上，建立检测工件尺寸的神经网络和检测表面粗糙度的模糊神经网络，并且建立了零件加工质量在线检测系统。实验表明该方法能够正确地实时检测工件的尺寸变化和工件表面粗糙度。

关键词：在线检测神经网络模糊神经网络尺寸精度表面粗糙度

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基于机器学习的多目标优化设计在按需喷墨生物打印中的应用 Article

时佳, 宋锦春, Bin Song, Wen F. Lu

《工程（英文）》 2019年第5卷第3期页码 586-593 doi: 10.1016/j.eng.2018.12.009

摘要：为了解决这些问题，本文提出了一种基于全连接神经网络（FCNN）的DOD打印参数多目标优化（MOO）设计方法。该MOO问题包括两个目标函数：利用FCNN开发星形液滴产生模型；减小液滴直径，提高液滴速度。为了寻找MOO 问题的帕累托最优解集，本文提出了结合采用Adam算法的混合子梯度下降束法（MSGDB），并采用基于自适应学习速率算法的混合子梯度下降束法（HMSGDBA）。

关键词：按需滴化微喷射生物打印喷墨打印按需滴化微喷射生物打印全连接神经网络