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2008 27

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2005 32

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关键词

信息技术 41

2020 23

三峡工程 17

信息化 13

人工智能 10

升船机 10

智能制造 10

三峡升船机 9

工程管理 9

机器学习 9

2019 6

农业科学 6

仿真 5

信息学 4

分类 4

可持续发展 4

增材制造 4

学术会议 4

深度学习 4

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排序：展示方式：

一种用于文本分类的去冗余特征选择新方法 None

You-wei WANG, Li-zhou FENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第2期页码 221-234 doi: 10.1631/FITEE.1601761

摘要：特征选择是文本分类领域一种重要降维方法。针对传统特征选择方法所选特征集常包含冗余信息的问题，提出一种能够有效去除冗余信息的特征选择新方法。首先，为衡量两个词之间的关系，引入基于词频的相关性和相对冗余词集的概念；接着，选择一种最优特征选择方法并用其获得一个临时特征子集；最后，为提高算法执行效率，结合预设阈值去除临时特征子集中的冗余特征，并将结果存储在链表结构中实验以支持向量机和朴素贝叶斯作为分类器，并以WebKB、20-Newsgroups和Reuters-21578作为测试数据集。实验结果表明，该方法分类精度高于传统特征选择方法；相对于基于互信息的方法而言，该方法能够在保证分类精度的同时，有效提高运行效率。

关键词：特征选择；降维；文本分类；冗余特征；支持向量机；朴素贝叶斯；互信息

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微阵列数据集的特征选择技术：综合评述、分类和未来方向 Review

Kulanthaivel BALAKRISHNAN, Ramasamy DHANALAKSHMI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第10期页码 1451-1478 doi: 10.1631/FITEE.2100569

摘要：

为获得最佳结果，从微阵列数据集中检索相关特征已成为特征选择（FS）技术的研究热点。本综述旨在全面阐述各种最新特征选择技术，同时介绍了基于微阵列数据集的处理多类分类问题的技术以及提高学习算法性能的不同方法。我们试图理解和解决数据集不平衡问题，以证实研究人员在微阵列数据集上的工作。对文献的分析为理解和强调在通过各种特征选择技术寻找最佳特征子集时存在的众多挑战和问题铺平了道路。同时提供了一个案例说明该方法的实施过程，该方法使用3个微阵列癌症数据集评估一些包装方法和混合方法的分类精度和收敛能力，以确认最优特征子集。

关键词：特征选择；高维；学习技术；微阵列数据集

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数据中心设计——一种微结构材料体系设计新方法 Article

Wei Chen, Akshay Iyer, Ramin Bostanabad

《工程（英文）》 2022年第10卷第3期页码 89-98 doi: 10.1016/j.eng.2021.05.022

摘要：

在高通量计算材料科学时代，材料基因组计划的核心是为计算材料设计建立数据处理、材料结构和材料属性（PSP）之间的关系。近年来，在数据获取和存储，微结构表征和重建（MCR），机器学习（ML），材料建模和仿真，数据处理、材料制造和实验方面取得的技术进步，显著提升了研究人员在PSP关系的建立和逆向材料设计方面的能力。本文将从设计研究的角度审视这些进步。特别介绍了一种数据中心设计方法，并从本质上将该方法分为三个方面：设计表征、设计评估和设计合成。每个方面的发展都由领域知识指导并从中受益。因此，针对每个方面，提出了一种应用广泛的计算方法，这些方法的集成实现了以数据为中心的材料发现和设计。

关键词：材料信息学机器学习微结构重建贝叶斯优化混合变量模型降维材料设计

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基于互信息的水下无线传感器网络目标跟踪与加权融合 None

Duo ZHANG, Mei-qin LIU, Sen-lin ZHANG, Zhen FAN, Qun-fei ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 544-556 doi: 10.1631/FITEE.1601695

摘要：水下无线传感器网络为水下目标跟踪问题提供了可靠有效支持，但水下网络能量和带宽资源有限，只能选择一部分节点参与跟踪任务。针对水下目标跟踪中的加权融合问题，首先通过计算量测与目标状态之间的互信息，利用互信息衡量融合权重；其次利用互信息融合权重设计一种新的多传感器加权粒子滤波算法，利用克拉美罗（Cramer-Rao）下界设计节点选择方案仿真结果表明，通过选择合适融合权值，目标状态估计精度显著提高。

关键词：目标跟踪；加权融合；互信息；节点选择；水下无线传感器网络

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最小二乘支持向量机的扩展及其在时间序列预测中的应用

向小东

《中国工程科学》 2008年第10卷第11期页码 89-92

摘要：

根据时间序列近期数据较远期数据包含有更多未来信息的思想，对最小二乘支持向量机预测方法进行了扩展，得到了更具一般性的最小二乘支持向量机预测模型两个时间序列的预测实例表明，扩展后的预测方法获得了更好的预测效果，提升了最小二乘支持向量机预测方法的价值。

关键词：最小二乘支持向量机扩展时间序列预测

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基于核空间非线性特征提取的图像质量评价方法 Article

Yong DING,Nan LI,Yang ZHAO,Kai HUANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第10期页码 1008-1017 doi: 10.1631/FITEE.1500439

摘要：概要：在实现对与人类视觉感知相一致的图像质量的客观评价中，如何提取图像的视觉感知特征至关重要。不同于传统方法中通过线性变换或模型表达图像的方式，本文采用高维空间的一种数学表达来揭示图像的统计特性，通过引入核独立分量分析（kernel independent component analysis, KICA）方法实现非线性转化和图像的高维特征提取从而提出一种基于非线性特征提取的全参考图像质量评价方法。在LIVE、TID2008和CSIQ等图像质量评价数据库上的实验结果表明，图像的非线性特征更有利于图像内在质量的描述，并且本文提出的方法性能良好，与主观评价较为一致。

关键词：图像质量评价；全参考方法；特征提取；核空间；支持向量回归

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基于Laplacian特征映射的被动毫米波目标识别

罗磊,李跃华,栾英宏

《中国工程科学》 2010年第12卷第3期页码 77-81

摘要：

针对传统被动毫米波金属目标识别方法中特征提取、选择的缺点，采用Laplacian特征映射流形学习算法发现了金属目标回波信号短

关键词：流形学习 Laplacian特征映射非线性降维低维流形毫米波

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一种有效求解非凸正则化线性支持向量机的并行与分布式方法 Personal View

Lei GUAN, Tao SUN, Lin-bo QIAO, Zhi-hui YANG, Dong-sheng LI, Ke-shi GE, Xi-cheng LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第4期页码 587-603 doi: 10.1631/FITEE.1800566

摘要：支持向量机（SVM）被视为线性分类的有力工具。与可以产生稀疏效果的非凸惩罚项组合时，SVM能同时执行分类和变量选择。然而，由于其不可微、非凸和非平滑特性，非凸正则化SVM通常难以有效求得全局最优解。

关键词：线性分类；支持向量机；非凸惩罚项；交替方向乘子法（ADMM）；并行算法

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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。通过计算一组样本的分类准确率，提出将分类结果置信度作为比较不同分类器分类结果的标准。基于置信度采用投票、比较大小和直接输出的决策策略，得到组合分类器的分类结果。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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运用支持向量机的稳健智能音频水印设计 Article

Mohammad MOSLEH,Hadi LATIFPOUR,Mohammad KHEYRANDISH,Mahdi MOSLEH,Najmeh HOSSEINPOUR

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第12期页码 1320-1330 doi: 10.1631/FITEE.1500297

摘要：信息技术和计算机网络的快速发展引发了数字域数据传输的广泛使用。然而，如何保护数据免于非授权复制与分发行为也是数据所有者们所面临的主要挑战。本文提出了一种稳健、智能的音频水印方法，该方法有效地结合了奇异值分解（Singular value decomposition, SVD）和支持向量机（Support vector machine, SVM

关键词：音频水印；版权保护；奇异值分解；机器学习；支持向量机

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基于深度序列特征学习的临床感染性角膜炎图像分类 Article

许叶圣, 孔鸣, 谢文加, 段润平, 方钲清, 林宇萧, 朱强, 汤斯亮, 吴飞, 姚玉峰

《工程（英文）》 2021年第7卷第7期页码 1002-1010 doi: 10.1016/j.eng.2020.04.012

摘要：本文提出了一种深度序列特征学习模型，该模型能够通过对临床图像的分类高效地鉴别不同的感染性角膜炎。我们针对感染性角膜炎的特点设计了一种能够解耦临床图像中最具区别
性的特征并保持其空间结构的机制。通过比较，我们提出的深度序列特征学习模型在120张图像的测试集上的准确率能够达到80%，远高于421位眼科医生所能达到的平均水平[(49.27 ± 11.5)]%。

关键词：深度学习角膜病序列特征机器学习长短时记忆

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《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1234-1246 doi: 10.1631/FITEE.2000426

摘要：本文针对非平稳过程，设计了一种基于含有隐变量贝叶斯网络的质量相关局部加权软测量方法。提出一种有监督贝叶斯网络提取质量相关的隐变量，并应用于一种双层相似度测量算法。所提软测量方法试图通过质量相关信息为非平稳过程寻找到一般方法，且详细解释了局部相似度和窗口置信度的概念。通过一个数值算例和脱丁烷塔的应用验证了所提方法的性能。

关键词：软测量；有监督贝叶斯网络；隐变量；局部加权建模；质量预测

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应用完备集合固有时间尺度分解和混合差分进化和粒子群算法优化的最小二乘支持向量机对柴油机进行故障诊断 Article

俊红张,昱刘

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 272-286 doi: 10.1631/FITEE.1500337

摘要：针对固有时间尺度分解算法的模态混叠问题和最小二乘支持向量机的参数优化问题，本文提出了一种新的基于完备集合固有时间尺度分解和混合差分进化和粒子群算法优化最小二乘支持向量机的柴油机故障诊断方法。然后，提取了前几阶旋转分量的三类典型的时频特征，包括奇异值、旋转分量能量和能量熵、AR模型参数，作为故障特征。最后，提出了混合差分进化和粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化的方法，并通过将故障特征输入训练好的最小二乘支持向量机模型实现故障诊断。

关键词：柴油机；故障诊断；完备集合固有时间尺度分解；最小二乘支持向量机；混合差分进化和粒子群优化算法

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裂缝性储层数据驱动模型证伪与不确定性量化 Article

方军龄, 龚斌, Jef Caers

《工程（英文）》 2022年第18卷第11期页码 116-128 doi: 10.1016/j.eng.2022.04.015

摘要：贝叶斯定理提供了一个框架来量化地质建模和流动模拟的不确定性，从而支持储层物性预测。贝叶斯方法在裂缝性储层中的应用大多局限于合成案例。然而，在现场应用中，一个主要问题是贝叶斯先验是被证伪的，因为它不能预测油气藏的生产历史。在本文中，我们展示了如何利用全局敏感性分析（GSA）来确定先验被证伪的原因。然后，我们采用近似贝叶斯计算（ABC）方法，结合基于决策树的代理模型来拟合生产历史。

关键词：贝叶斯证据学习证伪裂隙性储层随机森林近似贝叶斯计算

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基于人工智能技术的无人机遥感探测具有感染松材线虫病特征的树木 Article

Mutiara Syifa, Sung-Jae Park, Chang-Wook Lee

《工程（英文）》 2020年第6卷第8期页码 919-926 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.001

摘要：为了区别健康的和感染了PWD的松树，我们利用从Anbi和Wonchang两村采集到的无人机图像制作了一份土地覆盖图（LC），使用两种方法将它们分类，即人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）。总的来说，这两种分类器都能根据LC数据辨别健康树木和患有PWD的树木。LC数据也可以用于其他类型的分类。这两个区域的手持GPS数据集和无人机GPS数据集存在一些差异。

关键词：松材线虫病无人机遥感人工神经网络支持向量机全球定位系统