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期刊论文 40

年份

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2020 6

2019 6

2018 4

2017 3

2016 1

2015 2

2008 1

2004 1

2002 3

2000 2

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关键词

深度神经网络 2

3D细胞容器 1

ANFIS 1

CO₂利用 1

InSAR 1

P 1

X 1

X'>存在定理 1

下肢外骨骼机器人；人机交互；运动学习；轨迹生成；运动基元；黑盒优化 1

中央加密系统 1

人工智能 1

人工智能；数字大脑；综合推理；多元类比生成；群智；推算；神经图像 1

仿生学 1

信息-知识-智能的统一理论 1

全新产品 1

全氟化碳 1

分类法；聚类算法；信息科学；知识管理；机器学习 1

创意 1

创意生成 1

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检索范围：

排序：展示方式：

利用地球同步轨道InSAR每日生成DEM的质量分析 Article

杨泽发, 张庆君, 丁晓利, 陈武

《工程（英文）》 2020年第6卷第8期页码 913-918 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.003

摘要：利用机载或低地球轨道（LEO）的星载干涉合成孔径雷达（InSAR）生成DEM已被证明是可行且极具价值的方法。然而，受成本和卫星重返周期的限制，该技术难以频繁（如每天）生成或更新大区域范围（如大陆尺度或更大范围）的DEM。由于对地同步合成孔径雷达（GEOSAR）卫星运行于地球静止轨道，因此它们能以相当短的重返时间（每天或更短）观测同一地面区域，这为实现生成每日DEM这一理想但目前难以实现的目标提供了潜在可能。为此，本文系统地分析了利用GEOSAR卫星生成的每日DEM产品质量。结果表明：GEOSAR卫星生成的每日DEM产品精度通常远低于利用传统低轨星载合成孔径雷达（SAR）获得的DEM产品。因此，研究GEOSAR DEM生成过程中的误差削弱方法显得至关重要。

关键词：每日DEM生成 InSAR 地球同步SAR 精度分析

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SmartPaint：一种基于生成式对抗神经网络的人机协同绘画系统 Special Feature on Intelligent Design

Lingyun SUN, Pei CHEN, Wei XIANG, Peng CHEN, Wei-yue GAO, Ke-jun ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第12期页码 1644-1656 doi: 10.1631/FITEE.1900386

摘要：本文开发了一种基于生成式对抗神经网络的人机协作绘画系统——SmartPaint，支持人机合作创作动漫风景画作。该系统使用动漫图像数据及其相应语义标注图、边缘检测图训练生成式对抗神经网络。在使用中，用户输入草图作为语义标注图，系统自动为其合成边缘图；根据合成的边缘图生成具有恰当风格纹理的画作，从而稳定地处理多样化草图。实验证明该系统可有效满足用户创作需求，生成高质量动漫风格画作。

关键词：协同绘画；深度学习；图像生成

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基于个性化主题模型的用户生成内容推荐 Article

Wei ZHANG, Jia-yu ZHUANG, Xi YONG, Jian-kou LI, Wei CHEN, Zhe-min LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第5期页码 708-718 doi: 10.1631/FITEE.1500402

摘要：互联网服务中有很多用户生成的内容（User-generated content, UGC），例如博客，微博等。在这些系统中，需要推荐算法来帮助用户过滤海量的内容。另外，由于从用户生成的内容我们可以推测其兴趣偏好，因此可以解决冷启动问题。

关键词：用户生成内容；协同过滤；矩阵分解；层次主题模型

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基于机器学习的广彩瓷图案生成系统 Special Feature on Intelligent Design

Steven Szu-Chi CHEN, Hui CUI, Ming-han DU, Tie-ming FU, Xiao-hong SUN, Yi JI, Henry DUH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第12期页码 1632-1643 doi: 10.1631/FITEE.1900399

摘要：提出一种基于广彩瓷风格识别和图像合成模块的图案生成系统。基于条件生成对抗网络（cGAN）开发合成模块，要求用户提供自己设计的创意掩码或抽象瓷元素图像，以生成新的广彩瓷风格合成图像。在系统开发过程中，使用603幅广彩瓷图像测试分类模型。

关键词：广彩瓷；分类；生成对抗网络；艺术创作

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基于最小化重构误差的生成对抗网络异常检测 Article

Huan-gang WANG, Xin LI, Tao ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 116-125 doi: 10.1631/FITEE.1700786

摘要：生成对抗网络是机器学习领域近年来最令人瞩目的进展，它通过在二人零和博弈中达到纳什均衡来训练模型。生成对抗网络由一个生成器和一个判别器构成，二者通过对抗学习机制进行训练。本文引入并调查了生成对抗网络在异常检测中的应用。在训练阶段，生成对抗网络从正常数据中学习；然后，基于过去的未知数据，生成器和判别器可以通过学习到的决策边界，区分异常和正常模式。提出的基于生成对抗网络的异常检测方法在MNIST数字数据集和田纳西-伊斯曼标准数据集上的性能表现极具竞争力。

关键词：生成对抗网络；异常检测；田纳西-伊斯曼过程

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微小型机器鼠仿鼠行为学习与生成

高子航, 贾广禄, 谢宏钊, 黄强, 福田敏男, 石青

《工程（英文）》 2022年第17卷第10期页码 232-243 doi: 10.1016/j.eng.2022.05.012

摘要：

现有的仿生机器鼠仅可以执行一些基本的仿鼠运动基元（MP），并通过这些基元的刚性组合来形成简单的行为。为了模拟具有高相似性的典型实验鼠行为，本文提出使用概率模型和运动特征对实验鼠的行为进行参数化。首先，对15 个10 min 的实验鼠运动视频片段的分析表明，一只实验鼠在野外通常有6 种典型的行为，且每种行为都包含8 个运动基元的不同组合。本文首先使用softmax 分类器来获得实验鼠的行为-运动分层概率模型。其次，使用静态和动态的运动参数对运动基元组合进行特征化。本文分别使用分层聚类和模糊C均值（FCM）聚类获得静态和动态运动参数的优势值。这些优势值通过二阶傅里叶级数对实验鼠的脊柱关节轨迹进行拟合，并且通过具有两个隐藏层的反向传播（BP）神经网络对关节轨迹进行泛化。最后，将分层概率模型和泛化的关节轨迹分别作为控制策略和指令映射到机器鼠。本文在机器鼠上实现了6 种典型的仿鼠行为，其结果与实验鼠的行为相比显示出高度相似性。

关键词：仿生学微小型机器鼠神经网络学习行为生成

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生成式人工智能的惊人进展引发惊讶和担忧

Dana Mackenzie

《工程（英文）》 2023年第25卷第6期页码 9-11 doi: 10.1016/j.eng.2023.04.004

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A-STC：一种基于拍卖的多机器人协同螺旋生成树覆盖运动规划方法 Research Article

Guan-qiang GAO, Bin XIN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第1期页码 18-31 doi: 10.1631/FITEE.1800551

摘要：提出一种新的有效离线运动规划方法，即基于拍卖的螺旋生成树覆盖（A-STC）算法，解决多机器人覆盖运动规划问题。首先，将布局空间分解为机器人最小覆盖半径两倍的大栅格。基于大栅格之间的连通关系，生成一个无向连接图。机器人可利用巡航无向图中的生成树得到覆盖的运动轨迹。其次，A-STC算法采用拍卖机制构造每个机器人的生成树。拍卖机器人通过启发式规则从自身生成树的邻居节点中选择一个节点作为拍卖物品。竞价机器人根据拍卖节点的连通关系和运动轨迹的估计长度确定竞标价格。运动轨迹的估计长度主要取决于生成树中的节点和边的类型。拍卖过程后，可接受的覆盖运动轨迹可被快速规划生成。计算实验证明了A-STC算法和运动轨迹估计方法的有效性。

关键词：覆盖运动规划；多机器人系统；拍卖算法；螺旋生成树覆盖算法

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基于机器学习的抄袭源检索的查询生成方法 Article

Lei-lei KONG, Zhi-mao LU, Hao-liang QI, Zhong-yuan HAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1556-1572 doi: 10.1631/FITEE.1601344

摘要：从可疑文档生成查询是源检索最重要的步骤。当前研究主要使用了基于启发式的查询生成方法。然而，每个启发式方法都有其优点，不同方法生成的查询可以获得不同的源检索结果，没有一种方法生成的查询的源检索性能可以在所有的文本片段上具有统计有效性地优于其他方法。这使得基于启发式的源检索查询生成方法的性能改善主要依赖专家经验。因此，很难开发一种可以克服现有启发式方法的新方法。本文提出使用统计机器学习方法解决源检索的查询生成问题，将源检索的查询生成形式化到一个排序学习的框架下，从备选查询中选择有利于提高源检索性能的查询，力争在每个可疑文档片段上获得最优的源检索性能。据我们所知，这是第一项应用机器学习方法解决源检索查询生成问题的工作。为了解决排序学习训练用例的缺失，提出了基于现有源检索语料构建查询生成语料的方法。

关键词：抄袭检测；源检索；查询生成；机器学习；排序学习

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视觉知识引导的中国篆刻智能化生成 Research Article

张克俊1,2,张瑞1,殷叶航1,李一非3,伍文棋1,孙凌云1,2,吴飞1,邓晃煌1,潘云鹤1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第10期页码 1479-1493 doi: 10.1631/FITEE.2100094

摘要：本文构建了包含字和印的求是篆刻数据库，并以此为视觉知识库，构建了篆字智能生成算法。此外，为创建印章布局，提出一种篆字变形算法调整印章字符，并结合视觉知识实现智能篆字布局，以实现智能结构。实验结果表明本文所提方法和系统可有效解决篆刻艺术生成中的难点问题，为篆刻艺术的守正与创新提供理论与应用借鉴。

关键词：篆刻；智能生成；深度学习；参数化模型；计算机艺术

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基于双向深度生成模型和功能磁共振成像数据的大脑编码和解码 Review

杜长德, 李劲鹏, 黄利皆, 何晖光

《工程（英文）》 2019年第5卷第5期页码 948-953 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.010

摘要：此外，深度生成模型[如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）]在大脑编码和解码研究中产生了可喜的成果。

关键词：大脑编码和解码功能磁共振成像深度神经网络深度生成模型双重学习

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基于ANFIS系统的基结构自适应生成

李旲,胡云昌,曹宏铎

《中国工程科学》 2004年第6卷第10期页码 24-27

摘要：

以形成基结构智能自动生成系统为目标，以并行自适应神经-模糊推理系统（ANFIS）为工具，建立了具有桁架拓扑结构智能自动生成功能的并行ANFIS系统，并将形态化拓扑结构进行抽象数字提取，作为系统的输入输出数据最后的计算结果表明，这里使用的基于ANFIS系统的桁架结构智能自动生成方法是有效的，能够按照用户要求生成合理的桁架基结构拓扑形式。

关键词：桁架 ANFIS 智能自适应