Search | Engineering

订阅投稿

首页工程期刊工程焦点工程成就工程前沿关于我们 English

资源类型

期刊论文 252

年份

2023 45

2022 44

2021 36

2020 31

2019 28

2018 20

2017 19

2016 7

2015 1

2012 1

2011 1

2010 2

2009 1

2008 1

2007 6

2006 1

2005 1

2004 1

2003 1

2002 2

展开︾

关键词

机器学习 27

深度学习 15

人工智能 10

代理模型 2

增材制造 2

强化学习 2

材料设计 2

移动边缘计算 2

结构健康监测 2

计算机视觉 2

边缘计算 2

高层建筑 2

2D—3D配准 1

3D打印 1

6G 1

ARM 1

CAN总线 1

CCUS 1

COVID-19 1

展开︾

检索范围：

排序：展示方式：

基于联邦边缘学习的梯度量化和带宽分配优化策略 Research Article

刘沛西1,3,江甲沫2,朱光旭3,程磊4,5,蒋伟1,罗武1,杜滢2,王志勤2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第8期页码 1247-1263 doi: 10.1631/FITEE.2100538

摘要：由于边缘设备有限算力和边缘网络有限的无线资源，利用联邦边缘学习（federated edge learning, FEEL）训练机器学习模型通常非常耗时。本文研究了量化FEEL系统中训练时间最小化问题，其中异构边缘设备通过正交信道向边缘服务器发送量化后的梯度。采用随机量化对上传的梯度进行压缩，可减少每轮通信的开销，但可能会增加通信轮数。在不同学习任务和模型下，仿真结果证明了本文分析的有效性和所提优化算法性能接近最优。

关键词：联邦边缘学习；量化优化；带宽分配；训练时间最小化

HTML PDF 收藏

面向物联网的激励感知区块链辅助的智能边缘缓存与计算迁移研究 Article

王倩, 陈思光, 吴蒙

《工程（英文）》 2023年第31卷第12期页码 127-138 doi: 10.1016/j.eng.2022.10.014

摘要：

人工智能的快速发展将物联网推向了一个新阶段，面对数据的爆炸性增长和用户对更高服务质量的迫切需求，边缘计算和缓存被视为富有前景的技术解决手段。然而，边缘节点（Edge Nodes, ENs）中的资源并不是取之不尽的。本文提出了一种面向物联网的激励感知区块链辅助的智能边缘缓存与计算迁移方案，该方案致力于为协作ENs在资源优化和控制方面提供安全和智能的解决方案。此外，为解决上述优化问题，本文设计了区块链激励和贡献联合感知的联邦深度强化学习算法。在本地训练期间，该算法构建了一个激励感知区块链辅助的协作机制，即在安全保障前提下增强ENs参与协作的意愿。同时，提出了一种基于贡献的联邦聚合方法，即基于EN对全局模型性能提升所做贡献来计算其梯度的聚合权重，以提升训练效果。

关键词：计算迁移缓存激励区块链联邦深度强化学习

HTML PDF 收藏

联邦无监督表示学习 Research Article

张凤达1,况琨1,陈隆1,游兆阳1,沈弢1,肖俊1,张寅1,吴超2,吴飞1,庄越挺1,李晓林3,4,5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第8期页码 1181-1193 doi: 10.1631/FITEE.2200268

摘要：为利用分布式边缘设备上大量未标记数据，我们在联邦学习中提出一个称为联邦无监督表示学习(FURL)的新问题，以在没有监督的情况下学习通用表示模型，同时保护数据隐私。

关键词：联邦学习；无监督学习；表示学习；对比学习

HTML PDF 收藏

6G中联邦学习的应用、挑战和机遇 Review

杨照辉,陈明哲,黃繼傑,H. Vincent Poor,崔曙光

《工程（英文）》 2022年第8卷第1期页码 33-41 doi: 10.1016/j.eng.2021.12.002

摘要：

标准的机器学习方法需要在数据中心集中训练数据，从而采用集中式机器学习算法来进行数据分析和推理。然而，由于无线网络中的隐私限制以及无线通信资源受限，边缘设备将数据传输到参数服务器通常是不可取和不切实际的。联邦学习可解决这些问题。联邦学习可以使设备能够在没有数据共享和传输的情况下训练机器学习模型。本文全面概述了未来第六代（6G）无线网络的联邦学习应用。特别是，首先描述了将联邦学习应用于无线通信中的基本要求。然后详细介绍了无线通信中潜在的联邦学习新型应用，讨论了与新型应用相关的主要问题和挑战。最后，描述了用于无线通信的联邦学习的详细实现方案，并给出了联邦学习的难点和应用前景。

关键词：联邦学习 6G 智能反射面语义通信通信感知计算一体化

HTML PDF 收藏

联邦相互学习：一种针对异构数据、模型和目标的协同机器学习方法 Research Article

沈弢1,张杰2,贾鑫康2,张凤达1,吕喆奇1,况琨1,吴超3,吴飞1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1390-1402 doi: 10.1631/FITEE.2300098

摘要：联邦学习（FL）是深度学习中的一种新技术，可以让客户端在保留各自隐私数据的情况下协同训练模型。然而，由于每个客户端的数据分布、算力和场景都不同，联邦学习面临客户端异构环境的挑战。为解决联邦学习中的异构挑战，本文首先详述了数据、模型和目标（DMO）这3个主要异构来源，然后提出一种新的联邦相互学习（FML）框架。该框架使得每个客户端都能训练一个考虑到数据异构（DH）的个性化模型。在模型异构（MH）问题上，引入一种“模因模型”作为个性化模型与全局模型之间的中介，并且采用深度相互学习（DML）的知识蒸馏技术在两个异构模型之间传递知识。针对目标异构（OH）问题，通过共享部分模型参数，设计针对特定任务的个性化模型，同时，利用模因模型进行相互学习。

关键词：联邦学习；知识蒸馏；隐私保护；异构环境

HTML PDF 收藏

分级移动边缘云中节省开销的资源分配 Special Feature on Future Network-Research Article

Ming-shuang JIN, Shuai GAO, Hong-bin LUO, Hong-ke ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1209-1220 doi: 10.1631/FITEE.1800203

摘要： 5G网络的云化使第三方服务提供商能够在网络边缘部署服务（例如，边缘缓存与边缘计算）。已有工作都是站在特定服务提供商角度，以最大化其收益为目标来研究服务策略（如，内容缓存策略与虚拟CPU分配策略）。

关键词：边缘云；边缘计算；边缘缓存；资源分配；虚拟机分配

HTML PDF 收藏

边缘计算技术发展与对策研究

洪学海,汪洋

《中国工程科学》 2018年第20卷第2期页码 20-26 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.004

摘要：

边缘计算是一项正在兴起的技术，通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧，以便减小传输延迟和带宽消耗。移动终端、物联网等设备为计算敏感型的应用提供了必要的前端处理支撑，例如图像识别、网络游戏等应用，以利用边缘计算的处理能力分担云端工作负荷。本文介绍了边缘计算的概念、需解决的关键问题、主要研究进展，边缘计算发展带来的影响以及边缘计算带来的机遇和发展对策。

关键词：云计算边缘计算雾计算移动边缘计算物联网前端智能

HTML PDF 收藏

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

张红岩,张登攀

《中国工程科学》 2003年第5卷第4期页码 61-64

摘要：小波变换具有检测局域突变的能力，而且可以结合多尺度信息进行检测，因此成为图像信息边缘检测的优良工具。根据二维小波变换的特点,分析了利用二维小波进行图像边缘检测的基本原理，并设计了利用二维小波变换进行多尺度边缘匹配的检测算法。基于研究结果，编写了计算机应用程序，进行实例分析。

关键词：小波变换多尺度边缘检测

HTML PDF 收藏

工业互联网边缘智能的发展现状与前景展望

任姚丹珺,戚正伟,管海兵,陈磊

《中国工程科学》 2021年第23卷第2期页码 104-111 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.02.014

摘要：边缘智能作为边缘计算和人工智能结合的产物，利用近数据源的计算资源完成智能任务，能够有效缓解带宽传输压力、缩短业务响应时延、保护隐私数据安全，为满足工业智能应用的性能需求提供了一种可行的解决方案。文中围绕协同计算、资源隔离、隐私保护等工业互联网边缘智能关键技术的研究现状，结合边缘智能在设备管理服务、生产过程自动化、制造辅助等工业互联网的典型场景中的应用进行了具体分析。梳理工业互联网边缘智能未来在业务驱动模式、产业生态组成、联盟作用和商业模式四方面的发展趋势，并提出相关政策建议：建议整合产业优势资源，推动行业标准确立；加大对基础共性资源的投入，深化工业互联网应用；在细分领域营造良好产业生态

关键词：工业互联网，边缘计算，边缘智能，协同计算，资源隔离

HTML PDF 收藏

基于去散射与边缘增强算法的水下图像复原 Research Papers

Pan-wang PAN, Fei YUAN, En CHENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 862-871 doi: 10.1631/FITEE.1700744

摘要：对色差严重和边缘模糊的水下图像需进行复原。一般分两步：去散射和边缘增强。首先，提出一种用于水下图像去散射的多尺度迭代框架。利用卷积神经网络估计传输图，再用自适应双边滤波器改进传输图估计结果。最后将图像转换到特殊变换域，使用非下采样轮廓波变换对边缘去噪和增强。结果表明：该方法主、客观质量均明显优于现有方法。

关键词：图像散射；边缘增强；卷积神经网络；非下采样轮廓波变换

HTML PDF 收藏

单边直线感应电机纵向边缘效应的研究

徐伟,孙广生

《中国工程科学》 2007年第9卷第3期页码 21-27

摘要：由于其磁路断续，电机运行中存在横向和纵向边缘效应；次级的入口和出口因气隙磁链守恒原理会产生涡流，并随速度上升而加大。边缘效应和涡流大小对直线电机气隙磁链产生重要影响，造成气隙有效磁通和牵引力系数降低。探讨直线电机工作特点，得到了电机d－q轴等效电路，通过d轴互感和电阻变化来实时反应第二纵向边缘效应和次级涡流的影响。结合旋转电机转子磁场矢量控制方法，建立了对应的SLIM控制方程。

关键词：单边直线感应电机转子磁场定向控制边缘效应解耦补偿

HTML PDF 收藏

美国联邦政府机构技术预测工具应用态势分析

孙棕檀,李云,李浩悦,特日格乐

《中国工程科学》 2017年第19卷第5期页码 92-96 doi: 10.15302/J-SSCAE-2017.05.016

摘要：

美国国防分析研究所发布的《美国联邦政府技术预测工具应用现状与潜在应用》研究报告对美国联邦政府机构技术预测工作开展现状进行了梳理，对联邦政府机构期望拥有的技术预测工具能力进行了分析本文在此基础上，对联邦政府机构技术预测工具的应用态势进行了总结，为我国开发相应技术预测工具提供参考与借鉴。

关键词：美国联邦政府机构技术预测工具自动化

HTML PDF 收藏

一种时空权重和边缘自适应的扫描格式转换

丁勇,陆生礼,时龙兴

《中国工程科学》 2007年第9卷第10期页码 49-54

摘要：

为实现隔行扫描到逐行扫描的视频扫描格式转换，提出了一种时空权重和边缘自适应的去隔行算法，主要包括运动估计、小角度边缘搜索、时空权重计算、自适应插值等该算法通过4场相邻像素的最大灰度变化与运动阈值比较实现对当前像素的运动估计，采用自适应搜索半径和并行搜索树的方法实现小角度边缘检测，并且增加对半像素边缘的考虑实现最小6°边缘的检测，最后通过时空权重自适应的插值算法实现去隔行处理

关键词：扫描格式转换运动估计边缘搜索时空权重自适应插值去隔行

HTML PDF 收藏

基于最小二乘法的EAST托卡马克光学等离子体边缘重建 None

Hao LUO, Zheng-ping LUO, Chao XU, Wei JIANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第9期页码 1124-1134 doi: 10.1631/FITEE.1700041

摘要：平衡与反演编码（equilibrium and fitting, EFIT）是部分托卡马克中常用的等离子体边缘重建方法。然而，这种磁方法有一些不可避免的缺点。提出一种光学等离子体边缘重建算法，将EFIT编码结果作为标准值学习光学重建模型。在边缘提取方面，传统边缘检测方法不能提取较清晰的等离子体边缘。因此，提出一种基于全局对比度的方法在图像平面提取等离子体边缘。这种方法对光照有很好的鲁棒性。用一个同阶多项式和一个转换矩阵拟合提取等离子体边缘和EFIT重建等离子体边缘。为在没有相机标定的前提下获取转换矩阵，用最小二乘法最小化光学边缘和EFIT重建边缘误差，得到一个数学模型，该数学模型将提取的等离子体边缘从一个图像平面转换到托卡马克极向平面。一旦获得这个转换矩阵，便可在捕获的任意图像重建光学等离子体边缘。展示了所提方法和EFIT之间的误差，并讨论不同多项式阶数的实验结果。

关键词：光学等离子体重建；边缘检测；全局对比度；最小二乘法；EAST托卡马克

HTML PDF 收藏

基于边缘计算的软件定义云制造和柔性资源调度研究 Article

杨晨, 廖方茵, 兰舒琳, 王力翚, 沈卫明, 黄国全

《工程（英文）》 2023年第22卷第3期页码 60-70 doi: 10.1016/j.eng.2021.08.022

摘要：随后，边缘计算被引入，以接近终端的计算和存储能力来补充云。另一个关键问题是管理由不同服务质量（QoS）要求的大量物联网（IoT）数据传输而导致的严重网络拥塞。

关键词：云制造边缘计算软件定义网络工业物联网工业4.0