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期刊论文 327

年份

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2022 52

2021 40

2020 38

2019 32

2018 22

2017 25

2016 10

2015 2

2014 1

2013 1

2011 4

2010 1

2009 3

2008 1

2007 5

2006 7

2005 3

2004 5

2003 4

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关键词

机器学习 27

深度学习 15

人工智能 12

Maradbcm算法 2

人工神经网络 2

代理模型 2

强化学习 2

材料设计 2

知识 2

知识管理 2

知识经济 2

知识获取 2

结构健康监测 2

计算机视觉 2

设计 2

设计科学 2

高层建筑 2

2D—3D配准 1

3D打印 1

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排序：展示方式：

视觉知识的五个基本问题 Perspectives

潘云鹤

《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.2040000

摘要：认知心理学早已指出，人类知识记忆中的重要部分是视觉知识，被用来进行形象思维。因此，基于视觉的人工智能（AI）是AI绕不开的课题，且具有重要意义。本文继《论视觉知识》一文，讨论与之相关的5个基本问题：（1）视觉知识表达；（2）视觉识别；（3）视觉形象思维模拟；（4）视觉知识的学习；（5）多重知识表达。视觉知识的独特优点是具有形象的综合生成能力，时空演化能力和形象显示能力。这些正是字符知识和深度神经网络所缺乏的。AI与计算机辅助设计/图形学/视觉的技术联合将在创造、预测和人机融合等方面对AI新发展提供重要的基础动力。视觉知识和多重知识表达的研究是发展新的视觉智能的关键，也是促进AI 2.0取得重要突破的关键理论与技术。这是一块荒芜、寒湿而肥沃的“北大荒”，也是一块充满希望值得多学科合作勇探的“无人区”。

关键词：视觉知识表达；视觉识别；视觉形象思维模拟；视觉知识学习；多重知识表达

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面向视觉概念构建的三维形状空间学习：挑战与研究进展 Perspective

童欣

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第9期页码 1290-1297 doi: 10.1631/FITEE.2200318

摘要：人类可以熟练的对真实世界中物体按照形状或者功能进行分类，并在思维中建立每类物体的视觉概念和周围真实世界的视觉知识（Pan, 2019）。Pan（2021）指出建立这些视觉概念和视觉知识的计算表达是发展下一代人工智能的一个关键步骤。学习同一视觉概念下所有物体的三维形状空间是实现视觉概念计算表达的一个关键步骤。本文提出三维形状空间学习中面临的关键技术挑战，并围绕这些技术挑战回顾了这一领域的研究进展，最后讨论了三维形状空间学习领域的研究趋势和未来发展方向。

关键词：视觉概念；视觉知识；三维几何学习；三维形状空间；三维结构

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视觉知识：智能创意初探 Perspectives

庄越挺,汤斯亮

《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.2100116

摘要：首先，列举形象思维推理的相关研究；然后，重点介绍一种特殊的视觉知识表示形式，即视觉场景图；最后，详细介绍视觉场景图构造问题与潜在应用。所有证据表明，视觉知识和视觉思维不仅可以改善当前人工智能任务的性能，而且可以用于机器创造力的实践。

关键词：思维科学；形象思维推理；视觉知识表达；视觉场景图

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论视觉知识 Perspective

Yun-he PAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第8期页码 1021-1025 doi: 10.1631/FITEE.1910001

摘要：提出“视觉知识”概念。视觉知识是知识表达的一种新形式. 它与迄今为止人工智能（AI）所用知识表达方法不同. 其中视觉概念具有典型（prototype）与范畴结构、层次结构与动作结构等要素.视觉概念能构成视觉命题，包括场景结构与动态结构，视觉命题能构成视觉叙事。指出重构计算机图形学成果可实现视觉知识表达及其推理与操作，重构计算机视觉成果可实现视觉知识学习。实现视觉知识表达、推理、学习和应用技术将是AI 2.0取得突破的重要方向之一。

关键词： None

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基于场景自适应概念学习的无监督目标检测 Research Articles

浦世亮1,赵暐1,陈伟杰1,杨世才1,谢迪1,潘云鹤2

《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.2000567

摘要：目标检测是机器视觉领域最热门的研究方向之一，在学术界已取得令人瞩目的成果，在工业界也存在许多有价值的应用。为克服上述问题，受视觉知识理论启发，提出一种场景自适应进化的无监督视频目标检测算法，该算法可利用目标群体概念，降低场景变化带来的不利影响。首先通过预训练检测模型从无标注数据中提取大量候选目标，然后对候选目标聚类，构建目标概念的视觉知识字典，其中各个聚类中心代表一种目标原型。

关键词：视觉知识；无监督视频目标检测；场景自适应学习

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基于代价敏感学习的实体-关系联合知识嵌入 Article

Sheng-kang YU, Xue-yi ZHAO, Xi LI, Zhong-fei ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1867-1873 doi: 10.1631/FITEE.1601255

摘要：在该嵌入框架下，我们设计了联合评分函数，用以对实体和关系间的相关性实例进行量化评价，并将评分函数融入最大间隔学习方法中，使用知识库中的上下文信息学习实体与关系的嵌入向量。实验结果证实了我们的嵌入框架在表达不同关系的语义相关性和进行知识推理中的关系预测时的有效性。

关键词：知识嵌入；联合嵌入；代价敏感学习

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深度学习中的视觉可解释性 Review

Quan-shi ZHANG, Song-chun ZHU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 27-39 doi: 10.1631/FITEE.1700808

摘要：我们认为提高神经网络中层特征表达的可解释性，可以帮助人们打破众多深度学习的发展瓶颈，比如，小数据训练，语义层面上的人机交互式训练，以及基于内在特征语义定向精准修复网络中层特征表达缺陷等难题。本文着眼于卷积神经网络，调研了：(1)网络表达可视化方法；(2)网络表达的诊断方法；(3)自动解构解释卷积神经网络的方法；(4)学习中层特征表达可解释的神经网络的方法； (5)基于网络可解释性的中层对端的深度学习算法

关键词：人工智能；深度学习；可解释性模型

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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：

本文将传统篆刻艺术中的资源协同、设计创作、视觉呈现等过程以数字化方式再现，研制了篆刻艺术智能化创作的系统和平台（浙江大学智能篆刻系统：http://www. next.zju.edu.cn/seal/；篆刻搜索排版系统：http://www.next.zju.edu.cn/seal/search_app/），以视觉知识为引导突破计算机艺术学面临的难点问题。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。

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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融入领域知识的深度学习在心律失常分类中的应用 Research Article

孙洁

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第1期页码 59-72 doi: 10.1631/FITEE.2100519

摘要：深度学习为心律失常的自动分类提供了一种有效的方法，但在临床决策中，纯数据驱动的方法以黑盒形式运行，可能会导致不良预测结果。将领域知识与深度学习相结合是一种很有前景的解决方案。本文开发了一个灵活且可扩展的框架，用于集成领域知识与深度神经网络。该模型由深度神经网络和知识推理模块组成，深度神经网络用于捕捉输入数据的统计模式，知识模块用于确保与领域知识的一致性。实验表明，领域知识可以较好地改善神经网络的预测结果，从而提高预测精度。

关键词：领域知识；心律失常；心电图；临床决策

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基于知识图谱技术的电力设备缺陷记录错误识别方法 Regular Article

Hui-fang Wang, Zi-quan Liu,huifangwang@zju.edu.cn

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第11期页码 1564-1577 doi: 10.1631/FITEE.1800260

摘要：为实时检测缺陷记录的录入错误，提出一种基于知识图谱技术的电力设备缺陷记录错误识别方法。针对电力缺陷文本特点，通过优化构建知识图谱的一般流程，提出利用现有电力设备缺陷记录语料构建电力设备缺陷知识图谱的方法。然后，基于所构建的知识图谱，针对电力设备缺陷记录的各种错误类型，提出利用图搜索识别缺陷记录错误。最后，对比所提方法和机器学习方法在缺陷记录错误识别上的查准率、查全率、F1分数、准确率和效率，并分析影响各种方法错误识别效果的因素。

关键词：错误识别；电力设备缺陷记录；知识图谱；机器学习

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基于计算机视觉的民用基础设施的检查与监测研究进展 Review

Billie F. Spencer Jr.,Vedhus Hoskere,Yasutaka Narazaki

《工程（英文）》 2019年第5卷第2期页码 199-222 doi: 10.1016/j.eng.2018.11.030

摘要：

计算机视觉技术与远程摄像机和无人机（UAVs）的采集相结合，为民用基础设施状况评估提供了前景良好的非接触式解决方案。这种系统的最终目标是自动且稳健地将图像或视频数据转换为可操作的信息。本文概述了将计算机视觉技术应用于民用基础设施状态评估的最新进展。特别介绍了计算机视觉、机器学习和结构工程领域的相关研究。评估工作分为两类：检查应用和监测应用。最后，文章指出了为实现基于自动化视觉的民用基础设施和监测目标而持续存在的一些关键挑战，以及为解决这些挑战而正在进行的工作。

关键词：结构检查和监测人工智能计算机视觉机器学习光流

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基于三维参数模型重建的心脏病理视觉识别 Research Article

肖金肖1,李岩松1,田沄1,徐冬溶2,3,李鹏辉1,赵世凤1,潘云鹤3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第9期页码 1324-1337 doi: 10.1631/FITEE.2200102

摘要：心脏图像的视觉识别对于心脏病理诊断和治疗具有重要意义。由于可用标注数据集有限，传统方法通常基于三维心脏图像的二维切片对病理分类特征进行提取，难以确保心脏解剖结构的整体一致性。然后，基于三维统计形状模型及其视觉知识约束对心脏数据进行增强。最后，提取不同时相的三维心脏模型的形状和运动特征，对心脏病理进行分类。

关键词：三维视觉知识；三维参数模型；心脏病理诊断；数据增强

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新一代人工智能引领下的智能产品与装备

谭建荣,刘振宇,徐敬华

《中国工程科学》 2018年第20卷第4期页码 35-43 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.007

摘要：智能产品与装备的内涵体现在两个辩证的方面：一是智能技术的产品化，主要体现在物联网、大数据、云计算、边缘计算、机器学习、深度学习、安全监控、自动化控制、计算机技术、精密传感技术、GPS定位技术等的综合应用研究表明，新一代智能产品与装备以知识工程为核心，以自感应、自适应、自学习和自决策为显著特征。未来将重点发展该领域的十大关键技术。

关键词：智能产品与装备知识工程智能状态感应智能变异适应智能知识学习智能控制决策

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Actor-Critic强化学习算法及其在开发基于计算机视觉的界面跟踪中的应用 Article

Oguzhan Dogru, Kirubakaran Velswamy, 黄彪

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1248-1261 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.027

摘要：

本文通过将对象跟踪形式化为序列决策过程，使控制理论与计算机视觉实现同步。强化学习（RL）智能体成功跟踪了两种液体之间的界面，这通常是化学、石化、冶金和石油行业中跟踪的关键变量。该方法使用少于100 张图像来创建环境，智能体无需专家知识即可从中生成自己的数据。与依赖大量参数的监督学习（SL）方法不同，这种方法需要的参数少得多，这自然降低了维护成本。除了经济性外，该智能体还对环境不确定性（如遮挡、强度变化和过度噪声）具有鲁棒性。

关键词：界面跟踪对象跟踪遮挡强化学习均匀流形逼近和投影

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迈向下一代视网膜神经假体——基于脉冲的视觉计算方法 Review

余肇飞, 刘健, 贾杉杉, 张祎晨, 郑雅菁, 田永鸿, 黄铁军

《工程（英文）》 2020年第6卷第4期页码 449-461 doi: 10.1016/j.eng.2020.02.004

摘要：就视觉而言，视觉场景信息进入眼睛，经过视网膜神经细胞进行处理，以神经元脉冲的模式将其输出，发送至脑皮层，以进行进一步的计算。因此，视网膜神经假体感兴趣的神经信号是神经元脉冲。在本文中，我们回顾了视觉计算模型最近取得的一些进展，着重介绍这些模型如何使用脉冲来分析包括静态图像和动态视频在内的自然场景。视网膜的不同组成部分，包括多种细胞类型和突触连接——化学突触和电突触（缝隙连接），使视网膜成为一个理想的神经网络，其能够适应人工智能中发展起来的计算技术，对视觉场景的编码和解码进行建模因此，有必要构建一种整体系统的方法，利用神经脉冲进行视觉计算，推动下一代视网膜神经假体发展，构建新型人工视觉系统。

关键词：视觉编码视网膜神经假体脑-机接口人工智能深度学习脉冲神经网络概率图模型