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期刊论文 646

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关键词

人工智能 38

智能制造 31

指标体系 13

机器学习 13

新一代智能制造 10

智能化 8

技术体系 7

物联网 5

体系结构 4

战略性新兴产业 4

智能 4

智能控制 4

标准体系 4

神经网络 4

群体智能 4

高质量发展 4

云计算 3

互联网 + 3

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检索范围：

排序：展示方式：

一种智慧法院的全流程智能化审判系统 Research Articles

魏斌1,况琨2,孙常龙2,3,冯珺4,张雅婷3,朱新力5,周江洪2,翟寅生5,吴飞2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第2期页码 186-206 doi: 10.1631/FITEE.2100041

摘要：在智慧法院建设中，为实现更高效、公平和可解释的审判程序，我们提出一种全流程智能化审判系统（FITS）来提供智能化协助。此外，FITS还在多任务学习框架下，实时总结法庭辩论中产生的争议焦点，并在对话检查摘要（DIS）模块中生成摘要审判记录。

关键词：智能化审判系统；智慧法院；证据分析；对话摘要；争议焦点；自动发问；判决预测

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智能城市评价指标体系(City IQ Evaluation System)：研制过程与应用 Review

吴志强,潘云鹤,叶启明,孔翎聿

《工程（英文）》 2016年第2卷第2期页码 196-211 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.009

摘要：

本文对全球38组现有的智能城市评价指标体系进行了系统的梳理分析后，依据体系建构、方法与指标选取等方面的特点，详细剖析了38组现有系统的二级指标和三级指标，以此归类分析后，确定智能城市评价指标体系(研究团队基于City IQ Evaluation System对全球41个智能城市进行多轮测评。综合来看，City IQ Evaluation System 系列评价指标体系的特点包括：以智能生命体理论作支撑，以更普适、开放、动态的数据源形成指标，并以IQ 测评的思想和方法提升City IQEvaluation

关键词：智能城市评价体系开放数据城市生命智能度

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多智能体分布式智能控制在VAV空调系统中的应用

张宏伟,吴爱国,盛涛

《中国工程科学》 2006年第8卷第7期页码 58-62

摘要：

针对变风量（VAV）空调系统的特性，将VAV系统分解为多个智能体，提出了基于多智能体技术的分布式智能控制方法，有效地解决了变风量空调系统回路间的解耦和协调问题。

关键词：变风量智能体多智能体系统分布式智能控制

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深海信息体系构想及关键技术

夏学知,陈雁飞,曹江丽

《中国工程科学》 2019年第21卷第6期页码 102-105 doi: 10.15302/J-SSCAE-2019.06.019

摘要：

深海资源开发和科学研究涉及的深海作业任务中，信息体系是深海装备协同并发挥体系作用的关键因素。本文分析了构建深海信息体系以支撑装备协同环境的需求，探讨了信息体系的构成要素、面临问题、构建重点和关键技术，从加强顶层规划、聚焦关键技术、适时示范应用等角度给出了深海信息体系的发展建议。

关键词：深海利用信息体系体系构建智能化

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具有异构时延的多智能体系统的领导-跟随同步 Research Articles

Branislav REH罧, Volodymyr LYNNYK

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000207

摘要：提出一种由时滞线性智能体组成的多智能体系统的领导-跟随同步算法。各智能体中存在的不同时滞会导致不收敛于零的同步误差。但是，可限制误差范数并给出误差边界。利用线性矩阵不等式对主要结果进行验证，且该问题的规模与智能体数量无关。通过案例对结果进行说明，强调稳定误差是由异构延迟引起的事实，并验证该算法在一定误差范围内有实现同步的能力。

关键词：多智能体系统；时滞；线性矩阵不等式

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具有领航者的二阶非线性多智能体系统在外部扰动下的同步控制 None

Mao-bin LU, Lu LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第1期页码 88-94 doi: 10.1631/FITEE.1800611

摘要：研究了一类异质二阶非线性多智能体系统在外部扰动影响下的同步控制问题。其中，非线性系统允许包含可线性参数化的未知参数。提出一种新颖的分布式控制器，此控制器依赖于系统的相对状态，因此可以在多智能体系统之间没有通讯的情况下应用。通过Barbalat引理，证明此分布式控制器可求解二阶非线性多智能体系统的同步控制问题。

关键词：多智能体系统；同步控制；分布式控制

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基于人工智能的内容安全发展战略研究

朱世强,王永恒

《中国工程科学》 2021年第23卷第3期页码 67-74 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.004

摘要：人工智能的发展对内容安全产生了非常重要的影响。本文从基于人工智能的内容安全重大战略需求出发，梳理了国内外的研究现状与发展趋势，凝练了基于人工智能的内容安全的关键技术问题。研究提出，按照三步走的策略构建世界领先的基于人工智能的内容安全体系；在对抗性机器学习、可解释人工智能、混合增强智能、知识驱动的内容安全等方面开展技术创新突破，同时应注重政策法规和监管机制建设；建设面向内容攻防的网络靶场

关键词：人工智能，内容安全，体系建设

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多智能体系统的体系化和组织化博弈 Editorial

陆军1,王飞跃2,董琦1,魏庆来2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 991-994 doi: 10.1631/FITEE.2240000

摘要： Multi-agent system gaming (MASG) is widely applied in military intelligence, information networks, unmanned systems, intelligent transportation, and smart grids, exhibiting systematic and organizational characteristics. It requires the multi-agent system perceive and act in a complex dynamic environment and at the same time achieve a balance between individual interests and the maximization of group interests within the system. Some problems include complex system structure, uncertain game environment, incomplete decision information, and unexplainable results. As a result, the study of multi-agent game has transformed from a traditional simple game to a game facing a high-dimensional, continuous, and complex environment, which prompts an urgent need for institutionalized and systematized gaming (InSys gaming). With this background, several important tendencies have emerged in the development of InSys gaming for multi-agent systems:1. Analyzing the evolution law of MASG and establishing the InSys gaming theory model for multi-agent systemsThe organized and systematic MASG has orderly and structured characteristics, so it is necessary to establish a system game model. To study political, military, economic, and other systemic confrontation gaming problems, the first step is to analyze the system’s internal evolution characteristics and external interaction information. In addition, establishing the evolution model of InSys gaming and studying the elements, relationships, and criteria of the game evolution help provide theoretical support for the system design, decision-making planning, and other research in this field.2. Combining several artificial intelligence learning algorithms to achieve collaborative decision-making of multi-agent systemsThe current mainstream artificial intelligence learning methods all have application advantages in specific scenarios. In solving InSys gaming problems, we can combine the environmental representation ability of deep learning and the decision generation ability of reinforcement learning (RL). For example, by building a digital simulation training environment, intelligent decision algorithms and unsupervised training methods can be designed to generate a multi-agent system’s collaborative decision in a complex and unknown environment.3. Adopting a hierarchical task planning and decision-making action architecture to reduce the complexity of collaborative decision-making algorithmsWith the increase of the scale of multi-agent systems, the problems of node coupling, observation uncertainty, and interaction disorder faced by collaborative decision-making have become increasingly prominent. The complexity of solving its systematic and organized game problems has increased significantly. A multi-agent hierarchical algorithm architecture is constructed through game task decomposition, longterm planning, and real-time action decision-making. It can effectively reduce the complexity of the search process of a collaborative decision-making algorithm. In addition, it is a feasible idea for solving an organized and systematic game.4. Establishing the robustness analysis framework of the algorithm model to solve the model deviation between data-driven methods and the actual sceneWhen the training data deviates from the actual scene for data-driven methods, the algorithm’s performance will be degraded. Thus, it is necessary to study the robustness analysis framework of data-driven methods. For example, a robust algorithm model and an actual data fine-tuning method are designed to reduce the performance loss of the trained algorithm. This strategy helps support the actual deployment of data-driven methods.Game theory has become a basic analytical framework for solving problems in strategic politics, military confrontation, market economy, and so on. The object of analysis is characterized by complex systematization and organization and has been highly concerned with and valued by academic and industrial circles alike. A multi-agent system is used to model the organized and systematic game, combined with an artificial intelligence method to solve the game decision-making problem, providing a new idea for developing theories, methods, and technologies in this field.

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多智能体系统的二分异步脉冲跟踪一致性 Research Article

张玲忠1,李媛媛2,楼俊钢3,卢剑权4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第10期页码 1522-1532 doi: 10.1631/FITEE.2100122

摘要：

本文研究了多智能体系统如何通过实施异步脉冲控制输入实现分布式二分领导跟随一致性。所提出的异步脉冲控制方法不要求所有多智能体的脉冲信号同时发生。多智能体系统相邻节点之间的通信链路存在合作或竞争关系。在领导者控制输入非零的情况下，得到了在闭环多智能体系统中实现二分异步脉冲跟踪一致性的充分条件。本文讨论了更广泛的异步脉冲效应范围。

关键词：二分追踪；多智能体系统；异步脉冲；一致性

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人工智能技术在智能制造中的典型应用场景与标准体系研究

李瑞琪,韦莎,程雨航,侯宝存

《中国工程科学》 2018年第20卷第4期页码 112-117 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.018

摘要：

针对人工智能在智能制造领域应用不断深入的趋势，本文基于企业关键绩效指标（KPI）的定义，分析了智能制造的系统实现形式，并进一步讨论了人工智能技术在智能制造中的主要作用；通过梳理人工智能在智能制造中的典型应用场景，从生命周期维度提出了人工智能在智能制造中的应用地图，总结了人工智能在智能制造应用中的共性技术，并以生产环节为例说明了人工智能技术对企业的影响；最后，提出了人工智能在智能制造中的标准体系

关键词：人工智能智能制造企业关键绩效指标标准化

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不确定二阶非线性多智能体系统时变编队跟踪控制 None

Jian-wen XU, Kaoru OTA, Mian-xiong DONG, An-feng LIU, Qiang LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第12期页码 1546-1557 doi: 10.1631/FITEE.1800519

摘要：研究了含未知非线性动态和外界干扰的二阶多智能体系统时变编队跟踪控制问题。在所考虑的时变编队跟踪控制中，每个跟踪者在完成预设编队的同时，需要跟踪领导者轨迹。将未知非线性动态和外界干扰视为每个多智能体的扩张状态，并设计扩张状态观测器对扩张状态进行在线观测。在此基础上，提出基于扩张状态观测器的时变编队跟踪控制协议。理论分析表明，所设计的时变编队跟踪控制协议能够保证观测器观测误差和多智能体系统时变编队跟踪误差收敛至任意小。最后，将所设计的时变编队跟踪协议应用于无人机目标合围问题，验证了该方法的有效性。

关键词：多智能体系统；时变编队；编队跟踪；非线性动态；扩张状态观测器

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间歇通信下基于采样数据的二阶多智能体系统包含控制 Research Articles

王付永1,2,刘忠信1,2,陈增强1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第8期页码 1059-1067 doi: 10.1631/FITEE.2000204

摘要：在间歇通信且智能体间相对速度不可测的情况下，基于采样位置数据研究了二阶多智能体系统的包含控制问题，提出一种基于间歇采样位置测量的二阶分布式包含控制器。通过分析系统控制增益、拉普拉斯矩阵特征值、采样周期和通信宽度之间的关系，得到二阶多智能体系统在间歇通信下实现包含控制的充要条件。最后，通过仿真实例验证了理论结果的正确性和有效性。

关键词：包含控制；二阶多智能体系统；采样位置数据；间歇通信；通信宽度

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考虑量化输入信号的多智能体系统自适应输出反馈编队跟踪控制 None

Jing-lin HU, Xiu-xia SUN, Lei HE, Ri LIU, Xiong-feng DENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第9期页码 1086-1097 doi: 10.1631/FITEE.1601801

摘要：针对带有不确定性和量化输入信号的多智能体系统的编队跟踪控制问题，提出一种自适应输出反馈控制方法。利用非线性模型描述智能体系统，其中包含未知参数和不可测状态。稳定性分析证明该控制方法能使多智能体系统跟踪参考航迹并保持编队队形。同时，闭环系统中的所有信号均能保持有界。最后，仿真实验表明该控制方法的有效性。

关键词：多智能体系统；自适应输出反馈；编队跟踪；迟滞量化

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基于分布式事件触发策略的异构非线性多智能体系统包含控制 Research Articles

孙雅妮,邹文成,郭健,向峥嵘

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000034

摘要：研究分布式事件触发策略下高阶异构非线性多智能体系统包含控制问题。为实现包含控制目标并减少智能体间的通讯损耗，采用反推控制法、李雅普诺夫函数分析法和神经网络，提出一种分布式事件触发控制策略。所提控制协议和触发规则确保每个智能体的输出能在一定误差范围内收敛到有多个领导者信号组成的凸包中。此外，所有智能体都不会发生Zeno现象。最后，通过两个数值仿真案例证明所得结论的正确性。

关键词：多智能体系统；分布式事件触发控制；包含控制；异构非线性系统；Zeno现象

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针对意外崩溃智能体的教练辅助多智能体强化学习框架 Research Article

赵鉴1,赵有朋1,王维埙2,阳明宇1,胡迅晗1,周文罡1,郝建业2,李厚强1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1032-1042 doi: 10.1631/FITEE.2100594

摘要：多智能体强化学习在实际场景中很难应用，一部分原因在于模拟环境和现实环境之间存在差距。造成这种差距的一个原因是，模拟系统总是假设智能体可以一直正常工作，而实际上，由于不可避免的硬件或软件故障，一个或多个智能体可能会在合作过程中意外 “崩溃”。这样的崩溃会破坏智能体之间的合作，导致系统性能下降。本文中，我们给出了意外崩溃情况下合作多智能体强化学习系统的正式定义。为增强系统应对崩溃时的鲁棒性，提出教练辅助多智能体强化学习框架，其在训练过程中引入一个虚拟教练智能体，以调整系统的崩溃概率。为教练智能体设计了3种教练策略和重采样策略。据我们所知，这是研究多智能体系统中意外崩溃情况的首项工作。在网格环境和星际争霸微管理任务上的大量实验表明，相比固定崩溃概率和课程学习的教练策略，自适应策略更加有效。

关键词：多智能体系统；强化学习；意外崩溃智能体