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期刊论文 287

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2018 21

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2006 3

2005 4

2004 5

2003 1

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关键词

机器学习 27

深度学习 15

人工智能 10

熵 4

可持续发展 3

代理模型 2

增材制造 2

强化学习 2

材料设计 2

结构健康监测 2

高层建筑 2

2D—3D配准 1

3D打印 1

6G 1

AHP法 1

ARM 1

CAN总线 1

CCUS 1

COVID-19 1

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检索范围：

排序：展示方式：

知识创新随机过程最大熵模型

陈欣,和金生,董丽平

《中国工程科学》 2004年第6卷第12期页码 43-46

摘要：

根据创新知识的形成受已有相关知识影响的假设，综合运用概率统计、最优化、最大熵原理构建了知识创新随机过程最大熵模型，给出了以已有知识x∈X为约束的新知识y∈Y的条件概率p(y|x

关键词：最大熵知识创新条件熵随机过程

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基于最大间隔的贝叶斯分类器 Article

Tao-cheng HU,Jin-hui YU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第10期页码 973-981 doi: 10.1631/FITEE.1601078

摘要：概要：多分类学习中经常需要考虑在泛化性能和计算开销间进行权衡。本文提出一个生成式概率多分类器，综合考虑了泛化性和学习/预测速率。我们首先证明了我们的分类器具有最大间隔性质，这意味着对于未来数据的预测精度几乎和训练阶段一样高。此外，我们消除了目标函数中的大量的局部变元，极大地简化了优化问题。通过凸分析和概率语义分析，我们设计了高效的在线算法，与经典情形的最大不同在于这个算法使用聚集而非平均化处理梯度。实验证明了我们的算法具有很好的泛化性能和收敛速度。

关键词：多类学习；最大间隔学习；在线算法

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基于最大熵原理的复合形法及其在边坡稳定分析中的应用

李亮,迟世春,林皋

《中国工程科学》 2005年第7卷第4期页码 64-68

摘要：

将最大熵原理应用于基本复合形法的优化计算中，旨在提高算法的寻优成功率。具体步骤为：选取复形中熵最大的顶点为寻优点；在复形其余各点的加权中心点与寻优点的连线上，搜索比寻优点改善的新顶点；并替换掉寻优点构成新的复形；如此迭代直至复形中的信息被完全利用。采用基本复合形法和基于最大熵原理的复合形法对两个复杂土坡的最小安全系数进行了搜索，结果表明基于最大熵原理的复合形法的全局搜索能力有了明显改善。

关键词：熵复合形法边坡稳定安全系数

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Soft-HGRNs: 用于多智能体部分可观察场景的随机性层次图递归网络 Research Article

任一翔1,叶振辉1,2,陈弈宁1,姜晓红2,宋广华1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第1期页码 117-130 doi: 10.1631/FITEE.2200073

摘要：近年来，多智能体深度强化学习（multi-agent deep reinforcement learning, MADRL）的研究进展使其在现实世界的任务中更加实用，但其相对较差的可扩展性和部分可观测的限制为为了鼓励智能体探索并提高模型的鲁棒性，我们进而设计一种最大熵学习方法，令智能体可以学习可配置目标行动熵的随机策略。

关键词：深度强化学习；基于图的通信；最大熵学习；部分可观测性；异构环境

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难加工材料高速切削力非线性特征规律的最大熵谱分析与小波分析

龙震海,王西彬,王好臣

《中国工程科学》 2004年第6卷第10期页码 28-31

摘要：

在切削速度范围157～1000 m/min内，综合应用析因试验与速度单因素试验，对航空用难加工材料2Cr13马氏体不锈钢进行了高速干式铣削试验。在分析其切削力显著性影响因素的基础上，对切削力随机信号进行了现代谱分析与小波分析。研究结果表明，高速切削马氏体不锈钢材料时，切削速度和每齿进给量之间的交互作用对切削力有显著影响；铣削深度和每齿进给量之间的交互作用在切削力响应信号中表现为低频周期信号；低频周期信号与高频信号叠加后，其波形的振幅将会增大。

关键词：难加工材料高速切削析因设计 Meyer小波变换 Mallat算法

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基于带约束最大间隔的贝叶斯分类器判别学习方法 None

Ke GUO, Xia-bi LIU, Lun-hao GUO, Zong-jie LI, Zeng-min GENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第5期页码 639-650 doi: 10.1631/FITEE.1700007

摘要：提出一种新的面向贝叶斯模式分类的判别学习方法，称作“带约束的最大间隔（CMM）方法”。通过计算正样本最小决策值和负样本最大决策值的差异，定义类别之间的类别间隔。基于该类别间隔和正确分类的约束，将间隔函数学习问题转化为最大化类别间隔问题。利用序列无约束最小化技术解决该非线性规划问题。结果表明，利用CMM方法得到的分类器分类性能，明显优于代表性的生成式学习方法期望最大化（EM）和判别式学习方法支持向量机（SVM），并且在多个数据集上取得了相比之前最优结果更好的效果。

关键词：判别学习；统计建模；贝叶斯分类器；高斯混合模型；UCI数据集

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针对无监督域自适应问题的深度逐层领域修正算法 Article

Shuang LI, Shi-ji SONG, Cheng WU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 91-103 doi: 10.1631/FITEE.1700774

摘要：深度神经网络凭借强大的特征抽象能力，已成功应用在机器学习的多个领域。然而，传统深度网络假设训练样本和测试样本来自同一分布，这一假设在很多实际应用中并不成立。逐层增加的领域修正层能够将两个领域特征的最大均值偏差（maximum mean discrepancy, MMD）距离最小化，从而完美匹配源域和目标域样本的特征表示。

关键词：无监督域自适应；最大均值偏差；残差网络；深度学习

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工程管理熵学及其应用

邱菀华,谷晓燕

《中国工程科学》 2011年第13卷第8期页码 73-79

摘要：

介绍了管理学、决策论和信息学的一个新交叉研究领域——工程管理熵学，从它诞生的必要性、科学性出发，进而阐述其理论基础、方法与模型，特别介绍了复熵决策法、群决策熵模型和多因素耦合决策熵方法，最后给出的工程管理应用案例表明，所提出的熵模型能够有效地解决实际工程管理中的决策难题。

关键词：工程管理决策熵

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基于振动的超高速碰撞识别与定位 Research Article

包姣1,刘力夫2,曹九稳2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第4期页码 515-529 doi: 10.1631/FITEE.2000483

摘要：超高速碰撞（HVI）振动源识别与定位在载人航天器防护、机床碰撞损伤检测与定位等领域有着广泛应用。本文研究了基于同步压缩变换（SST）和纹理颜色分布（TCD）的冲击图像HVI源识别和定位算法。提出基于SST和TCD图像特征融合的HVI图像表示方法。为实现更精确的检测和定位，通过关联和评估样本标签与特征维度之间的相似性，获得最优选择性特征OSSST+TCD。将常用的分类和回归模型通过投票和堆叠融合，实现最终的检测和定位。基于所采集的3种高速子弹撞击铝合金板产生的HVI数据，验证了所提算法的有效性。实验结果表明本文提出的HVI识别与定位算法具有更高精准度。最后基于传感器分布，提出一种精确的四圆质心定位算法用于HVI源坐标定位。

关键词：集成学习；同步压缩变换；灰度共生矩阵；图像熵；距离估计