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因果推理 Review
况琨, 李廉, 耿直, 徐雷, 张坤, 廖备水, 黄华新, 丁鹏, 苗旺, 蒋智超
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第3期 页码 253-263 doi: 10.1016/j.eng.2019.08.016
因果推理是解释性分析的强大建模工具，它可使当前的机器学习变得可解释。如何将因果推理与机器学习相结合，开发可解释人工智能（XAI）算法，是迈向人工智能2.0的关键步骤之一。为了将因果推理的知识带给机器学习和人工智能领域的学者，我们邀请从事因果推理的研究人员，从因果推理的不同方面撰写了本综述。本综述包括以下几个部分：况琨博士的“平均因果效应评估——简要回顾与展望”，李廉教授的“反事实推理的归因问题”，耿直教授的&ldquo“形式论辩在因果推理和解释中的作用”，丁鹏教授的“复杂实验中的因果推断”，苗旺教授的“观察性研究中的工具变量和阴性对照方法”，蒋智超博士的“有干扰下的因果推断”。
杨炳儒,唐菁
《中国工程科学》 2000年 第2卷 第5期 页码 44-50
文中提出基于模糊语言场和模糊语言结构的知识表示新型框架，并提出能够综合处理模糊不确定性与随机不确定性的广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型。在此基础上，又提出基于模糊状态描述的新型不确定因果归纳自动推理机制，并讨论其在智能控制器研制中的应用。
非线性因果效应分析中的因果域 Correspondence
王爱国1,刘礼2,杨矫云3,李廉3
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第8期 页码 1277-1286 doi: 10.1631/FITEE.2200165
混合-增强智能：协作与认知 Review
南宁 郑,子熠 刘,鹏举 任,永强 马,仕韬 陈,思雨 余,建儒 薛,霸东 陈,飞跃 王
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第2期 页码 153-179 doi: 10.1631/FITEE.1700053
柏冠军,赵汝敏,杨松岭,李培培
《中国工程科学》 2011年 第13卷 第5期 页码 23-27
通过地震曲率属性的分析，寻找适合研究区的地震曲率，研究其解释技术。系统总结了地震曲率技术的解释应用及应注意的问题。实例表明，地震曲率属性对断层的轨迹、沉积体边界的刻画清晰、连续，利于解释，减少解释多解性。
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
关键词： 人工智能；深度学习；可解释性模型
杨天社,李怀祖,曹雨平
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第2期 页码 68-74
推理理论一般分为确定性推理理论和不确定性推理理论。传统的卫星故障检测和诊断应用的是确定性推理。然而，在卫星故障检测和诊断的实践中，仅使用确定性推理是很难对某些故障进行检测和诊断的，因为这时需要合情推理和容错能力。不确定性推理理论可以满足此要求。目前，航天领域的许多专家和实际工作者正致力于应用不确定性推理理论检测和诊断那些用确定性推理无法检测和诊断的故障。不确定性推理理论包括诸如包含度理论、粗糙集理论、证据推理理论、概率推理理论、模糊推理理论等。笔者研究的卫星故障检测和诊断的三种新方法，分别应用了包含度理论、粗糙集理论和证据推理理论。
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
通过功能磁共振成像（fMRI）进行大脑编码和解码是视觉神经科学的两个重要方面。尽管以前的研究人员在大脑编码和解码模型方面取得了显著进步，但是现有方法仍需要使用先进的机器学习技术进行改进。例如，传统方法通常会分别构建编码和解码模型，并且容易对小型数据集过度拟合。实际上，有效地统一编码和解码过程可以进行更准确的预测。在本文中，我们首先回顾了现有的编码和解码方法，并讨论了“双向”建模策略的潜在优势。接下来，在体系结构和计算规则方面，我们证明了深度神经网络和人类视觉通路之间存在的对应关系。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。最后，我们提出了最初为机器翻译任务设计的对偶学习方法，该方法通过利用大规模未配对数据提高了编码和解码模型的效果。
神经自然语言处理最新进展——模型、训练和推理 Review
周明, 段楠, 刘树杰, 沈向洋
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第3期 页码 275-290 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.014
丁德馨,张志军,毕忠伟
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第1期 页码 33-39
现行各种开采地面沉陷预测方法均存在着一个共同的缺陷，均不能在集成以往开采地面沉陷工程实 例的基础上对某一地下采矿工程所引起的地面沉陷进行预测，而只能根据某种物理的或力学的方法对其进行预 测。人类在工程实践中所创造的开采地面沉陷方面的经验是非常宝贵的财富，应当在建立开采地面沉陷预测方 法时加以充分利用。以所收集的开采地面沉陷工程实例为基础现行各种开采地面沉陷预测方法均存在着一个共同的缺陷，均不能在集成以往开采地面沉陷工程实 例的基础上对某一地下采矿工程所引起的地面沉陷进行预测，而只能根据某种物理的或力学的
关键词： 地下开采 开采地面沉陷 自适应神经模糊推理系统
标题 作者 时间 类型 操作
况琨：因果推理（Causal Inferernce）（2020年4月25日）
2022年04月18日
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况琨：因果推理（2020年4月25日）
况琨(中级职称)
2021年10月14日
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