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期刊论文 504

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会议信息 8

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2024 1

2023 54

2022 64

2021 70

2020 60

2019 40

2018 36

2017 41

2016 36

2015 8

2014 1

2013 4

2012 5

2011 7

2010 1

2009 6

2008 11

2007 14

2006 15

2005 18

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关键词

神经网络 27

人工智能 6

人工神经网络 6

BP神经网络 4

机器学习 4

网络 4

网络安全 4

网络空间安全 4

能源 4

预测 4

2020 3

智能制造 3

网络空间 3

2型糖尿病 2

BP算法 2

CAN总线 2

RBF神经网络 2

中国制造 2

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排序：展示方式：

面向工业制造的确定性网络技术发展研究

汪硕,王佳森,蔡磊,黄韬,卢华,刘韵洁

《中国工程科学》 2021年第23卷第2期页码 22-29 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.02.004

摘要：

面向工业制造的确定性网络技术作为兼具理论创新性与技术实用性的前沿领域，对推动新一代工业互联网技术创新、促进工业制造和高质量网络融合发展具有价值，也为抢占确定性网络技术制高点、抓住新的经济增长点提供机遇。本文从制造企业、通信厂商两方面研判了面向工业制造的确定性网络技术发展需求，详细梳理了国内外面向工业制造的确定性网络技术发展现状和趋势；进一步凝练我国面向工业制造的确定性网络技术发展面临的挑战，完成了面向工业制造的确定性网络技术发展阶段划分研究表明，我国“确定性网络 + 工业制造”发展需要重点关注：成立产业联盟促进生态发展，加快形成公网专用的先发优势，重视行业发展路径选取，加大应用创新发展的资源保障，加强基础理论和关键技术研究

关键词：工业制造工业互联网确定性网络时间敏感网络第五代移动通信服务质量

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6G广域时延敏感物联网——移动边缘计算使能的非地面网络设计 Article

刘承骁, 冯伟, 陶晓明, 葛宁

《工程（英文）》 2022年第8卷第1期页码 96-107 doi: 10.1016/j.eng.2021.11.002

摘要：

在即将到来的第六代移动通信技术（6G）时代，广域时延敏感物联网（IoT）需求不断增加。由于传统蜂窝技术难以直接用于广域时延敏感IoT，因此使用非地面基础设施，包括卫星和无人机（UAV）等，基于无蜂窝网络架构构建非地面网络（NTN）亟待研究。考虑到时延敏感业务需求和IoT 设备分布不均的特点，NTN可使用移动边缘计算（MEC）来增强业务支持能力，并提供“沙漠绿洲”状（oasis-oriented）的按需覆盖。本文提出一种面向过程的优化框架，在更大时间尺度上设计通信和MEC系统。这为无人机载荷部署提供了依据，也显示了在广域时延敏感IoT中NTN与MEC协同设计的潜力。

关键词：无蜂窝移动边缘计算非地面网络第六代移动通信技术广域时延敏感物联网

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认知中继三跳网络联合优化 Article

澄赵,万良王,信威姚,双华杨

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 253-261 doi: 10.1631/FITEE.1601414

摘要：认知中继网络中，传输的吞吐量和传输距离一直是衡量性能的重要指标。现有的研究多数都集中在两跳网络的优化，但其也存在着传输距离不长，只能进行单项传输等缺点。本文提出了一种新的使用认知中继的三跳网络传输方案，通过三阶段的传输过程，实现了次级用户之间的双向传输。同时，引入了叠加编码技术来处理网络中双接收节点的情况。

关键词：解码转发；三跳；认知中继网络；时间功率分配；叠加编码

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基于混沌的分组密码置换网络的设计

孙枫,秦红磊,徐耀群,郝燕玲

《中国工程科学》 2000年第2卷第9期页码 47-49

摘要：

文章利用混沌序列的遍历性，给出了一种分组密码置换网络的设计，并对混沌序列的遍历性和置换网络的时间复杂度做了分析。计算机模拟结果显示，混沌分组密码置换网络具有复杂性高、抗破译性强的优点，可以增强信息系统的安全性。

关键词：混沌序列置换网络遍历性时间复杂度

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包含不同尺度子网络的模块化神经网络同步转换 Research Article

黄卫芳1,杨利建1,詹璇1,付子英2,贾亚1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1458-1470 doi: 10.1631/FITEE.2300008

摘要：时间延迟和耦合强度是影响神经网络同步的重要因素。本文利用霍奇金—赫胥黎（HH）神经元模型构建一个包含不同尺度子网络的模块化神经网络，即小尺度随机网络通过化学突触与大尺度小世界网络单向连接。研究发现，时间延迟在网络中诱发了多个同步转换。当时间延迟是单个神经元放电周期的整数倍时，耦合强度增加也促进网络同步化。考虑到模块化网络中不同位置的时间延迟可能具有不同作用，我们探讨子网络之间以及子网络内部的时间延迟对模块化网络同步的影响。我们发现，当子网络内同步良好时，两个子网络内部时间延迟增加会诱发其自身出现多个同步转换。此外，小尺度网络的同步状态会影响大尺度网络的同步。进一步发现，两个子网络之间的时间延迟诱导模块化网络的同步转换，但对接收信号的子网络内的同步基本无影响。通过分析两个子网络之间的相位差，我们发现模块化网络出现同步转换的机制是相位差的周期性变化。

关键词：霍奇金—赫胥黎神经元；模块化神经网络；子网络；同步；时间延迟

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基于GIS 的中国深圳市城市快速路环境敏感性评估 Article

李骐安, 郭凤清, 关云涛

《工程（英文）》 2018年第4卷第2期页码 230-234 doi: 10.1016/j.eng.2018.03.002

摘要：深圳市正在建设一条经过环境敏感区（ESA）的城市快速路。由于城市快速路的径流系数大、污染物累积量高、污染物成分复杂，导致城市快速路造成的潜在环境污染问题格外严峻。为了评估该城市快速路沿线的环境敏感性，并最大限度地减少道路建设及未来通行对周边生态系统的影响，本文借助地理信息系统（GIS）对相关区域的环境敏感性进行了评估。最终的ESA分布图被划分为4 个环境敏感度等级。结果表明该快速路的大部分路段（11.93 km）经过高度敏感区，占快速路总里程的52.3%，且90% 以上的路段经过ESA。

关键词：环境敏感区城市快速路地理信息系统低影响开发

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基于神经网络的固定时间约束下外骨骼机器人加速度重构方法 Research

薛涛1,王子威1,张涛1,白鸥2,张萌3,韩斌4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第5期页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.1900418

摘要：现有基于重构算法的加速度获取方法能够保证重构误差的有限时间收敛和扰动抑制，但忽略了误差约束和初始状态无关方法。为解决该问题，提出一种基于新型径向基神经网络的误差约束下的固定时间重构算法，以实现高性能的加速度信号估计。与此同时，设计一种分数阶滑模控制律，以实现固定时间收敛；为进一步提升系统鲁棒性，使用自适应权重矩阵构建的径向基神经网络近似和消除完全未知的扰动。值得注意的是，该框架下误差的收敛时间与初始状态以及扰动无关，只取决于预设参数，并且重构误差始终位于预定义的界内。数值仿真实验和人体实验结果验证了本文方法的优点以及在实际场景中的鲁棒性。

关键词：加速度重构；固定时间收敛；约束控制；障碍李雅普诺夫函数；初始状态无关方法；外骨骼机器人

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基于到达时间差和到达频率差的多层等梯度声速剖面建模与声学定位 Research Article

詹东洲1,王思甜1,蔡守桂1,郑华荣2,徐文2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第1期页码 164-175 doi: 10.1631/FITEE.2100398

摘要：为实现水下声学传感网络中的高精度节点定位，本文首先使用线性分割近似方法，提出多层等梯度声速剖面（sound speed profile，SSP）模型。基于此模型，可将声线跟踪问题转化为多项式寻根问题。利用传感器节点处信号多普勒频移的导数，提出一种新的使用到达时间差（time difference of arrival，TDOA）和到达频率差（frequency difference of arrival

关键词：水下声学传感器网络；声学定位；声速剖面；到达时间差（TDOA）；到达频率差（FDOA）

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青藏高原“敏感区”对我国灾害天气气候的影响及其监测

徐祥德

《中国工程科学》 2009年第11卷第10期页码 96-107

摘要：

根据中国区域大范围洪涝、暴雨、暴雪天气预报上游关键区，以及气候变化敏感区多圈层信息平台等重大需求。从“世界屋脊”青藏高原为灾害性天气上游关键区与气候信号敏感区的观点出发，提出高原及周边观测工程建网新思路与应用新技术方案，设计、构建了新一代气象综合观测预警长期监测系统，实现科学试验－工程建设－工程应用开发途径，发展高原及周边敏感区灾害天气上游早期预警系统监测平台，为灾害性天气预报与区域气候变化提供多功能业务服务应用平台；采用高原东缘南－北轴向观测数据信息（GPS监测站与AWS站）

关键词：青藏高原上游关键敏感区灾害天气早期预警

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一种基于多因素分析和多模型集成的海洋溶解氧浓度时间序列预测混合神经网络模型 Article

刘辉, 杨睿, 段铸, 吴海平

《工程（英文）》 2021年第7卷第12期页码 1751-1765 doi: 10.1016/j.eng.2020.10.023

摘要：来自太平洋岛屿海洋观测系统希洛WQB04站收集的时间序列数据验证了该模型的性能。

关键词：溶解氧浓度预测时间序列多步预测多因素分析经验小波变化分解多模型优化集成

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适用于大视场红外地球敏感器的相机标定方法 Research Article

邓华健1,2,王昊1,2,韩晓亚3,刘洋1,2,金仲和1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第1期页码 141-153 doi: 10.1631/FITEE.2200079

摘要：相机的几何精度不足是制约大视场红外地球敏感器精度提升的主要因素。红外地球敏感器相机超大的视场与中心的盲区极大地限制了传统几何标定方法的准确性与可行性。本文提出并验证了一种新型的适用于红外地球敏感器的相机标定方法。三个红外靶标被用作控制点，而相机被安装于双轴转台上。随着转台的旋转，这些控制点将均匀地分布在整个相机视场中。本文用10台红外地球敏感器进行了实验，以验证标定方法的有效性。结果表明，所提出的方法是高度稳定可靠的，标定精度与现有其他方法相比提升至少30%。

关键词：红外地球敏感器；全景红外相机；相机标定

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无线多媒体传感器网络中端对端时延资源调配的多层次跨层协议 Regular Papers-Research Articles

Hossein HADADIAN NEJAD YOUSEFI, Yousef SEIFI KAVIAN, Alimorad MAHMOUDI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1266-1276 doi: 10.1631/FITEE.1700855

摘要：近年来信息和通信技术的讯速发展让无线多媒体传感器网络（WMSNs）面临重要挑战。在传感器网络多媒体应用中，端对端时延和可靠性是关键问题。本文提出一种新的跨层方法，使得网络端对端时延可以确保理想的数据包分组传送率（PDR），此处PDR被用来度量网络可靠性。在提出的多层次跨层（MLCL）协议中，利用远离接收器的跃点数设置每个节点级别。该协议利用网络和多址接入协议（MAC）层之间跨层特性估计最小时延，在该时延下节点能够将数据包传送给接收器。当节点想要发送一个数据包时，MLCL协议会将最小时延与数据包存活时间（TTL）作比较。如果该数据包存活时间大于最小时延，节点通过最小时延路径发送数据包。否则，由于节点不能在TTL内将数据包发送至接收器而丢弃数据包。该数据包的丢弃能够提高网络性能，因为节点能够发送有用数据包以取代无用数据包。结果表明，与当前最先进协议相比，所提协议在端对端时延和可靠性方面表现出优越性能。

关键词：无线多媒体传感器网络；跨层；存活时间；端对端时延；服务质量

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具有状态依赖随机脉冲的布尔网络稳定性研究

沈雅雯,郭宇骞,桂卫华

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第2期页码 141-286 doi: 10.1631/FITEE.1900454

摘要：研究了具有由状态和随机因素触发脉冲的布尔网络的稳定性。采用混合指数模型描述脉冲神经网络。首先，得到前向完备性的几个充要条件。其次，基于概率布尔网络的稳定性准则和前向完备性准则，给出以概率1有限时间稳定性和依分布渐近稳定性的充要条件。讨论了这两种稳定性之间的关系。最后，给出算例和时域仿真结果。

关键词：脉冲布尔网络；前向完备性；以概率1有限时间稳定性；依分布渐近稳定性

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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：我们将实体嵌入问题看作同时完成两个不同但相关的嵌入任务（实体嵌入和关系嵌入）的联合优化问题，并在联合嵌入框架下求解该问题。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。通过求解联合优化问题，我们的设计有效地表达了嵌入空间的固有拓扑结构。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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An artificial intelligence enhanced star identification algorithm

Hao Wang, Zhi-yuan Wang, Ben-dong Wang, Zhuo-qun Yu, Zhong-he Jin, John L. Crassidis,roger@zju.edu.cn

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第11期页码 1535-1670 doi: 10.1631/FITEE.1900590

摘要： An artificial intelligence enhanced algorithm is proposed for s in mode. A model based on Vgg16 is used in the artificial intelligence algorithm to classify star images. The training dataset is constructed to achieve the networks’ optimal performance. Simulation results show that the proposed algorithm is highly robust to many kinds of noise, including position noise, magnitude noise, false stars, and the tracker’s angular velocity. With a deep , the identification accuracy is maintained at 96% despite noise and interruptions, which is a significant improvement to traditional pyramid and grid algorithms.

关键词：星敏感器；姿态失锁；星图识别；卷积神经网络