Search | Engineering

订阅投稿

首页工程期刊工程焦点工程成就工程前沿关于我们 English

资源类型

期刊论文 207

会议视频 8

会议信息 1

年份

2023 23

2022 20

2021 20

2020 14

2019 17

2018 7

2017 28

2016 4

2015 7

2014 6

2013 1

2012 9

2011 8

2010 8

2009 3

2008 6

2007 4

2006 5

2005 5

2004 7

展开︾

关键词

临床特征 3

增材制造 3

2035 2

CAPP 2

Walsh循环谱 2

严格雪崩准则 2

中国 2

人脸识别 2

冲击波 2

分布特征 2

医学 2

发展 2

战略选择 2

炎症 2

自相关函数 2

选择性激光熔化 2

2035年 1

N-糖链 1

CAD 1

展开︾

检索范围：

排序：展示方式：

一种面向软件缺陷预测的相似性度量特征选择方法 Article

Qiao YU, Shu-juan JIANG, Rong-cun WANG, Hong-yang WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1744-1753 doi: 10.1631/FITEE.1601322

摘要：软件缺陷预测旨在通过历史数据和能反映软件模块特性的软件特征来发现潜在缺陷。然而，有的特征可能与类别（有缺陷或无缺陷）的相关性较高，有的特征可能是冗余的或无关的。针对软件缺陷预测中不同特征与类别的相关性差异，本文提出一种基于相似性度量（similarity measure, SM）的特征选择方法。首先，根据不同类样本间的相似性来更新特征权重；然后，按照特征权重值降序排列生成特征排序列表，并依次选取特征排序列表中的所有特征子集；最后，在KNN（k-nearest neighbor）模型上验证所有特征子集的分类性能在11个美国航空航天局（NASA）数据集上进行实验验证，结果表明，与其它四种特征选择方法相比，本文方法具有与之相当甚至更高的分类性能。

关键词：软件缺陷预测；特征选择；相似性度量；特征权重；特征排序列表

HTML PDF 收藏

一种用于文本分类的去冗余特征选择新方法 None

You-wei WANG, Li-zhou FENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第2期页码 221-234 doi: 10.1631/FITEE.1601761

摘要：特征选择是文本分类领域一种重要降维方法。针对传统特征选择方法所选特征集常包含冗余信息的问题，提出一种能够有效去除冗余信息的特征选择新方法。首先，为衡量两个词之间的关系，引入基于词频的相关性和相对冗余词集的概念；接着，选择一种最优特征选择方法并用其获得一个临时特征子集；最后，为提高算法执行效率，结合预设阈值去除临时特征子集中的冗余特征，并将结果存储在链表结构中实验结果表明，该方法分类精度高于传统特征选择方法；相对于基于互信息的方法而言，该方法能够在保证分类精度的同时，有效提高运行效率。

关键词：特征选择；降维；文本分类；冗余特征；支持向量机；朴素贝叶斯；互信息

HTML PDF 收藏

联合局部学习和组稀疏回归的无监督特征选择 Regular Papers

Yue WU, Can WANG, Yue-qing ZHANG, Jia-jun BU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第4期页码 538-553 doi: 10.1631/FITEE.1700804

摘要：近十年，特征选择备受关注。通过挑选特征子集，可有效提升学习算法效率。由于难以获取标签信息，无监督特征选择算法相较于有监督特征选择算法应用更为广泛，其关键在于找出更能反映数据分布的特征集合。由于数据集中存在冗余和噪声，使用全部特征并不能很好展现数据的真实分布。为解决这一问题，本文提出联合局部学习和组稀疏回归的无监督特征选择算法。将基于局部学习聚类方法与组稀疏回归算法有机整合，选出有效反映数据流形分布同时保持组稀疏结构的特征。通过迭代算法，回归系数汇聚到重要特征上，选出能得到更优聚类效果的特征。

关键词：无监督；局部学习；组稀疏回归；特征选择

HTML PDF 收藏

微阵列数据集的特征选择技术：综合评述、分类和未来方向 Review

Kulanthaivel BALAKRISHNAN, Ramasamy DHANALAKSHMI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第10期页码 1451-1478 doi: 10.1631/FITEE.2100569

摘要：

为获得最佳结果，从微阵列数据集中检索相关特征已成为特征选择（FS）技术的研究热点。本综述旨在全面阐述各种最新特征选择技术，同时介绍了基于微阵列数据集的处理多类分类问题的技术以及提高学习算法性能的不同方法。我们试图理解和解决数据集不平衡问题，以证实研究人员在微阵列数据集上的工作。对文献的分析为理解和强调在通过各种特征选择技术寻找最佳特征子集时存在的众多挑战和问题铺平了道路。同时提供了一个案例说明该方法的实施过程，该方法使用3个微阵列癌症数据集评估一些包装方法和混合方法的分类精度和收敛能力，以确认最优特征子集。

关键词：特征选择；高维；学习技术；微阵列数据集

HTML PDF 收藏

种基于特征选择与迁移学习的度量补偿软件缺陷预测方法 Research Article

陈锦富1,2,王小丽1,2,蔡赛华1,2,徐家平1,陈静怡1,陈海波1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第5期页码 715-731 doi: 10.1631/FITEE.2100468

摘要：与此同时，出现两个新问题：（1）模型训练过程中过多无关和冗余特征影响训练效率，降低了模型预测精度；（2）由于开发环境等因素，度量值的分布因项目而异，当模型用于跨项目预测时，预测精度较低。本文引入皮尔逊特征选择方法解决数据冗余问题，采用基于迁移学习的度量补偿技术解决源项目和目标项目之间数据分布差异较大的问题。提出一种基于特征选择和迁移学习的度量补偿软件缺陷预测方法。

关键词：缺陷预测；特征选择；迁移学习；度量补偿

HTML PDF 收藏

农业软件产业发展的现实格局与路径选择

马晨,李瑾,张骞,冯献,揭晓婧

《中国工程科学》 2021年第23卷第4期页码 19-29 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.04.003

摘要：

信息技术与现代农业发展的交叉重组、渗透融合不断加速，逐步孕育出农业软件产业，支撑了智慧农业发展。本文在分析国内外农业软件产业发展战略、概述学术界相关研究的基础上，结合实际调研数据，梳理了我国农业软件产业的发展现状、主要困境，提出了我国农业软件产业发展的战略目标、重大工程及政策保障建议。研究发现，我国农业软件产业在技术研发与推广、企业运行、用户积累等方面与国外存在较大差距，主要存在开发难度大、创新能力弱、投资回报低、知识产权保护弱等困境；面向2035年，应以推动农业技术软件化为主线，以强化农业软件产业创新发展能力为核心，开展农业使能软件与平台开发工程、精准农业管理软件应用推广工程、农业软件产业集聚区创建工程、农业软件企业梯次培育工程等重大工程建设。为此建议，完善政策支持体系建设、强化统筹协调机制、优化学科体系建设、加强人才培养全面保障我国农业产业软件的高质量发展。

关键词：农业软件产业，特征分类，现实格局，路径选择，重大工程建议

HTML PDF 收藏

离子分离用电荷Janus结构单价选择性阳离子交换膜 Article

王文广, 张艳秋, 杨晓彬, 孙海翔, 吴亚东, 邵路

《工程（英文）》 2023年第25卷第6期页码 204-213 doi: 10.1016/j.eng.2021.09.020

摘要：

单价选择性阳离子交换膜（M-CEMs）已被广泛应用于环境修复和能量收集等领域，例如，从卤水和海水中提取Na⁺或Li⁺。然而，由于膜结构和材料的限制，M-CEMs存在渗透选择性低的问题。在此，我们提出了一种简单的方法以构建具有电荷Janus结构的新型M-CEMs，该结构由荷正电的均苯三甲酸/聚乙烯亚胺选择层和荷负电的商业阳离子交换膜（CEM）组成。选择性电渗析（SED）分析结果表明，具有电荷Janus结构的M-CEMs可以有效抑制多孔阳离子交换膜中存在的阴离子迁移问题，因而使这种具有电荷Janus结构的M-CEMs具有较高的渗透选择性和总阳离子通量与最先进的单价选择性阳离子交换膜的分离性能相比，具有电荷Janus结构的M-CEMs对于Na⁺/Mg²⁺的最高渗透选择性可以达到145.77，这超过了目前单价选择性阳离子交换膜性能的

关键词：单价选择性阳离子交换膜电荷Janus结构选择性电渗析渗透选择性 “上限” 离子分离

HTML PDF 收藏

基于改进Kullback-Leibler散度稀疏自动编码机的战损评估 Article

Zong-feng QI, Qiao-qiao LIU, Jun WANG, Jian-xun LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第12期页码 1991-2000 doi: 10.1631/FITEE.1601395

摘要：该方法能够自动筛选出对数据重建贡献大的隐层特征，舍弃贡献小的隐层特征，从而优化网络结构。在网络预测精度不受影响的前提下，该方法自动筛选隐层特征，提升了计算速度。改进的KL稀疏自动编码机回归网络在保证预测精度的前提下，能提升网络的训练和预测速度，并自动筛选隐层有效特征，优化隐层节点数，优化网络结构。

关键词：战场损伤评估；改进的KL散度稀疏自动编码机；结构优化；特征选择

HTML PDF 收藏

FAAD：一种无监督快速准确的数据流上多维序列异常检测方法 Regular Papers

Bin LI, Yi-jie WANG, Dong-sheng YANG, Yong-mou LI, Xing-kong MA

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第3期页码 388-404 doi: 10.1631/FITEE.1800038

摘要：最近，序列异常检测被广泛应用于许多领域。这些领域中的序列数据在数据流上通常是多维的。设计同时满足检测精度和速度的数据流上多维序列异常检测方法是一个挑战。因为：（1）序列数据和庞大状态空间的维度冗余导致序列建模能力较差；（2）异常检测无法适应数据流的高速性，尤其是概念漂移会降低检测率。一方面，大多数现有序列异常检测方法集中在单维序列。另一方面，多维序列研究主要集中在静态数据集而非数据流。为提高数据流上多维序列异常检测性能，提出一种新型无监督快速和准确异常检测（fast and accurate anomaly detection，FAAD）方法，该方法包括3种算法。首先，采用一种“信息计算和最小生成树聚类”（information calculation and minimum spanning tree cluster，IMC）方法减少冗余维度。其次，为加速模型构建确保数据流上序列的检测率，提出一种“基于索引概率后缀树的随机抽样和子序列划分”（random sampling and subsequence partitioning based on the index probabilistic suffix tree，RSIPST）方法。最后，“基于模型动态调整的异常缓冲”（anomaly buffer based on model dynamic adjustment，ABMDA）方法显著降低数据流中概念漂移的影响。在流平台Storm上实施FAAD检测多维日志审计数据。与现有异常检测方法相比，FAAD在检测精度和速度方面不受概念漂移影响，具有良好性能。

关键词：数据流；多维序列；异常检测；概念漂移；特征选择

HTML PDF 收藏

煤炭产业可持续发展的选择

王安

《中国工程科学》 2011年第13卷第11期页码 4-8

摘要：以煤为主的能源结构短期不会改变，为适应国民经济又好又快发展的要求，煤炭产业的发展面临历史选择。笔者分析了我国煤炭产业发展取得的成绩、呈现的特点和规律以及面临的困扰，探索未来可持续发展的方向。

关键词：煤炭产业可持续发展选择

HTML PDF 收藏

民办高等学校可持续发展的战略选择

范佛菊

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 204-208

摘要：

20世纪80年代后，我国的民办教育表现出了强劲的发展势头。民办高校在高等教育进入大众化阶段的过程中承担了一定的责任和义务，但同时其内部管理和办学行为等方面仍存在一些急待解决的问题。民办高校在发展的过程中除了要细化和规范内部的管理外，还要从整体上、站在战略的高度来完善其管理。

关键词：民办高校发展战略选择

HTML PDF 收藏

孔庄煤矿集中降温方案的选择与优化

吴继忠,刘祥来,姚向东,王建军

《中国工程科学》 2011年第13卷第11期页码 59-67

摘要：

从孔庄煤矿井筒布置和矿井生产条件出发，先后总结、分析了片冰降温系统、热-电-乙二醇降温系统、井下低温水排热的井下集中降温系统（HEMS）和真空制冰降温系统。从集中降温方案效果、投资、降温系统运行稳定性、井筒输冷管路安装、矿井制冷水质、井下制冷排热等方面综合考虑，适合孔庄煤矿特点的集中降温途径只能是真空制冰降温方案，为矿井三期改扩建工程按期投产、验收创造了条件。同时，该降温工程的实施必将填补我国在矿井集中降温领域的一项技术空白，并在制冰技术、输冰管道、输冰工艺、压风冷却、井下融冰工艺、制冰节能技术上取得突破

关键词：煤矿热害治理集中降温系统真空制冰方案选择优化

HTML PDF 收藏

因果模型启发的复杂工业过程软传感器自动化特征选择方法 Article

孙衍宁, 秦威, 胡锦华, 许鸿伟, 孙兆辉

《工程（英文）》 2023年第22卷第3期页码 82-93 doi: 10.1016/j.eng.2022.06.019

摘要：其中，特征选择是一个关键的问题，因为一个原始的工业数据集通常是高维的，并不是所有的特征都有利于软传感器的建立。一种完善的特征选择方法不应该依赖于超参数和后续的ML或DL模型。换言之，这种特征选择方法应该能够自动地选择一个特征子集进行软传感器建模，选择的每个特征对工业KPI 都有独特的因果影响。因此，本研究提出了一种受因果模型启发的自动特征选择方法，用于工业KPI 的软测量。首先，受后非线性因果模型的启发，本研究将数据驱动的软传感器与信息论相结合，以量化原始工业数据集中每个特征和KPI之间的因果效应。然后，提出了一种新的特征选择方法，即自动选择具有非零因果效应的特征来构造特征子集。最后，利用所构造的子集，通过AdaBoost 集成策略开发KPI 的软传感器。

关键词：大数据分析机器智能质量预测软传感器智能制造

HTML PDF 收藏

系统表现特征实例化和构成的信息模式构造 Article

Shahab POURTALEBI, Imre HORVÁTH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第9期页码 1396-1415 doi: 10.1631/FITEE.1601235

摘要：为进一步说明之前的文章，提出了支持面向特定系统表现特征（system manifestation feature, SMFs）的信息管理和构成系统模型编程的信息模式构造（information schema

关键词：系统表现特征；信息模式构造；数据库纲要；基因型系统表现特征；表型系统表现特征；系统表现特征实例；软件工具箱；系统层级设计；信息物理系统

HTML PDF 收藏

提升KPCA方法特征抽取效率的算法设计

徐勇,杨静宇,陆建峰

《中国工程科学》 2005年第7卷第10期页码 38-42

摘要：

在PCA基础上发展出的KPCA方法能抽取样本的非线性特征分量。然而, 基于KPCA的特征抽取需计算所有训练样本与待抽取特征的样本间的核函数, 因此, 训练集的大小制约着特征抽取的效率。为了提高效率，假设特征空间中变换轴可由一部分训练样本(节点)线性表出，并设计了改进的KPCA算法(IKPCA)。该算法抽取某样本特征时，只需计算该样本与节点间的核函数即可。

关键词： KPCA IKPCA 特征抽取特征空间