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期刊论文 887

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2011 20

2010 20

2009 17

2008 35

2007 43

2006 30

2005 43

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关键词

神经网络 27

数学模型 13

机器学习 11

模型 10

深度学习 10

人工智能 9

模型试验 9

数值模拟 8

有限元 7

遗传算法 7

2020 6

图像处理 6

人工神经网络 5

ANSYS 4

BP神经网络 4

COVID-19 4

有限元法 4

模式识别 4

计算机模拟 4

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检索范围：

排序：展示方式：

基于感受野编码的多神经元决策脉冲神经网络 Article

Yong-qiang MA, Zi-ru WANG, Si-yu YU, Ba-dong CHEN, Nan-ning ZHENG, Peng-ju REN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 139-150 doi: 10.1631/FITEE.1700714

摘要：人类对信息的处理主要依赖数十亿个神经元构成的复杂神经网络，信息传输通过神经元释放电脉冲信号实现。本文提出一个名为MD-SNN的脉冲神经网络模型，其具有以下3个主要特点：（1）使用感受野模型对图片编码，产生相应脉冲序列；（2）随机选取脉冲序列中部分脉冲作为每个神经元的输入信号，并以这种方式模拟生物神经元的绝对不应期我们在手写数字数据集（MNIST）上对MD-SNN进行测试，结果表明：（1）不同大小感受野对图像分类结果有显著影响；（2）由于MD-SNN模型引入了生物神经元绝对不应期特征，同时增加的学习层神经元极大缩短了训练时间，因此有效降低了过拟合概率，与引入绝对不应期与增加学习层神经元的SNN模型相比，图像分类准确率提高了8.77％；（3）与其他SNN方法相比，MD-SNN对图像分类更加有效——与卷积神经网络（CNN）相比，MD-SNN在图像发生翻转或旋转时仍能保持有效分类（测试集上的分类精度可以保持在90.44％），同时更适合小样本学习（1000个训练样本的分类准确率可以达到80.15％，即CNN的7.8倍）。

关键词： Tempotron；神经元模型；感受野；高斯差分；图像翻转；图像旋转

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一类新的光电神经元模型及其动力学 Research Articles

刘勇1,徐万江1,马军2,3,Faris ALZAHRANI4,Aatef HOBINY4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第9期页码 1387-1396 doi: 10.1631/FITEE.1900606

摘要：生物神经元可感知多种外界刺激信号，这些信号可被转化为等效的电流来驱动神经元。因此，神经元的膜电位可通过外刺激调控呈现各类放电模式。实际上，可靠的神经元模型应考虑内在的生物物理效应以及功能性编码。提出一个光电神经元模型以表达其非线性编码过程和外界光信号驱动神经元的电活动响应。在该模型中，使用一个光电管激活一个简单的FitzHugh-Nagumo（FHN）神经元电路，并施加外界光信号（光照）于光电管产生时变电流源或电压源以驱动神经元电路。这种光电管耦合的神经元电路能探测和感知外界光信号，其作用类似于人工电子眼。通过分岔详细分析神经元模态迁移和放电斑图特征。通过调制神经元电路的光电流，神经元膜电位序列可呈现静息态、尖峰放电、簇放电和混沌特征。这些结果可为进一步研究神经动力学和神经电路提供参考。

关键词：光电神经元；神经元模型；分岔；簇放电；光电管

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一种分形图像编码的新方法

王秀妮,姜威,王利村

《中国工程科学》 2006年第8卷第1期页码 54-57

摘要：

由于分形图像编码过程非常费时，因此在前人的基础上，通过分析影响分形图像编码速度的相关因素，提出了使用图像块的改进方差来提高分形压缩性能的思想。在证明迭代函数系统不会改变图像块的改进方差的基础上，给出了基于改进方差的分形图像压缩方法。实验结果说明该方法在保证快速性的同时，重建图像的质量又得到了进一步的提高。

关键词：分形编码图像压缩方差

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过程神经元网络的若干理论问题

何新贵,梁久祯

《中国工程科学》 2000年第2卷第12期页码 40-44

摘要：

文章提出一种过程神经元模型，其输人为与时间有关的函数或过程，它是传统人工神经元模型在时间域上的扩展。基于这种过程神经元模型，给出了一种仅含一个隐层的前馈型过程神经网络模型，即基展开过程神经元网络模型。证明了相应的连续性定理，逼近定理，计算能力定理等。

关键词：过程神经元网络函数逼近能力计算能力连续性

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神经元之间的相位同步和能量平衡 Research Article

谢盈1,姚昭1,马军1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第9期页码 1407-1420 doi: 10.1631/FITEE.2100563

摘要：在一类简单的神经元电路不同支路嵌入光电管和热敏电阻来设计一种功能性神经元。通过光电管的光电流和流经热敏电阻的通道电流可以控制神经元电路的场能量。神经元的放电模态同时依赖于外界光照和温度。在不同的光照和温度刺激下，两个功能神经元存在能量差。因此，在场能量传递和交换过程中神经元之间开始建立突触连接并相互耦合。我们提出两种规则来讨论神经元之间突触耦合增强问题，神经元之间的能量差控制着神经元之间突触耦合强度的增长和突触电流变化，且神经元之间的同步有利于维持神经元之间的能量平衡。第一类规则类似于饱和增益法，即神经元在达到完全同步之前其突触耦合强度以恒定的增益周期性增长。第二类规则指出神经元突触耦合强度以恰当的增益呈现指数型增长，直到神经元之间达到能量平衡。两个不同的神经元在突触耦合增强的过程中可以实现相位同步。两个完全相同的神经元即使在噪声环境下，神经元耦合突触按照第二类规则增长强度依旧可以有效实现完全同步和能量平衡。

关键词：哈密顿能量；耦合同步；突触增强；神经元电路

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基于图像的深度学习降雨强度估计方法 Article

尹航, 郑飞飞, 段焕丰, Dragan Savic, Zoran Kapelan

《工程（英文）》 2023年第21卷第2期页码 162-174 doi: 10.1016/j.eng.2021.11.021

摘要：本文提出了一种基于图像的深度学习模型来估计具有高时空分辨率的城市降雨强度。进一步来说，一种称为基于图像的降雨卷积神经网络（image-based rainfall convolutional neural network, irCNN）模型是使用从现有密集传感器（即智能手机或交通摄像头）收集的降雨图像及其相应的测量降雨强度值开发的。随后使用经过训练的irCNN 模型根据传感器的降雨图像有效地估计降雨强度。分别利用合成降雨数据和真实降雨图像来探索irCNN 在理论和实际模拟降雨强度方面的准确性。结果表明，irCNN 模型提供的降雨量估计值的平均绝对百分比误差在13.5%~21.9%之间，超过了文献中其他最先进的建模技术的性能。

关键词：城市洪水降雨图像深度学习模型卷积神经网络（CNN）降雨强度

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图像工程及在中国的研究状况和文献分布

章毓晋

《中国工程科学》 2000年第2卷第8期页码 91-94

摘要：

文章对图像工程这一新学科的定义和内容作了介绍，对图像工程的理论和图像技术的应用给出了详细的分类。本文在此基础上就近五年我国图像工程有关重要文献作了统计和分析，概括了图像工程在我国的发展现状、研究趋势和应用范围，对从事图像工程研究和图像技术应用的人员提供信息和参考。

关键词：图像工程图像处理图像分析图像理解技术应用综述

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一种基于离散分数阶混沌系统和DNA序列运算的新型彩色图像加密算法 Research Articles

陈立平1,尹昊1,袁利国2,António M. LOPES3,J. A. Tenreiro MACHADO4,吴然超5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第6期页码 809-962 doi: 10.1631/FITEE.1900709

摘要：提出一种基于动态DNA编码和混沌的新型彩色图像加密算法。将一个三神经元分数阶离散Hopfield神经网络作为伪随机混沌序列发生器。其初值由外部输入的五位密钥以及明文图像的哈希值计算得来。外部密钥包含分数阶离散Hopfield神经网络的离散步长和阶次。哈希值由SHA-2函数计算得到。在保证较大密钥空间的同时，提高了算法对明文图像的敏感性。在此基础上，提出一种新型三维投影置乱方法，置乱图像红、绿、蓝信号通道中像素位置。DNA编码以及扩散被用于扩散图像信息。使用离散分数阶Hopfield神经网络生成的伪随机数序列确定每个像素的编码规则，用以保证编码方式的多样性。最后，运用置乱II和XOR提升算法的安全性。

关键词：分数阶离散系统；神经网络；DNA加密；彩色图像加密

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半监督堆叠距离自动编码器的表征学习在图像分类上的应用 Research Articles

侯亮,罗潇逸,汪子扬,梁军

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-1118 doi: 10.1631/FITEE.1900116

摘要：图像分类是深度学习的重要应用。在典型分类任务中，分类精度与通过深度学习方法提取的特征密切相关。自动编码器是一种特殊神经网络，常用于降维和特征提取。该模型被称为半监督距离自动编码器。首先以无监督方式对每一层进行预训练。在随后的监督训练中，将优化的参数设置为初始值。为获得更好性能，使用堆叠式模型代替具有单一隐含层的传统自动编码器结构。开展一系列实验测试不同模型在几个数据集上的性能，包括MNIST数据集、街景门牌号码（SVHN）数据集、德国交通标志识别基准（GTSRB）和CIFAR-10数据集。将所提半监督距离自动编码器方法分别与传统自动编码器、稀疏自动编码器和监督自动编码器比较，实验结果证明该模型有效。

关键词：自动编码器；图像分类；半监督学习；神经网络

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基于位平面可预测性的无损图像压缩研究

厉鲁卫,周朔燕,蔡益宇

《中国工程科学》 2005年第7卷第10期页码 33-37

摘要：

提出了一种基于嵌入式位平面的静止连续色调图像的无损图像压缩方法：通过将1幅图像分割成两类位平面（基础层和增强层）使得该图像具有了位平面的可测量性，并且通过利用平面与平面以及每个平面中各像素之间的相关性减少冗余，从而获得优秀的压缩性能；与其他压缩算法的比较表明，基于嵌入式位平面的无损图像压缩算法由于具有位平面可测量性而体现了巨大的优越性。

关键词：信息处理技术无损图像压缩上下图模型嵌入式位平面

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基于去散射与边缘增强算法的水下图像复原 Research Papers

Pan-wang PAN, Fei YUAN, En CHENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 862-871 doi: 10.1631/FITEE.1700744

摘要：对色差严重和边缘模糊的水下图像需进行复原。一般分两步：去散射和边缘增强。首先，提出一种用于水下图像去散射的多尺度迭代框架。利用卷积神经网络估计传输图，再用自适应双边滤波器改进传输图估计结果。由于无可用数据集训练网络，收集包含2000个水下图像的数据集以获得合成数据。其次，采用白平衡算法消除水下图像的色偏。最后将图像转换到特殊变换域，使用非下采样轮廓波变换对边缘去噪和增强。

关键词：图像散射；边缘增强；卷积神经网络；非下采样轮廓波变换

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基于暗通道先验的单幅图像快速去雾算法 Research Articles

Bo-xuan YUE, Kang-ling LIU, Zi-yang WANG, Jun LIANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第8期页码 1109-1118 doi: 10.1631/FITEE.1700148

摘要：在雾气中，可见光的散射降低了图像可见度。目前，去雾仍是图像处理应用的一个挑战。为实现去雾，提出一种基于单个像素的去雾加速算法。通过线性模糊模型恢复后，对恢复的图像进行调整，以提高对比度、光照强度和饱和度，尤其是补偿由相应波长引起的不同通道的光强误差。实验结果表明，该方法在处理速率方面优于已有的最先进去雾算法。与其他去雾方法比较和引入定量准则（峰信噪比、可检测边际速率、信息熵差）验证该方法有效。

关键词：去雾；暗通道先验；雾图像模型；双边滤波

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基于海面更快区域卷积神经网络的导航雷达平面位置指示器图像海面目标检测方法 Research Article

陈小龙,牟效乾,关键,刘宁波,周伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第4期页码 630-643 doi: 10.1631/FITEE.2000611

摘要：更快的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）作为一种经典深度学习目标检测算法，已广泛应用于高分辨率合成孔径雷达和逆合成孔径雷达的图像检测。然而，对于大多数常见的低分辨率雷达平面位置指示器（PPI）图像，很难取得良好性能。本文以导航雷达PPI图像为例，针对复杂背景（如海杂波）和目标特性情况，提出一种基于海面的更快的区域卷积神经网络（Marine-Faster R-CNN）算法的海面目标检测方法。该方法利用卷积神经网络（CNN）对雷达回波生成的PPI图像进行特征提取和目标识别。（Feature Fusion Network），并从锚点尺度、多目标检测、数据样本平衡性、尺度归一化等方面优化Faster R-CNN，并基于此建立Marine-Faster R-CNN海面目标检测模型

关键词：海面目标检测；导航雷达；平面位置指示器（PPI）图像；卷积神经网络；更快的区域卷积神经网络

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基于插值技术的高容量密文图像可逆信息隐藏算法 Article

Di XIAO, Ying WANG, Tao XIANG, Sen BAI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1732-1743 doi: 10.1631/FITEE.1601067

摘要：本文提出一种新型的高容量密文图像可逆信息隐藏方法。与直接在密文图像中嵌入数据不同，内容拥有者首先利用插值技术在加密前估算出嵌入的位置并生成地图；其次，数据隐藏者根据位置地图，通过翻转密文图像的最高有效位来嵌入额外的数据。在接收端口，接收者在提取嵌入数据和重构图像前先解密图像。实验结果表明该方法可实现完全可逆，即数据提取和图像恢复都无误。此外，与现有大多数密文图像可逆隐藏方案相比，本方案可实现更高的嵌入容量。

关键词：密文图像；信息隐藏；图像恢复；完全可逆；插值