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关键词

神经网络 27

人工智能 11

信息技术 9

前沿技术与中医药创新发展 6

人工神经网络 5

大数据 5

智能制造 5

2020 4

BP神经网络 4

力学性能 4

机器学习 4

网络 4

网络安全 4

网络空间安全 4

预测 4

中医 3

创新设计 3

原子力显微镜 3

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一种知识引导的基于中医学信息的药材推荐方法 Research Article

金哲,张引,苗嘉旭,杨易,庄越挺,潘云鹤

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1416-1429 doi: 10.1631/FITEE.2200662

摘要：在中国几千年历史中，中医一直是人们关注的焦点。近年来，随着人工智能技术的兴起，部分研究开始以数据驱动的方式学习中医的方剂，即根据病人的症状推荐一组药材。现有大多数药材推荐模型忽略了中医领域的知识，例如药材和症状之间的关系，中药药方形成逻辑，等等。本文提出一种以知识为引导、结合中医学信息的药材推荐方法。本文使用的知识包括从中医典籍及处方中提取的知识图谱，以此得到症状和药材之间的交互和共生关系。利用这些信息，基于图注意力网络提取症状和药材的特征向量。在此基础上，将处方学等中医学信息加入到预测层中，提高了模型对药材的预测能力。最后，在中医处方数据集上进行的实验表明，该方法优于目前主流的药材推荐算法。

关键词：中医；药材推荐；知识图谱；图注意力网络

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一种构建网络安全知识图谱的实用方法 Article

贾焰, 亓玉璐, 尚怀军, 江荣, 李爱平

《工程（英文）》 2018年第4卷第1期页码 53-60 doi: 10.1016/j.eng.2018.01.004

摘要：

网络攻击的形式复杂多变，检测和预测这些动态类型的攻击是一项充满挑战的任务。在当前的许多领域中，对于知识图谱的研究已经非常成熟。目前，有学者提出将知识图谱的概念与网络安全结合在一起来构建网络安全知识库，这是一件非常有意义的工作。基于这种理念，本文提出了一个构建网络安全知识图谱的方法和基于五元组模型的推演规则。本文使用机器学习的方法来抽取实体，然后构建本体，从而构建网络安全知识库。在构建网络安全知识库的过程中，使用Stanford NER 来训练提取器，然后利用提取器抽取所需的相关信息。

关键词：网络安全知识图谱知识推演

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基于图卷积注意力网络的视频摘要方法 Research Articles

李平1,2,唐超1,徐向华1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 902-913 doi: 10.1631/FITEE.2000429

摘要：提出一种基于图卷积注意力网络（graph convolutional attention network, GCAN）的视频摘要方法。GCAN由嵌入学习和上下文融合两部分组成，其中嵌入学习包括时序分支和图分支。具体而言，GCAN使用空洞时序卷积对局部线索和时序自注意力建模，能有效利用各视频帧的全局线索；同时利用多层图卷积网络学习图嵌入，反映视频帧样本的本征结构。上下文融合部分将时序分支和图分支的输出信息流合并形成视频帧的上下文表示，然后计算其重要性得分，据此选择具有代表性的帧，生成视频摘要。

关键词：时序学习；自注意力机制；图卷积网络；上下文融合；视频摘要

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一种基于非线性时空效应的个性化下一个兴趣点推荐方法

孙曦,吕志民

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第9期页码 1273-1286 doi: 10.1631/FITEE.2200304

摘要：下一个兴趣点（POI）推荐是基于位置的社交网络（LBSN）的一项重要任务，其目标是使用历史签到数据在特定情境下为用户推荐下一个兴趣点。现有研究将用户时空信息线性离散化，然后使用基于循环神经网络（RNN）的方法进行建模。但是这些研究忽略了时空信息对用户偏好的非线性影响以及用户轨迹和候选兴趣点之间的时空相关性。该模型使用具有注意力机制的长短期记忆网络（LSTM）作为基本框架，并将时空信息以编码形式引入模型。在编码信息过程中，使用指数型衰减因子刻画用户兴趣随时间和距离的非线性漂移特性。实验结果表明，本文所提方法的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升。

关键词：兴趣点推荐时空效应长短期记忆网络注意力机制

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NGAT：基于广度和深度探索注意力机制的半监督图表示学习 Research Articles

胡荐苛,张引

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第3期页码 409-421 doi: 10.1631/FITEE.2000657

摘要：近年来图神经网络（GNN）在图结构数据表示学习方面取得显著成绩。然而，随着网络层数增加，由于过度平滑问题，基于邻域信息聚合策略的GNN性能恶化，这也是GNN应用于真实图的主要瓶颈。为缓解过度平滑，本文提出一种嵌套的图注意网络，即基于双重注意力机制的多尺度特征融合模型NGAT，该网络可以半监督形式工作。除广度探索，k层NGAT运用注意力机制引导的分层聚合策略，选择性地利用来自k阶邻域的信息特征，即深度探索。本文在公开数据集上对比了现有图神经网络模型，实验表明本文提出的NGAT模型具备更强的节点嵌入学习能力。

关键词：图学习；半监督学习；节点分类；注意力机制

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一种端到端语音合成中的高效解码自注意力网络 Research Article

赵伟1,2,许力1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1127-1138 doi: 10.1631/FITEE.2100501

摘要：自注意力网络由于其并行结构和强大的序列建模能力，被广泛应用于语音合成（TTS）领域。然而，当使用自回归解码方法进行端到端语音合成时，由于序列长度的二次复杂性，其推理速度相对较慢。为解决该问题，提出一种高效解码自注意力网络（EDSA）作为替代。通过一个动态规划解码过程，有效加速TTS模型推理，使其具有线性计算复杂度。

关键词：高效解码；端到端；自注意力网络；语音合成

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基于知识图谱技术的电力设备缺陷记录错误识别方法 Regular Article

Hui-fang Wang, Zi-quan Liu,huifangwang@zju.edu.cn

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第11期页码 1564-1577 doi: 10.1631/FITEE.1800260

摘要：为实时检测缺陷记录的录入错误，提出一种基于知识图谱技术的电力设备缺陷记录错误识别方法。针对电力缺陷文本特点，通过优化构建知识图谱的一般流程，提出利用现有电力设备缺陷记录语料构建电力设备缺陷知识图谱的方法。然后，基于所构建的知识图谱，针对电力设备缺陷记录的各种错误类型，提出利用图搜索识别缺陷记录错误。

关键词：错误识别；电力设备缺陷记录；知识图谱；机器学习

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基于Self-X认知制造网络实现认知大规模个性化定制——一种工业知识图谱及图嵌入技术使能的途径

李心雨, 郑湃, 鲍劲松, 高亮, 徐旬

《工程（英文）》 2023年第22卷第3期页码 14-19 doi: 10.1016/j.eng.2021.08.018

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基于注意力的高效机器人抓取检测网络 Research Article

秦晓飞1,胡文凯1,肖晨2,何常香2,裴颂文1,3,4,张学典1,3,4,5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1430-1444 doi: 10.1631/FITEE.2200502

摘要：为平衡抓取检测算法的推理速度和检测精度，本文提出一种编码器–解码器结构的像素级抓取检测神经网络，称为基于注意力的高效机器人抓取检测网络（AE-GDN）。在编码器阶段引入3个空间注意模块以增强细节信息，在解码器阶段引入3个通道注意模块以提取更多语义信息。采用多个轻量高效的DenseBlocks连接编码器和解码器，提高AE-GDN的特征建模能力。

关键词：机器人抓取检测；注意力机制；编码器–解码器；神经网络

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面向智慧税务的大数据知识工程技术及应用

郑庆华,师斌,董博

《中国工程科学》 2023年第25卷第2期页码 221-231 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.07.005

摘要：本文分析了我国智慧税务领域的发展现状及面临挑战，提出了以“数据知识化、知识体系化、知识可推理”为核心的大数据知识工程解决方案，构建了由知识源层、知识提取层、知识图谱层、知识推理层、应用层组成的“五层”技术架构；结合大数据知识工程在智慧税务领域中的代表性应用案例，如知识驱动的税收优惠计算、可解释的税收风险识别、税收政策智能化决策支持、智慧问税，探讨了所提方案的局限性并论述了进一步的研究方向从数据、技术、生态三方面出发，形成了规范涉税数据、健全国家数据共享/ 开放/ 保障体系，融合并更新信息学科成果，完善面向智慧税务的大数据知识工程应用系统，推动大数据知识工程技术的标准建设与人才培养等发展建议，以期为基于大数据知识工程的智慧税务高质量发展研究提供参考。

关键词：智慧税务；知识工程；大数据；知识图谱；知识推理

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面向自动可视化的可解释数据变换推荐 Research Article

黄志雄1,3,李晋江2,3,华臻1,3,范琳伟4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第7期页码 1028-1044 doi: 10.1631/FITEE.2200344

摘要：为提升低光图像可视性，提出一种基于过滤—群聚注意力（FCA）的递归网络，其中主体由3个单元组成：差异关注、门控递归以及迭代残差。该网络对低光图像进行多阶段递归学习，进而提取更深层次特征信息。FCA与自注意力被用以突出特征的低光区域与重要通道。此外，设计了密集连接金字塔（DenCP）来提取低光反转图的色彩特征，使图像的色彩信息损失得以补偿。

关键词：低光增强；过滤—群聚注意力；密集连接金字塔；递归网络

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全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2019）

会议日期： 2019年08月24日

会议地点：中国/浙江/杭州

主办单位：中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会

一种基于特征模板和CNN-BiLSTM-CRF的网络安全实体识别方法 Research Papers

Ya QIN, Guo-wei SHEN, Wen-bo ZHAO, Yan-ping CHEN, Miao YU, Xin JIN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 872-884 doi: 10.1631/FITEE.1800520

摘要：利用海量网络安全威胁情报数据，构建网络安全知识图谱实施深度关联分析和挖掘，可帮助识别安全威胁并提出相应防御措施。这已成为网络安全领域研究热点。本文针对网络安全文本数据，研究实体识别算法，为构建网络安全知识图谱奠定基础。传统方法难以识别网络安全领域的新实体、中英文混合安全实体等，且提取的特征不够充分。本文在神经网络模型基础上，提出基于特征模板的CNN-BiLSTM-CRF网络安全实体识别算法。首先构建人工特征模板，提取局部上下文特征。结果表明，在大规模网络安全数据集上，该方法优于其它算法，F值达到86%。

关键词：网络安全知识图谱；网络安全实体；特征模板；实体识别；神经网络