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关键词

神经网络 27

可持续发展 14

秦巴山脉区域 14

预测 14

交通 13

人工智能 9

智能制造 7

机器学习 7

深度学习 6

人工神经网络 5

地震预测 5

环境 5

2020 4

BP神经网络 4

循环经济 4

模式识别 4

物联网 4

网络 4

网络安全 4

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基于多图卷积网络和门控循环单元的不规则区域交通流量预测 Research Articles

僧德文,吕凡顺,梁紫怡,史晓颖,方启明

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年 第22卷 第9期   页码 1179-1193 doi: 10.1631/FITEE.2000243

摘要： 区域交通流量预测对智能交通系统的交通控制和管理十分重要。借助深度神经网络，采用仅适用于规则网格的循环神经网络或残差神经网络捕获流量预测的空间依赖性，。但是，考虑到路网和行政边界得到的区域通常是不规则的。因此将城市划分成网格进行预测是不准确的。提出一种基于多图卷积网络和门控循环单元（MGCN-GRU）的不规则区域交通流量预测模型。首先，构建一个城市异质区域间关联图反映各区域间的关联。在每个图中，节点表示不规则区域，边代表区域间的关联类型。然后，提出一个多图卷积网络融合不同区域间关联图和附加属性。进一步采用门控循环单元捕获时序依赖并预测未来交通流量。实验结果表明，基于3个真实大数据集（公共自行车系统数据集、出租车数据集和无桩共享自行车数据集），所提MGCN-GRU模型性能优于多个现有方法。

关键词： 交通流量预测；多图卷积网络；门控循环单元；不规则区域    

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连锁故障中电力系统脆弱性的多图卷积网络分析 Research Article

Supaporn LONAPALAWONG1,陈长胜2,王灿3,陈为1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第12期   页码 1848-1861 doi: 10.1631/FITEE.2200035

摘要： 然而，现有基于深度学习的方法大多仅从拓扑层面考虑电力系统的网架结构，未能充分考虑空间信息（如电距离）以提高图卷积过程的精确度。此外，本文提出一种基于图分类任务的多图卷积网络（MGCN），在保留电力系统空间相关性的同时有效捕获物理元件之间的关联。

关键词： 电力系统；脆弱性；连锁故障；多图卷积网络；加权线图    

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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。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。

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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大尺度空间中烟气运动工程分析的多单元区域模拟方法

胡隆华,霍然,李元洲,王浩波

《中国工程科学》 2003年 第5卷 第8期   页码 59-63

摘要：

在大尺度空间中，仍然将整个空间划分上部热烟气层和下部的冷空气层直接进行区域模拟是不合适的。提出了一种将大尺度空间划分若干常规子单元，再在各个子单元中采用上下层区域模拟的方法，并以CFAST4.02为工具，对两种典型的大尺度空间的烟气运动过程进行分析和比较。结果表明，在大尺度空间中，这种多单元区域模拟的方法相比于传统的区域模拟方法具有较好的适用性。

关键词： 大尺度空间     烟气运动     多单元区域模拟     区域模拟    

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基于Spark面向分布式EEMDN-SABiGRU模型的乘客热点预测

夏大文,耿建,黄瑞曦,申冰琪,胡杨,李艳涛,李华青

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第9期   页码 1316-1331 doi: 10.1631/FITEE.2200621

摘要： 针对出租车与乘客之间的供需不平衡问题，本文提出一种基于Spark的分布式归一化集合经验模态分解和面向空间注意力机制的双向门控循环单元（EEMDN-SABiGRU）模型，实现乘客热点的精准预测首先，提出一种归一化的集合经验模态分解方法（EEMDN），处理网格中乘客热点数据，解决非平稳序列问题和数值差异过大造成的预测精度下降问题，避免EMD本征模态函数（IMF）存在的模态混叠现象。再次，融合一种双向门控循环单元（GRU）算法，解决GRU仅能获取前向信息而忽略后向信息问题，提高特征提取的准确性。最后，在Spark并行计算框架下，采用真实的出租车GPS轨迹数据，基于EEMDN-SABiGRU模型实现了乘客热点的准确预测。

关键词： 乘客热点预测     集合经验模态分解（EEMD）     空间注意力机制     双向门控循环单元（BiGRU）     GPS轨迹     Spark    

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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。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。首先，为提高检测海面目标的准确率，降低虚警率，设计了特征融合网络FFNet（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

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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交通流诱导系统实时方法研究

崔建明,叶怀珍

《中国工程科学》 2008年 第10卷 第10期   页码 64-66

摘要：

交通流的实时诱导系统多为建立在单位时间的信息重构，一旦在周期时间内事故发生，则造成行驶车辆正常诱导无法进行。通过对实际交通状况的分析，提出一个新的并且简单可行的解决方案。方案在原有系统中增加了对实时事件突发诱导系统的修正，减少系统应变时间。此方案是建立在现有的诱导基础之上的改进技术，可以在交通流诱导系统中大范围推广应用。

关键词： 交通流诱导系统     仿真     突发事件     实时诱导    

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一种针对盲图像质量评估的多模态密集卷积网络 Research Article

Nandhini CHOCKALINGAM, Brindha MURUGAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第11期   页码 1601-1615 doi: 10.1631/FITEE.2200534

摘要： 在IQA中使用卷积神经网络面临两个常见难题。一是这些方法难以提供图像最佳表示，另一个问题是模型具有大量参数，容易导致过拟合。为解决这些问题，提出一种参数更少的深度学习模型——密集卷积网络（DSC-Net），用于无参考图像质量评估（NR-IQA）。此外，将多模态数据用于深度学习明显改进各种应用的性能。多模态密集卷积网络（MDSC-Net）融合了灰度共生矩阵（GLCM）方法提取的纹理特征和DSC-Net方法提取的空间特征，并对图像质量进行预测。

关键词： 无参考图像质量评估；盲图像质量评估；多模态密集卷积网络；深度学习；视觉效果；感知质量    

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基于全卷积网络的多焦距图像融合算法 Research Articles

郭瑞1,2,申铉京1,2,董小瑜1,2,张小利1,2

《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.1900336

摘要： 提出一种多焦距图像融合方法，在该算法中构造用于焦点检测的全卷积网络（fully convolutional network for focus detection，FD-FCN）。为获得更精确的焦点检测图谱，在该网络中添加跳层，从而在生成图谱过程中同时提供详细和抽象的视觉信息。基于数据集CIFAR-10，为该网络构建一个新的训练数据集。

关键词： 多焦距图像融合；全卷积网络；跳层；性能评估    

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基于神经网络与遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测研究

施式亮,伍爱友

《中国工程科学》 2009年 第11卷 第9期   页码 91-96

摘要：

煤与瓦斯突出是煤矿地下开采过程中的一种动力现象，剧烈的动力效应可导致矿井重大的财产损失和人员伤亡，因此，实现煤与瓦斯突出的有效预测对煤炭工业安全生产具有重要意义文章以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础，针对神经网络易陷入局部极小而引起预测指标权值分布不合理的缺陷，提出了基于神经网络和遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测模型，并进行了实例验证。研究结果证明了该模型的合理性，对煤矿实现煤与瓦斯突出区域的预测具有较大的指导价值。

关键词： 煤与瓦斯突出     区域预测     神经网络     遗传算法     突出等值线    

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基于Inverse Butterlfy网络的高效可重构循环移位单元 Article

Chao MA, Zi-bin DAI, Wei LI, Hai-juan ZANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第11期   页码 1784-1794 doi: 10.1631/FITEE.1601265

摘要： 本文提出了一种利用inverse butterfly网络的自路由特性完成循环移位、短字循环移位等操作的可重构控制信息生成算法。该算法具有高并行度和低成本，此外还支持循环移位、双向循环移位以及短字循环移位操作。据我们所知，这是首个将多种不同类型的循环移位操作统一在一个硬件架构中的算法。本文进一步设计了一种高效可重构循环移位单元，并在SMIC 65-nm工艺下实现了逻辑综合。结果表明：与以往具有相似功能的设计相比，该单元的效能至少提升了23%；当仅支持双向循环移位操作时，该单元具有更小的面积和更低的延迟。

关键词： 循环移位操作；自路由；控制信息生成算法；Inverse butterfly网络    

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城市按需空中交通的综合网络设计与需求预测 Article

吴志强, 张瑜

《工程（英文）》 2021年 第7卷 第4期   页码 473-487 doi: 10.1016/j.eng.2020.11.007

摘要：

城市空中交通（UAM）是近年来提出的使用电动垂直起降飞行器（eVTOL）的新兴概念。UAM通过利用低空空域有望为城市地区的乘客和货物运输提供另一种选择，显著提高机动性。本研究探讨了UAM按需服务的网络设计，在考虑垂直起降机场的位置和潜在的UAM需求之间相互作用的同时，重点强调使用整数规划和求解算法来确定垂直起降机场的最佳位置、用户分配以及进出模式的选择。一个基于美国佛罗里达州坦帕湾地区模拟分解交通需求数据的案例研究验证了该模型的有效性。案例研究的结果显示，虽然从地面模式切换到多式联运的行程比重很小，但选择UAM服务的用户明显节省了时间。

关键词： 先进空中交通     楼顶停机坪     交通方式的选择     低空空域     无人驾驶系统    

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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：

溶解氧是水产养殖的重要指标，准确预测溶解氧浓度可有效提高水产品质量。本文提出了一种新的溶解氧混合预测模型，该模型包括多因素分析、自适应分解和优化集成三个阶段。首先，考虑到影响溶解氧浓度的因素复杂繁多，采用灰色关联度法筛选出与溶解氧关系最密切的环境因素，多因素的考虑使得模型融合更加有效。然后，利用5个基准模型对经验小波变换分解出的子序列进行预测，这五个子预测模型的集成权重通过粒子群优化和引力搜索算法计算得出。最后，通过加权分配得到溶解氧多因素集成模型。实例分析表明：①所提出的模型能够获得优异的溶解氧预测结果；②该模型优于文中其他对比模型；③预测模型可用于分析溶解氧变化趋势，便于管理者能够做出更好的决策。

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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不规则优化问题中基于动态资源分配的高维多目标优化算法 Research Articles

董明刚1,2,刘宝1,敬超1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第8期   页码 1119-1266 doi: 10.1631/FITEE.1900321

摘要： 为解决这类问题，目前方法主要集中于求解具有规则性帕累托前沿的问题，而非具有不规则帕累托前沿的问题。针对这种情况，提出一种基于动态资源分配分解的高维多目标进化算法（MaOEA/D-DRA）进行不规则优化。该算法能够根据问题的帕累托前沿形状，将计算资源动态分配到不同搜索区域。在搜索过程中使用进化种群和外部存档，从外部存档中提取的信息用于引导进化种群到不同搜索区域。进化种群采用切比雪夫方法将问题分解为若干子问题，并以协作方式优化所有子问题。

关键词： 高维多目标优化问题；不规则帕累托前沿；外部存档；动态资源分配；转化的密度评估方法；切比雪夫分解方法    

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标题 作者 时间 类型 操作

基于多图卷积网络和门控循环单元的不规则区域交通流量预测

僧德文,吕凡顺,梁紫怡,史晓颖,方启明

期刊论文

连锁故障中电力系统脆弱性的多图卷积网络分析

Supaporn LONAPALAWONG1,陈长胜2,王灿3,陈为1

期刊论文

基于图卷积注意力网络的视频摘要方法

李平1,2,唐超1,徐向华1

期刊论文

大尺度空间中烟气运动工程分析的多单元区域模拟方法

胡隆华,霍然,李元洲,王浩波

期刊论文

基于Spark面向分布式EEMDN-SABiGRU模型的乘客热点预测

夏大文,耿建,黄瑞曦,申冰琪,胡杨,李艳涛,李华青

期刊论文

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

陈小龙,牟效乾,关键,刘宁波,周伟

期刊论文

交通流诱导系统实时方法研究

崔建明,叶怀珍

期刊论文

一种针对盲图像质量评估的多模态密集卷积网络

Nandhini CHOCKALINGAM, Brindha MURUGAN

期刊论文

基于全卷积网络的多焦距图像融合算法

郭瑞1,2,申铉京1,2,董小瑜1,2,张小利1,2

期刊论文

基于神经网络与遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测研究

施式亮,伍爱友

期刊论文

基于Inverse Butterlfy网络的高效可重构循环移位单元

Chao MA, Zi-bin DAI, Wei LI, Hai-juan ZANG

期刊论文

城市按需空中交通的综合网络设计与需求预测

吴志强, 张瑜

期刊论文

Petros Ioannou：自动驾驶连通性和交通流量控制（2019年9月18日）

2021年08月12日

会议视频

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

刘辉, 杨睿, 段铸, 吴海平

期刊论文

不规则优化问题中基于动态资源分配的高维多目标优化算法

董明刚1,2,刘宝1,敬超1,2,3

期刊论文