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关键词

神经网络 27

智能制造 10

人工智能 9

细水雾 9

人工神经网络 5

机器学习 5

碳中和 5

2020 4

BP神经网络 4

低碳经济 4

网络 4

网络安全 4

网络空间安全 4

能源 4

遗传算法 4

三塔悬索桥 3

低碳 3

低碳发展 3

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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：在低光环境下拍摄的图像质量不佳，影响其进一步应用。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。为算得更加精确的相关性，设计了一种关注特征通道突出性的FCA。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。在6种公开数据集上的实验结果表明，本文方法在视觉和指标上有着突出表现。

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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基于过滤—群聚注意力的低光增强递归网络 Research Article

Fatma KHALLAF1,2, Walid EL-SHAFAI1,3, El-Sayed M. EL-RABAIE1, Naglaa F. SOLIMAN4, Fathi E. Abd EL-SAMIE4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第7期页码 1045-1061 doi: 10.1631/FITEE.2200372

摘要：四元数代数已被应用于分数阶傅里叶变换（FrFT），形成了一种彩色图像处理的常用方法。然而，具有充分基本随机性的离散分数阶随机变换（DFRNT）仍有待研究。本文提出一种基于离散四元数分数阶傅里叶变换（DQFrFT）水印和三维混沌逻辑映射（3D-CLM）加密的彩色医学图像多级隐私系统。首先，描述了四元数DFRNT（QDFRNT），其将DFRNT推广用于四元数信号的有效处理，然后将QDFRNT应用于彩色医学图像自适应水印。为有效评估QDFRNT，本文推导了QDFRNT四元数信号与DFRNT信号4个分量之间的关系。利用人眼视觉系统（HVS）对彩色宿主图像边缘、纹理和色调的即时掩蔽性，以及QDFRNT彩色医学图像自适应水印和支持向量机（SVM）技术，自适应调整每个块的水印强度。此外，讨论了水印嵌入的约束条件，保持水印能量。其次，采用3D-CLM加密提高系统安全性和效率，使其可以作为多级隐私系统。仿真结果表明，所提出的安全系统能有效抵御多种类型的信道噪声攻击。

关键词：彩色医学图像；四元数；自适应水印；加密；分数阶变换；三维混沌逻辑映射（3D-CLM）

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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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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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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。

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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Ldformer：面向长期电力预测的并行神经网络模型

田冉,李新梅,马忠彧,刘颜星,王晶霞,王楚

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第9期页码 1287-1301 doi: 10.1631/FITEE.2200540

摘要：首先，将Informer与长短期记忆网络相结合，以获得时间序列的深度表达能力。其次，提出并行编码器模块提高模型鲁棒性，并将卷积层与注意力机制相结合，以避免注意力机制中的值冗余。最后，提出结合UniDrop的概率稀疏注意力机制，以减少计算开销并减轻序列中一些关键连接丢失的风险。

关键词：长期电力预测长短期记忆网络 UniDrop 自注意力机制

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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：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。

关键词：中医；药材推荐；知识图谱；图注意力网络

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一种面向机器情感智能的人格引导型情感脑机接口 Research Article

李少杰,李伟,邢泽健,袁文杰,韦香玉,张晓炜,胡斌

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第8期页码 1158-1173 doi: 10.1631/FITEE.2100489

摘要：鉴于此，提出一种人格引导的注意力神经网络，其可以利用人格信息学习更为有效的EEG表征以用于情感识别。具体来说，我们首先利用卷积神经网络提取脑电信号的时域和空域表征，进而设计一种特殊的卷积核同时学习大脑头皮不同区域间和区域内的EEG导联相关关系。其次，考虑到不同大脑头皮区域在情绪识别中可能发挥不同的作用，提出一种人格引导的区域注意力机制，以进一步探索区域内和区域间EEG导联的贡献。最后，设计一种基于注意力的长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）建模EEG信号的时域动态特征。

关键词：脑电图；情感识别；注意力机制；人格特征

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基于多关系平移图注意力网络的需融中小企业挖掘方法 Research Article

梁倩乔1,卫华2,吴亚熙2,韦峰2,赵登3,何建衫3,郑小林1,马国芳4,韩冰2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第3期页码 388-402 doi: 10.1631/FITEE.2200151

摘要：本文首先深入分析中小企业的融资需求在企业社交网络中的传递现象，从而提供了一个利用企业社交网络来提升需融企业挖掘有效性的想法，即学习企业社交网络中企业节点的表征并利用该表征挖掘需融企业。为了应对这些挑战，本文提出一种基于多关系平移图注意力网络的需融企业挖掘方法。

关键词：需融企业挖掘；图表征学习；传递异构性；行为模型异构性

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频率连接：基于数据划分的一种高效字符串相似性连接算法 Article

Ji-zhou LUO, Sheng-fei SHI, Hong-zhi WANG, Jian-zhong LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1499-1510 doi: 10.1631/FITEE.1601347

摘要：字符串相似性连接（string similarity join, SSJ）在很多应用中，特别是在需要找出重复对象的应用中发挥着关键作用。本文关注基于编辑距离的字符串相似性连接。现有算法大多采用先过滤再细化的框架，使得它们很难发现和利用字符串子集间的不相似性，也很难利用如字符频率这样的统计信息。本研究提出了一种基于数据划分的字符串相似性连接算法，它充分利用了这种统计信息。此外，本文还给出了一个新的过滤器，它能利用字符频率来过滤很多能够通过现有过滤器的不相似字符串。真实数据集上的试验表明，本文提出的算法性能较现有算法有较大幅度的提升。

关键词：字符串相似性连接；编辑距离；过滤再细化；数据划分；组合频率向量

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面向视觉常识推理的有向视觉连接 Research Articles

韩亚洪1,2,武阿明1,朱霖潮3,杨易3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000722

摘要：最近关于人类认知的研究指出大脑认知可以看作局部神经元连接的全局动态集成，有助于解决特定的认知任务。受其启发，本文提出有向连接网络。通过使用问题和答案的语义来情景化视觉神经元从而动态重组神经元连接，以及借助方向信息增强推理能力，所提方法能有效实现视觉常识推理。具体地，首先开发一个GraphVLAD模块来捕捉能够充分表达视觉内容相关性的视觉神经元连接。然后提出一个情景化模型来融合视觉和文本表示。最后，基于情景化连接的输出设计有向连接来推断答案及对应解释，其中包含了ReasonVLAD模块。实验结果和可视化分析证明了所提方法的有效性。

关键词：视觉常识推理；有向连接网络；视觉神经元连接；情景化连接；有向连接

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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其次，构建一种基于乘客上下车热点的权重和乘客的空间规律性的空间注意力机制，捕捉每个网格中的乘客热点特征。

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