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2019 211

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2017 161

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2010 98

2009 80

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2006 62

2005 71

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关键词

信息技术 41

人工智能 37

颠覆性技术 31

智能制造 27

机器学习 27

2020 26

农业科学 24

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技术创新 21

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增材制造 16

能源 16

三峡工程 15

可持续发展 15

2019 13

技术 13

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发展趋势 11

碳中和 10

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面向多类不平衡学习的一对多海林格距离决策树研究 Research Articles

董明刚1,2,刘明1,2,敬超1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第2期页码 278-290 doi: 10.1631/FITEE.2000417

摘要：由于传统机器学习方法对偏斜分布很敏感，且未考虑多类不平衡问题的特点，多类偏斜分布对机器学习算法来说是一个巨大挑战。为解决这一问题，提出一种新的基于一对多的海林格距离（OAHD）决策树分割准则。首先，将一对多思想集成到OAHD的海林格距离计算过程中，从而对海林格距离决策树进行扩展，使其能解决多类不平衡问题。其次，针对多类不平衡问题，考虑了不同类的分布和数量，设计了改进的基尼系数。此外，对OAHD的性质进行理论证明，包括偏斜不敏感性和在决策树中寻找更纯节点的能力。最后，从基于进化学习的知识抽取（KEEL）和加州大学欧文分校（UCI）数据库中收集20个公开的真实不平衡数据集进行实验。实验结果表明，与其他5种常用决策树相比，OAHD在精度、F值，和多类别接收者操作特征曲线下面积（MAUC）上有显著优势。

关键词：决策树；多类不平衡学习；节点划分准则；海林格距离；一对多技术

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决策树技术在电缆绝缘状态评估中的应用

孙秋野,张化光,张铁岩

《中国工程科学》 2010年第12卷第2期页码 90-94

摘要：

电缆的绝缘状态通常可以分为良好、不好、差和故障等几种，以电缆的日常检修数据、试验数据和在线监测数据为基础，对电缆的状态进行判断是一个非常有意义的课题采用决策树分类技术来对电缆的绝缘状态进行分类，分别对各种类型数据形成子树，然后通过子树合成技术形成最终的决策树，从而对电缆的绝缘状态进行判断。通过一个实际电缆的各种数据，采用SPSS软件进行实际应用，最终的仿真结果说明决策树技术是一种非常有效的电缆绝缘状态分类技术。

关键词：决策树分类数据挖掘电缆绝缘

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基于犹豫模糊决策矩阵的犹豫模糊多准则共识群决策方法 Article

Jie DING, Ze-shui XU, Hu-chang LIAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1679-1692 doi: 10.1631/FITEE.1601546

摘要：群决策在管理决策和经济领域有着重要作用。本文建立了两种关于犹豫模糊多准则群共识决策的方法，并使用犹豫模糊决策矩阵（hesitant fuzzy decision matrices, HFDMs）表示专家的偏好。本文建立了两个新颖的、可应用于不同群决策环境的共识模型，其中共识决策过程包括：共识检验过程，共识达成过程和选择过程。专家以犹豫模糊集的方式表达自己的选择，然后通过集成算子计算每个准则下的犹豫模糊集。此外，基于两个专家在决策之间的偏差计算出任意两个犹豫模糊集之间的距离。本文建立了两种达成共识的方法，并提出了两种犹豫模糊多准则群决策方法的具体计算步骤。最后通过具体案例分析了苹果公司以旧换新的决策过程。该案例旨在让所有专家在进行选择决策之前达成高度共识，避免一些专家的偏好值过高或过低。通过共识测量修正的偏好信息可令决策结果更加合理。

关键词：多准则群决策；群共识；共识达成方法；犹豫模糊决策矩阵；集成算子

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OFDM直接变频接收机中通用的I/Q不平衡估计与补偿方法 None

Fang-lin GU, Shan WANG, Wen-wu WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第3期页码 388-397 doi: 10.1631/FITEE.1700003

摘要：直接变频接收机由于具有低功耗的特点，受到广泛关注，但是它存在较严重的同相/正交（I/Q）分量不平衡问题：I/Q不平衡会恶化接收信号的信噪比，进而影响系统的传输容量和能够支持的调制方式。本文首先分析了I/Q不平衡对OFDM接收机接收信号的影响，在此基础上，定义了一个统计量用于刻画OFDM系统的I/Q不平衡特性，并提出一种实现I/Q不平衡参数估计与补偿的方法。特别地，进一步证明该统计量不受传输信道影响，因而该方法适用于高斯白噪声和多径衰落信道等不同场景。仿真结果表明，该方法可以实现对OFDM系统I/Q不平衡的准确估计与补偿，使补偿后系统的误比特率性能接近于不存在I/Q不平衡的情形。

关键词：同相/正交分量不平衡；正交频分复用；标准独立

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中心节点距离对树状网络一致性的影响

李达权,孙伟刚,胡鸿翔

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第9期页码 1349-1356 doi: 10.1631/FITEE.2200400

摘要：本文研究了两个中心节点之间的距离对网络一致性的影响。网络一致性由拉普拉斯特征值所量化，可用来衡量线性系统对外部噪声的一致性程度。为获得网络一致性关于距离的精确表达式，选取一类由网络参数控制的具有两个中心节点的树状网络。利用其规则的拓扑结构，得到一致性关于网络参数和网络规模的解析表达式。证明两个中心节点距离越短，度的差异性越大，网络一致性越好。在相同网络规模和距离下，最大的中心节点度差异会导致最优的一致性。最后，建立了网络一致性与平均路径长度之间的联系，发现它们呈线性关系。

关键词：一致性距离平均路径长度

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空间激光通信技术发展现状及展望

王天枢,林鹏,董芳,刘显著,马万卓,付强

《中国工程科学》 2020年第22卷第3期页码 92-99 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.03.014

摘要：

空间激光通信技术是未来空间宽带信息传输的主要通信技术，具有带宽高、传输快速便捷及成本低的优势本文旨在系统把握空间激光通信技术的发展脉络，系统梳理了国内外空间激光通信技术在星地、星间、空地、空空等链路的研究与试验验证的发展情况，总结了激光通信技术在捕获跟踪、通信收发、大气补偿和光机设计等方向的关键技术研究热点在此基础上，面向未来需求，归纳了空间激光通信技术在高速率、网络化、多用途、一体化、多谱段5 个方面的发展趋势。为进一步推动空间激光通信技术研究和产业化的发展，本文从实施基础研究计划、重视核心元器件研发、积极参与国际技术标准的制定以及引导相关产业发展4 个方面提出了发展建议，以期更好地促进我国空间激光通信技术的成果转化和应用

关键词：空间激光通信，天地一体化信息网络，高速率，激光组网，一对多激光通信

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基于最大间隔的贝叶斯分类器 Article

Tao-cheng HU,Jin-hui YU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第10期页码 973-981 doi: 10.1631/FITEE.1601078

摘要：概要：多分类学习中经常需要考虑在泛化性能和计算开销间进行权衡。本文提出一个生成式概率多分类器，综合考虑了泛化性和学习/预测速率。我们首先证明了我们的分类器具有最大间隔性质，这意味着对于未来数据的预测精度几乎和训练阶段一样高。此外，我们消除了目标函数中的大量的局部变元，极大地简化了优化问题。

关键词：多类学习；最大间隔学习；在线算法

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一适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法

丁晓青,付强

《中国工程科学》 2009年第11卷第10期页码 19-24

摘要：

提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法，采用基于描述性模型的多类分类器（modified quadratic discriminantfunction，MQDF）作为Adaboost基元分类器，可直接进行多类分类，无需将多类问题转化为多个两类问题处理，其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重，实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度，提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。

关键词：多类Adaboost算法手写汉字识别广义置信度改进的二次鉴别函数

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输入饱和下多智能体系统最优一致性控制：一类非零和博弈方法 Research Article

李洪阳1,2,魏庆来1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1010-1019 doi: 10.1631/FITEE.2200010

摘要：本文针对输入饱和下的多智能体系统，提出一种最优一致性控制方法。引入多智能体博弈理论，将最优一致性控制问题转化为多智能体非零和博弈。之后，通过求解具有非二次输入能量项的耦合Hamilton–Jacobi–Bellman（HJB）方程，实现Nash平衡。提出脱策强化学习方法，在系统模型未知情况下获得Nash平衡解；引入评判神经网络和执行神经网络实现所提方法。理论分析显示迭代控制律收敛到Nash平衡。仿真实验验证了所提方法的有效性。

关键词：最优一致性控制；多智能体系统；非零和博弈；自适应动态规划；输入饱和；脱策强化学习；策略迭代

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平坦快衰落条件下天线数较多时空时格码的设计

耿嘉,曹秀英,毕光国

《中国工程科学》 2006年第8卷第6期页码 48-54

摘要：

空时格码技术是近年来无线通信领域的一个研究热点，空时格码的设计准则问题一直是该技术的一个难点。在平坦快衰落条件下且天线数目较多时，基于最小平方欧式距离最大化的空时格码设计准则虽然优于经典的距离－积准则，但仍不完善。从平方距离分布与平方距离和方－方和比分布的角度对此进行了改进，得到改进的准则以及性能为目前最优的新码。还对快慢2种衰落条件下码性能差异的原因给出了新的解释，并将改进的码设计准则应用于智贪码的设计。

关键词：空时格码准则平坦快衰落距离分布

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A-STC：一种基于拍卖的多机器人协同螺旋生成树覆盖运动规划方法 Research Article

Guan-qiang GAO, Bin XIN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第1期页码 18-31 doi: 10.1631/FITEE.1800551

摘要：多机器人覆盖运动规划问题是多机器人领域常见问题，要求任务区域内每个点都被机器人传感器或者执行器覆盖一次。提出一种新的有效离线运动规划方法，即基于拍卖的螺旋生成树覆盖（A-STC）算法，解决多机器人覆盖运动规划问题。首先，将布局空间分解为机器人最小覆盖半径两倍的大栅格。基于大栅格之间的连通关系，生成一个无向连接图。机器人可利用巡航无向图中的生成树得到覆盖的运动轨迹。其次，A-STC算法采用拍卖机制构造每个机器人的生成树。拍卖机器人通过启发式规则从自身生成树的邻居节点中选择一个节点作为拍卖物品。竞价机器人根据拍卖节点的连通关系和运动轨迹的估计长度确定竞标价格。运动轨迹的估计长度主要取决于生成树中的节点和边的类型。

关键词：覆盖运动规划；多机器人系统；拍卖算法；螺旋生成树覆盖算法

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基于强化模糊认知图实现数据与知识协作的氟化铝添加量决策方法 Article

岳伟超, 桂卫华, 陈晓方, 曾朝晖, 谢永芳

《工程（英文）》 2019年第5卷第6期页码 1060-1076 doi: 10.1016/j.eng.2019.10.005

摘要：氟化铝添加量的决策是一项复杂的知识型工作，需要考虑许多相关的因素，在实际生产中主要依赖于人工经验。由于工艺人员的主观性以及铝电解槽的复杂性，基于知识或者基于数据的决策方法难以保证添加的准确性。现有的决策方法难以囊括复杂的因果关系。本文针对氟化铝添加量的决策提出了一种基于强化模糊认知图的数据与知识协作策略。在这种方法中，改进的模糊k均值和模糊决策树用于提取模糊规则，其中提取的规则用于修正专家提出的初始框架。同时，采用状态转移优化算法（STA）获取强化模糊认知图的权重。将提出的方法与已有方法进行对比，结果表明，强化模糊认知的收敛速度快于基于Hebbian学习方法、粒子群优化方法以及遗传算法。不仅如此，基于所提方法氟化铝添加量的决策准确率高于其他方法。因此，针对氟化铝添加量的决策，本文提出的方法是有效的。

关键词：氟化铝添加模糊认知图学习方法状态转移优化方法模糊决策树

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基于动态多指标灰色关联决策模型的研究

党耀国,刘思峰,刘斌,陶勇

《中国工程科学》 2005年第7卷第2期页码 69-72

摘要：

针对动态多指标系统的决策特点，对指标数据初始化处理时，利用“奖优罚劣”原则，提出了一种易于计算且实用的［-1，1］线性变换算子，用此方法寻求各时段的正、负理想方案，建立一种新的基于动态多指标灰色关联分析决策模型，在模型中充分考虑了各指标在系统中的成长特性，将此特性用于灰色关联分析，为动态多目标决策问题提供了一种科学、实用的方法，并利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性。

关键词：灰色关联分析多指标决策模型

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边信道攻击和学习向量量化 Article

Ehsan SAEEDI, Yinan KONG, Md. Selim HOSSAIN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第4期页码 511-518 doi: 10.1631/FITEE.1500460

摘要：目前提出的多种边信道信息分析方法中，机器学习被认为是一种有前景的方法。基于神经网络的机器学习可获得指令标志（功耗与电磁辐射），并自动识别。本文对椭圆曲线加密（Elliptic curve cryptography, ECC）的现场可编程门阵列（field-programmable gate array, FPGA）实现展开了新的实验研究，探讨了基于学习向量量化（Learning vector quantization, LVQ）神经网络的边信道信息表征的效率。LVQ作为多类分类器的主要特点是它具有学习复杂非线性输入-输出关系、使用顺序训练程序和适应数据的能力。实验结果表明基于LVQ的多类分类是边信道数据表征的强大且有前景的方法。

关键词：边信道攻击；椭圆曲线加密；多类分类；学习向量量化

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通过机器学习实现移动设备支付中绑定银行卡环节的欺诈侦测 None

Hao ZHOU, Hong-feng CHAI, Mao-lin QIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第12期页码 1537-1545 doi: 10.1631/FITEE.1800580

摘要：移动互联网技术的快速增长促进了移动支付的增长，也带来更多移动交易欺诈。作为移动交易的第一步，移动设备上的银行卡绑定已成为欺诈尝试的主要目标。在本研究中，我们介绍了几种传统机器学习算法，最后选择改进的梯度增强决策树（GBDT）算法软件库用于实际系统，即XGBoost。基于对绑卡行为的分析进一步扩展了多个特征，并计划在未来研究中添加历史交易数据进行分析。

关键词：欺诈侦测；移动支付；银行卡绑定；移动设备；梯度增强决策树（GBDT）；XGBoost