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2006 144

2005 146

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关键词

智能制造 51

人工智能 43

可持续发展 35

能源 35

农业科学 32

机器学习 27

医学 24

增材制造 24

工程管理 24

信息技术 22

绿色化工 20

神经网络 19

遗传算法 19

创新 16

发展 14

数值模拟 14

管理 14

建筑科学 13

环境 13

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基于依存关系和多义词分析的句法词嵌入 None

Zhong-lin YE, Hai-xing ZHAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 524-535 doi: 10.1631/FITEE.1601846

摘要：现有大多数词嵌入学习模型存在以下问题：（1）基于词袋上下文的模型完全忽略句子的句法结构关系；（2）每个词使用单个嵌入向量使多义词共享一个嵌入向量；（3）词嵌入往往趋向于句子上下文共性。为解决这些问题，提出一种基于依存关系和多义词分析的句法词嵌入（syntactic word embedding, SWE）。该算法主要处理：（1）基于主题模型，提出一个多义词识别算法；（2）采用符号“+”和“−”表示依存关系方向；（3）删除停用词及其依存关系；（4）引入“skip”依存关系表示依存关系之间的间接关系；（5）将基于依存关系的上下文输入到实验结果表明，SWE模型在词相似度评测任务中表现出优异性能。基于依存关系句法上下文捕获词语的语义和句法特征，使词语表现出较少的上下文主题相似性和更多的句法和语义相似性。综上，包含更多信息的SWE模型性能优于单一的词嵌入学习模型。

关键词：基于依存关系的上下文；多义词表示；表示学习；句法词向量

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相关滤波视觉跟踪方法中深度上下文模型的研究 Article

Zhao-yun CHEN, Lei LUO, Da-fei HUANG, Mei WEN, Chun-yuan ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第5期页码 667-679 doi: 10.1631/FITEE.1500389

摘要：近来，基于相关滤波器的跟踪器因具有较高的计算效率而颇受关注，但这一方法不能很好地处理遮挡和尺度变化。本文旨在将深度信息整合到基于相关滤波器的跟踪器中，以解决跟踪器在上述两种情况下的跟踪失败。同时利用RGB-D数据构建了一个深度上下文模型，用来描述目标与周边区域之间的空间相关性。此外，本文采用了区域生长法使跟踪器对遮挡和尺度变化的场景具有更高鲁棒性，并利用模型更新等优化方法来改进较长视频序列的性能。通过对极具挑战性的基准图像序列测试集的定性和定量评估，本文提出的跟踪器比最先进的算法具有更好的性能。

关键词：视觉跟踪；深度上下文模型；相关滤波；区域生长

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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：视频摘要已成为生成浓缩简洁视频的一种基础技术，该技术有利于管理和浏览大规模视频数据。已有方法并未充分考虑各视频帧之间的局部和全局关系，导致摘要性能下降。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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社会计算下的协作学习 None

Ricardo S. ALONSO, Javier PRIETO, Óscar GARCÍA, Juan M. CORCHADO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第2期页码 265-282 doi: 10.1631/FITEE.1700840

摘要：技术的引入使得教育创新极大地丰富起来，从而形成新的学习模型，其中，信息来自于多源，协作在学生之间产生。教育创新中一个有吸引力的挑战在于从社会计算视角设计协作学习活动，这里的协作不限于学生之间，也包括学生与机器的交互。与此同时，现阶段极其缺少工具，为学习的全过程而非学习任务的某些方面提供支持。为此，本文提出并评估支持协作学习的上下文感知构架（CAFCLA）。CAFCLA是一个覆盖协作学习全过程活动开发的灵活架构，可以利用上下文信息和社交互动。应用于某个博物馆的一个协作式WebQuest实验案例表明，使用社会计算可以改善学习过程，促进协作，增强关系，增加参与度。

关键词：上下文感知；协作学习；社会计算；虚拟组织；无线传感器网络；实时定位系统

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基于稀疏表示的拉普拉斯稀疏字典图像分类 Article

Fang LI, Jia SHENG, San-yuan ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1795-1805 doi: 10.1631/FITEE.1600039

摘要：稀疏表示作为数据表示的一种数学模型，是解决模式识别、机器学习、计算机视觉等领域问题的有力工具。字典学习是稀疏表示方法的重要组成部分，在对原始信号及其在字典学习空间中的重建误差的最小化上发挥着重要的作用。在稀疏表示模型中，直接利用训练样本作为字典可以取得良好的性能。为取得更小且表现更好的字典，本文提出一种基于流形学习及双稀疏理论的拉普拉斯稀疏字典学习方法（Laplacian sparse dictionary, LSD）。本文将拉普拉斯权重图加入稀疏表示的模型，并对字典加以范数约束。LSD是一个稀疏的过完备字典，可保持数据的内在结构，并为每个类学习一个更小的字典。学习得到的字典可以嵌入基于稀疏表示的分类框架。结果显示本文提出的LSD算法比当前基于分类的稀疏表示的方法更有优势。

关键词：稀疏表示；拉普拉斯正则子；字典学习；双稀疏；流形

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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。即使对于10层或更深的架构，NGAT也能平衡保留局部性（包括根节点特征和局部结构）和从大型邻域聚合信息的需求。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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基于分布式表示语义组合的查询子主题挖掘 None

Wei SONG, Ying LIU, Li-zhen LIU, Han-shi WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第11期页码 1409-1419 doi: 10.1631/FITEE.1601476

摘要：查询子主题挖掘旨在找到可能的子主题，用于表示给定查询的潜在意图。由于查询较短，子主题挖掘具有挑战性。学习词或句子分布式表示推动和影响了很多领域的发展。然而，没有清晰的结论表明该分布式表示是否有助于应对查询子主题挖掘面临的挑战。提出并比较利用分布式表示的语义组合进行查询子主题挖掘。采用两种分布式表示策略：能学习任意长度文本分布式表示的段落向量（paragraph vector）以及词向量的语义组合。探索了语义组合策略和数据类型对查询表示的影响。在国家信息学研究所信息获取研究试验平台和社区（National Institute of Informatics Testbeds and Community for Information Access Research，NTCIR）提供的公开数据集上的实验结果表明，与传统语义表示相比，分布式语义表示能获得更优查询子主题挖掘性能。

关键词：查询子主题挖掘；查询意图；分布式表示；语义组合

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联邦无监督表示学习 Research Article

张凤达1,况琨1,陈隆1,游兆阳1,沈弢1,肖俊1,张寅1,吴超2,吴飞1,庄越挺1,李晓林3,4,5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第8期页码 1181-1193 doi: 10.1631/FITEE.2200268

摘要：为利用分布式边缘设备上大量未标记数据，我们在联邦学习中提出一个称为联邦无监督表示学习(FURL)的新问题，以在没有监督的情况下学习通用表示模型，同时保护数据隐私。FURL提出了两个新挑战：（1）客户端之间的数据分布转移（非独立同分布）会使本地模型专注于不同的类别，从而导致表示空间的不一致；（2）如果FURL中客户端之间没有统一的信息，客户端之间的表示就会错位。为了应对这些挑战，我们提出带字典和对齐的联合对比平均(FedCA)算法。FedCA由两个关键模块组成：字典模块，用于聚合来自每个客户端的样本表示并与所有客户端共享，以实现表示空间的一致性；对齐模块，用于将每个客户端的表示与基于公共数据训练的基础模型对齐。我们采用对比方法进行局部模型训练，通过在3个数据集上独立同分布和非独立同分布设定下的大量实验，我们证明FedCA以显著的优势优于所有基线方法。

关键词：联邦学习；无监督学习；表示学习；对比学习

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知识表示中的不确定性

李德毅

《中国工程科学》 2000年第2卷第10期页码 73-79

摘要：

知识表示一直是人工智能研究中的一个瓶颈，其难点在于知识中隐含有不确定性，即模糊性和随机性。文章提出用云模型3个数字特征（期望值，熵，超熵）来描述一个定性概念，用熵来关联模糊性和随机性。代表定性概念的云的某一次定量值，被称为云滴，可以用它对此概念的贡献度来衡量，许许多多云滴构成云，实现定性和定量之间的随时转换，反映了知识表示中的不确定性。论文以此对我国农历24个节气进行了新的量化解释。云方法已经用于数据开采、智能控制、跳频电台和大系统效能评估中，取得明显的效果。

关键词：知识表示定性概念不确定性云模型数宇特征

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无监督域自适应的动态参数化学习 Research Article

蒋润华1,2,韩亚洪1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1616-1632 doi: 10.1631/FITEE.2200631

摘要：无监督领域自适应通过学习域不变表示实现神经网络从有标签数据组成的源域到无标签数据组成的目标域迁移。近期研究通过直接匹配这两个域的边缘分布实现这一目标。然而，已有研究大多数忽略域对齐和语义判别学习之间的动态平衡，因此容易受负迁移和异常样本影响。为解决这些问题，引入动态参数化学习框架。首先，通过探索领域级语义知识，提出动态对齐参数自适应地调整域对齐和语义判别学习的优化过程。此外，为获得判别能力强和域不变的表示，提出在源域和目标域上对齐优化过程。本文通过综合实验证明了所提出方法的有效性，并在3个视觉任务的7个数据集上进行广泛比较，证明可行性。

关键词：无监督领域自适应；优化步骤；跨域判别表示；语义判别

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恶意代码行为描述与分析综述 Review

Bo YU, Ying FANG, Qiang YANG, Yong TANG, Liu LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第5期页码 583-603 doi: 10.1631/FITEE.1601745

摘要：基于行为的分析是恶意代码自动分析和检测过程中的一项重要技术，近年来得到学术界和工业界极大关注。恶意代码行为分析技术，能够避免传统静态分析技术遇到的恶意代码混淆的障碍，也能够通过行为描述规范表达恶意代码样本多样化的行为类型。目前，虽有一些关注恶意代码行为分析的工作，但基于行为的恶意代码分析技术仍未成熟，目前尚未发现介绍当前研究进展和发展挑战的综述。本文从3个方面对恶意代码的行为描述和分析进行综述：恶意代码行为描述，恶意代码行为分析模型，可视化。首先，全面梳理了现有行为分析技术的分析目标、原则、特点和分类，包括现有行为数据类型和描述方法；其次，从多方面分析恶意代码分析的不足和挑战；最后，探讨了潜在研究热点。

关键词：恶意代码行为；静态分析；动态分析；行为数据表示；行为分析；机器学习；基于语义的分析；行为可视化；恶意代码演化

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基于核稀疏表示的磁共振图像分析及其在脑肿瘤自动分割中的应用 None

Ji-jun TONG, Peng ZHANG, Yu-xiang WENG, Dan-hua ZHU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 471-480 doi: 10.1631/FITEE.1620342

摘要：提出一种基于核稀疏编码的全自动脑肿瘤分割方法，并在3D多模态磁共振成像图（magnetic resonance imaging, MRI）上验证。首先对MRI图像进行预处理以减少噪声，然后通过核字典学习提取非线性特征，用来构建坏死组织、水肿组织、非增强肿瘤组织、增强肿瘤组织和健康组织5个适应性字典。对从原始MRI图像上肿瘤像素点周边m×m×m的小区域提取的特征向量进行稀疏编码，并通过一种基于字典学习的核聚类方法对像素点进行编码。最后通过形态滤波填充在多个相连部分间的区域，提高分割质量。相较于脑肿瘤分割（BRATS）挑战中其他团队采用的方法，该方法具有竞争力。该方法在健康组织和病理组织区分上具有一定潜力。

关键词：脑肿瘤分割；核方法；稀疏编码；字典学习

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面向潜在行为预测的异构行为网络嵌入学习 Article

Yue-yang WANG, Wei-hao JIANG, Shi-liang PU, Yue-ting ZHUANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第3期页码 422-435 doi: 10.1631/FITEE.1800493

摘要：信息技术的进步使获取人类行为的庞大数据成为可能。本文将真实场景中获取的人类行为数据构建成信息网络；该信息网络由2种对象（人和动作）和3种关系（人—人、人—动作和动作—动作）组成，称作异构行为网络（HBN）。为充分利用异构行为网络的丰富性和异构性，提出一种网络嵌入方法，称作人—行为—属性感知的异构网络嵌入（a4HNE）；该方法综合考虑网络结构邻近性、节点属性相似性和异构性融合。在两个真实数据集上的实验结果表明，该方法在各种异构信息网络挖掘任务中的潜在行为预测性能优于其他同类方法。

关键词：网络嵌入；表示学习；人类行为；社交网络；异构信息网络；属性

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基于世界模型与图像表示的交通信号控制 Research Article

戴星原1,2,赵宸1,2,王晓3,吕宜生1,2,林懿伦4,王飞跃1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第12期页码 1795-1813 doi: 10.1631/FITEE.2200323

摘要：一个有效的预测模型对主动交通信号控制至关重要；其中预测什么交通状态，如何高精度预测，以及如何利用预测优化控制策略是主动交通信号控制研究的关键问题。本文使用车辆位置图像描述路口交通状态，同时受基于模型的强化学习方法DreamerV2的启发，引入基于学习的交通世界模型。该世界模型以图像序列描述交通动态，并作为交通环境的抽象替代以生成多步预测样本用于控制策略优化。在执行阶段，优化后的交通信号控制器根据交通状态的抽象表示直接实时输出控制指令，同时世界模型能够预测不同控制行为对未来交通状态的影响。实验结果表明，基于交通世界模型优化的控制策略的性能优于一般基准，并且世界模型实现了基于图像的高精度预测；这些结果显示了世界模型在未来交通信号控制中的应用前景。

关键词：交通信号控制；交通预测；交通世界模型；强化学习

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MPIN：基于宏像素聚合的光场图像超分辨率网络 Research Articles

王歆雅1,马佳义1,高文静1,江俊君2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第10期页码 1299-1310 doi: 10.1631/FITEE.2000566

摘要：现有的大多数光场超分辨率方法不能充分利用角度信息，或者由于利用部分视图而产生不均衡的性能。为解决这些问题，本文提出一种基于宏像素表示的光场图像超分辨率聚合网络模型（称为MPIN）。网络利用两种特殊的卷积分别提取空间和角度信息。为充分利用空间—角度相关性，所设计的聚合残差模块融合两种信息使其相互引导，以实现角度相干性。在宏像素表示下，该网络通过扩展角度混洗层来提高宏像素图像的空间分辨率，有效避免了混叠。在合成和真实光场数据集上的大量实验表明，本文提出的方法在定性和定量上均实现了比现有方法更好的性能。此外，该方法在保持光场图像固有极线结构的同时，具有均衡性能分布的优点。

关键词：光场；超分辨率；宏像素表示

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标题作者时间类型操作

基于依存关系和多义词分析的句法词嵌入

Zhong-lin YE, Hai-xing ZHAO

期刊论文

相关滤波视觉跟踪方法中深度上下文模型的研究

Zhao-yun CHEN, Lei LUO, Da-fei HUANG, Mei WEN, Chun-yuan ZHANG

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