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期刊论文 569

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2021 48

2020 35

2019 53

2018 36

2017 45

2016 28

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2014 16

2013 22

2012 11

2011 14

2010 8

2009 10

2008 18

2007 16

2006 25

2005 23

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关键词

神经网络 8

能源 8

机器学习 4

人工智能 3

颠覆性技术 3

3D打印 2

DX桩 2

专利分析 2

决策规则 2

动力学 2

动态规划 2

参数估计 2

反渗透膜 2

固体氧化物燃料电池 2

悬索桥 2

指标体系 2

数据驱动方法 2

方法 2

智能制造 2

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扩大多元回归方法在跨组学研究中的范围 Article

Xiaoxi Hu, Yue Ma, Yakun Xu, Peiyao Zhao, Jun Wang

《工程（英文）》 2021年第7卷第12期页码 1725-1731 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.028

摘要：

近年来科技的进步和发展使得高维数据急剧增加，研究人员对合适且有效的多元回归方法的需求也随之增长。许多传统的多元分析方法如主成分分析等已广泛应用于投资分析、图像识别和群体遗传结构分析等研究领域。然而，这些常见的方法存在其局限性，即忽略了响应之间的相关性和变量选择效率低的问题。因此，本文引入了降秩回归方法及其扩展形式——稀疏降秩回归和行稀疏的子空间辅助回归，这些方法有望满足上述需求，从而提高回归模型的可解释性。最后，为了证明这些方法在微生物组研究领域的实用价值，我们将所选择的方法应用于实际种群水平的微生物组数据，结果验证了我们方法的有效性。该方法的扩展形式为未来的组学研究特别是多元回归研究提供了有价值的指导，并为微生物组学及其相关研究领域的新发现奠定了基础。

关键词：多元回归方法降秩回归稀疏性降维变量选择

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基于回归预测集成学习的交互式图像分割 Article

Jin ZHANG, Zhao-hui TANG, Wei-hua GUI, Qing CHEN, Jin-ping LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 1002-1020 doi: 10.1631/FITEE.1601401

摘要：对于复杂场景下的自然图像，全自动图像分割方法难以获得与真实情况吻合的结果，人们常常采用交互式分割手段实现精确分割。然而，当前及背景中存在颜色相似的区域时，传统半监督图像分割方法只能通过大量增加手工标记获得精确分割结果。为此，本文提出一种结合半监督学习的基于回归预测的集成学习交互式图像分割方法。通过集成两个互补的样条回归函数，将图像分割视为一个非线性预测问题。首先，基于已标记样本训练出两个在属性上互补的多元自适应回归样条学习器（multivariate adaptive regression splines, MARS）和薄板样条回归学习器（thin platespline regression, TPSR）；接着，提出一种基于聚类假设和半监督学习的回归器增强算法，该算法从未标记样本中抽选部分样本辅助训练MARS和TPSR；然后，引入支持向量回归方法（support

关键词：交互式图像分割；多元自适应回归样条；集成学习；薄板样条回归；半监督学习；支持向量回归

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海洋二号扫描微波辐射计冷空定标和地球物理参数反演研究

周武,林明森,李延民,王振占,黄磊

《中国工程科学》 2013年第15卷第7期页码 75-80

摘要：

本文研究了海洋二号（HY-2A）扫描微波辐射计冷空定标方法和数据反演算法。建立地面观测亮温的冷空反射器权重系数矩阵修正冷空观测信号；基于海面温度、海面风速、水汽含量和云液态含量的微波辐射计辐射传输模型，计算HY-2A扫描微波辐射计不同条件下的各频率极化方式下的理论亮温，建立线性回归模型，拟合不同地球物理参数的反演系数，采用多元线性回归算法反演HY-2A微波扫描辐射计地球物理参数，对比国外成熟微波辐射计数据，得到产品精度。

关键词：扫描微波辐射计多元线性回归星星交叉冷空定标

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图引导正则最小化的随机超梯度的交替方向方法 None

Qiang LAN, Lin-bo QIAO, Yi-jie WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 755-762 doi: 10.1631/FITEE.1601771

摘要：提出并比较额外梯度交替方向的几种随机变体方法，称为带拉格朗日函数（SEGL）的随机超梯度交替方向法和带增广拉格朗日函数（SEGAL）的随机超梯度交替方向法。这些方法由两个大规模凸目标函数组成，可最小化图形引导的优化问题。机器学习中一些重要应用遵循图导引优化公式等作为线性回归、逻辑回归、Lasso结构化扩展以及结构化正则化逻辑回归的原则。通过融合逻辑回归和图形引导正则化回归，在几类数据集上进行了试验。试验结果表明所提算法优于其他竞争算法，且在实际应用中，SEGAL比SEGL性能更好。

关键词：随机优化；图形引导最小化；超梯度法；融合逻辑回归；图导向正则化逻辑回归

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基于核空间非线性特征提取的图像质量评价方法 Article

Yong DING,Nan LI,Yang ZHAO,Kai HUANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第10期页码 1008-1017 doi: 10.1631/FITEE.1500439

摘要：不同于传统方法中通过线性变换或模型表达图像的方式，本文采用高维空间的一种数学表达来揭示图像的统计特性，通过引入核独立分量分析（kernel independent component analysis,KICA）方法实现非线性转化和图像的高维特征提取。从而提出一种基于非线性特征提取的全参考图像质量评价方法。在LIVE、TID2008和CSIQ等图像质量评价数据库上的实验结果表明，图像的非线性特征更有利于图像内在质量的描述，并且本文提出的方法性能良好，与主观评价较为一致。

关键词：图像质量评价；全参考方法；特征提取；核空间；支持向量回归

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用于电网节点重要度评估的一种基于网络嵌入和支持向量回归的人工智能方法 Research Papers

Hui-fang WANG, Chen-yu ZHANG, Dong-yang LIN, Ben-teng HE

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 816-828 doi: 10.1631/FITEE.1800146

摘要：但电网在规模、结构等方面差异较大，评价指标难以涵盖电网不同状态下所有信息，因此基于指标构建的传统评估方法，其效果视情况而定，通用性不足。由此，本文提出基于人工智能的电网节点重要度评估法。最后，根据优化后的样本集训练支持向量回归模型，模型成熟后可用于电网节点重要度在线评估。结果表明，本方法能根据从样本中学到的信息有效评估电网节点重要度。相比传统指标构建法，本方法规避了片面性和主观性。此外，基于该人工智能框架，本方法可针对每个具体电网建立特定样本集，具有通用性。

关键词：电网；人工智能；节点重要度；TADW法；网络嵌入；支持向量回归

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“互联网+”智慧环保生态环境多元感知体系发展研究

刘文清,杨靖文,桂华侨,谢品华,刘锐,卫晋晋

《中国工程科学》 2018年第20卷第2期页码 111-119 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.017

摘要：

伴随信息化、大数据的蓬勃发展，“互联网+”智慧环保时代已经来临，作为数据来源的基础，“互联网+”智慧环保生态环境多元感知体系的发展和研究尤为重要。本文针对我国当前环境污染的特点和变化趋势，全面调研国内外生态环境多元感知技术的现状，分析我国在新型复合环境污染形势下对大气环境综合立体监测网络、快速环境监测技术、在线监测平台等方面的需求，系统评估我国环境监测体系差距、关键创新技术特征和发展趋势，重点考查大气、水体、土壤业务化监测和仪器分析的技术需求和瓶颈，提出了我国“互联网+”智慧环保生态环境多元感知体系的发展目标、发展思路和对策建议。

关键词：互联网+ 智慧环保多元感知体系

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基于多元数据的交通视角超大特大城市中心城区合理规模研究

陆化普,柏卓彤,吴洲豪,傅志寰

《中国工程科学》 2022年第24卷第6期页码 146-153 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.06.013

摘要：本文提出了通勤出行时间是超大特大城市中心城区合理规模的核心控制因素这一基本判断；采用大数据分析及聚类分析方法，结合城市多类土地利用的兴趣点数据、街道行政边界的地理信息系统数据，识别了我国10 个超大特大城市的现状中心城区范围

关键词：合理规模；多元数据；中心城区；超大特大城市；幸福感

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形状空间下基于级联回归的三维人脸重建 Article

Feng LIU, Dan ZENG, Jing LI, Qi-jun ZHAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第12期页码 1978-1990 doi: 10.1631/FITEE.1700253

摘要：最近，级联回归方法在基于二维图像的三维人脸重建中取得了良好的效果。本文主要探究了基于级联回归三维人脸重建中四个未解决的重要问题：（1）二维特征点数量的影响；（2）三维点云数量的影响；（3）自动二维特征点的检测方法；（4）算法的收敛。本文专门设计了一个简单有效的基于形状空间的级联回归三维重建算法。该算法有效利用各类独立的自动二维特征点检测算法，且重建的三维人脸具有和输入图像相同的姿态和表情。最后，通过大量的对比实验证明了该算法不仅有着良好的精度和计算效率，而且对加深级联回归三维重建方法的理解有着启发意义。

关键词：三维人脸重建；级联回归；形状空间；实时

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联合局部学习和组稀疏回归的无监督特征选择 Regular Papers

Yue WU, Can WANG, Yue-qing ZHANG, Jia-jun BU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第4期页码 538-553 doi: 10.1631/FITEE.1700804

摘要：为解决这一问题，本文提出联合局部学习和组稀疏回归的无监督特征选择算法。将基于局部学习聚类方法与组稀疏回归算法有机整合，选出有效反映数据流形分布同时保持组稀疏结构的特征。通过迭代算法，回归系数汇聚到重要特征上，选出能得到更优聚类效果的特征。对多个实际数据集（图像、声音和网页）的实验证明了该算法的有效性。

关键词：无监督；局部学习；组稀疏回归；特征选择

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基于液冷的电池热管理系统快充-冷却耦合规划方法 Article

陈思琦, 包能胜, Akhil Garg, 彭雄斌, 高亮

《工程（英文）》 2021年第7卷第8期页码 1165-1176 doi: 10.1016/j.eng.2020.06.016

摘要：为解决这一问题，急需一种高效的快速充电-冷却规划方法。此次研究针对锂离子电池组的快速充电过程，设计了一种配有微流道的基于液冷的热管理系统。基于81组实验数据，提出了一种基于神经网络的回归模型，由三个考虑以下输出的子模型构成：最高温度、温度标准差及功耗。此回归模型用于预测一个设计方案全集的三个输出参数，此全集由不同充电阶段的充电电流倍率[0.5C、1C、1.5C、2C和2.5C（1C = 5 A）]，以及不同的冷却液流量（0.0006 kg·本文所提出的方法可供电动汽车行业在实际快速充电工况下使用。此外，可以基于实验数据预测最佳快速充电-冷却计划，从而显著提高充电过程设计的效率，并控制冷却过程中的能耗。

关键词：锂离子电池组快速充电神经网络回归规划荷电状态功耗

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基于改进型分簇和核岭回归的RSS室内定位算法 Research Articles

乐燕芬,张贺娜,施伟斌,姚恒

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 827-838 doi: 10.1631/FITEE.2000093

摘要：离线阶段采用一种改进的分簇方法，采用K中心点分簇算法，把物理位置位于簇外边缘的参考点加入簇指纹库，使得参考位置点的RSS信号特性与物理位置结合。在线定位时，基于簇匹配的粗定位与簇内二次精确定位结合。簇内定位采用基于核岭回归的算法，通过核函数实现RSS信号特性与物理位置非线性关系挖掘，同时算法在簇内成员中进行，减小了时间复杂度。

关键词：室内定位；接收信号强度（RSS）指纹；核岭回归；簇匹配；改进型分簇

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非线性计数系统的关键因子辨识方法 Research Article

张新民,王静波,魏驰航,宋执环

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第1期页码 123-133 doi: 10.1631/FITEE.2000324

摘要：本文针对非线性计数系统，提出基于敏感性分析的广义高斯过程回归（SA-GGPR）建模方法，以识别影响系统输出的关键因子。SA-GGPR采用具有泊松似然的GGPR模型描述非线性计数系统。SA-GGPR方法通过定量评估不同输入对系统输出的影响来辨识影响系统输出的关键因子。在模拟非线性计数系统和实际钢铁轧制过程的应用结果表明，SA-GGPR方法在识别精度方面优于几种先进方法。

关键词：关键因子；非线性计数系统；广义高斯过程回归；敏感性分析；钢铁轧制过程

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考虑设计参数扰动的芯片多元参数成品率预测算法 Article

Xin LI,Jin SUN,Fu XIAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第12期页码 1344-1359 doi: 10.1631/FITEE.1601225

摘要：但是，当前芯片参数成品率预测算法主要局限于单一性能指标成品率预测或对多个单性能指标成品率进行均衡优化，而不能同时针对多个性能指标约束进行多元参数成品率预测，易造成参数成品率精度缺失。基于以上问题，本文将多个性能指标同时作为约束条件，提出一种芯片多元参数成品率预测方法。该方法首先考虑PVT参数扰动，利用自适应弹性网（Adaptive elastic net, AEN）对芯片性能指标进行建模。最后，同时考虑多个芯片性能指标约束，根据Copula方法准确预测芯片多元参数成品率。实验结果表明，本文方法可以在指定性能指标约束下对芯片多元参数成品率进行有效预测，并可为芯片设计人员提供任意性能指标约束下的多元参数成品率预测曲面。

关键词：成品率预测；参数扰动；多元参数成品率；性能建模；稀疏表示

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过程操作性能的在线评估与诊断

Sedghi Shabnam,Huang Biao

《工程（英文）》 2017年第3卷第2期页码 214-219 doi: 10.1016/J.ENG.2017.02.004

摘要：

随着时间的推移，过程性能会因为过程变动和不确定性从其初始状态偏移，这使系统性地发展基于日常过程操作数据的在线最优性评估方法变得必要。本文中，我们建立了一个用于多模态、多操作区域的典型过程的最优性评估，该方法也能够处理模态切换时的过渡状态的最优性评估。在该框架中，核密度方法被改进，并被用于操作模态检测。在在线阶段，结合过程系统的先验知识，基于模型的聚类判别分析方法(model-based clustering discriminant analysis，MclustDA) 被用于模态检测。此外，稳态模态的多模态特性由混合概率主成分回归方法(mixture probabilistic principal component regression，MPPCR) 处理；动态主成分回归方法(dynamic除此以外，一种基于序列浮动前向搜索(sequential forward floating search,SFFS) 的概率因果关系检测方法被引入，用以检测系统的不良或非最佳性能。

关键词：最优性能评估概率主成分回归多模态过程