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2019 49

2018 26

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2016 20

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2013 5

2012 6

2011 8

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2009 6

2008 6

2007 10

2006 13

2005 21

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关键词

信息技术 41

2020 25

信息化 13

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2019 6

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农业科学 4

学术会议 4

目标识别 4

能源 4

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一种易用的实体识别消歧系统评测框架 Article

辉陈,宝刚魏,一鸣李,Yong-huai LIU,文浩朱

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 195-205 doi: 10.1631/FITEE.1500473

摘要：实体识别消歧是知识库扩充和信息抽取的重要技术之一。近些年该领域诞生了很多研究成果，提出了许多实体识别消歧系统。但由于缺乏对这些系统的完善评测对比，该领域依然处于良莠淆杂的状态。因此很有必要设计一个评测框架对各个系统进行统一评测。本文提出一个实体识别消歧系统的统一评测框架，用于公平地比较各个实体识别消歧系统的效果。该框架代码开源，可以采用新的系统、数据集、评测机制扩展。通过该框架评测实体系统，可以分析得到系统各个模块的优劣之处。本文分析对比了几个公开的实体识别消歧系统，并总结出了一些有用的结论。

关键词：实体识别消歧；评测框架；信息抽取

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基于众包标签数据深度学习的命名实体消歧算法 Article

Le-kui ZHOU,Si-liang TANG,Jun XIAO,Fei WU,Yue-ting ZHUANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 97-106 doi: 10.1631/FITEE.1601835

摘要：命名实体消歧主要研究如何将存在歧义的文本描述映射到其对应知识库（例如Wikipedia）中的实体。本文结合群体智能（即群体用户生成的标签）和深度学习（即数据驱动学习），提出了在命名实体消歧过程中生成区别度更高的特征方法。具体来说，通过设计一个众包模型，学习文本描述或实体所对应“众包特征”，然后利用“众包特征”对动态卷积神经网络（Dynamic convolutional neural network, DCNN）进行优化，最后用优化得到的DCNN来提取“深度众包特征”，以此来解决传统命名实体消歧算法中单独依赖手工设计特征的不足。本文所提出方法巧妙将群体认知（由众包标签反映）结合到命名实体消歧深度学习框架中。实验分析表明，当有足够多众包标签时，所提出方法优于传统手工设计特征。

关键词：命名实体消歧；众包计算；深度学习

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网络空间安全命名实体识别综述 Review Article

高宸1,张璇1,2,3,韩梦婷1,刘会1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1153-1168 doi: 10.1631/FITEE.2000286

摘要：整合大规模、异构和非结构化的网络空间安全信息，对网络空间安全实体进行识别和分类，有助于处理和解决网络空间安全问题。由于网络空间安全领域文本的复杂性和多样性，使用传统的命名实体识别（NER）方法难以识别该领域中的安全实体。本文介绍该领域NER的各种方法和技术，包括基于规则的方法、基于字典的方法和基于机器学习的方法，并讨论该领域NER研究面临的问题，如实体词组的结合与分离、非标准化的命名约定、缩写和大量嵌套等。

关键词：命名实体识别（NER）；信息抽取；网络空间安全；机器学习；深度学习

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一种基于特征模板和CNN-BiLSTM-CRF的网络安全实体识别方法 Research Papers

Ya QIN, Guo-wei SHEN, Wen-bo ZHAO, Yan-ping CHEN, Miao YU, Xin JIN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 872-884 doi: 10.1631/FITEE.1800520

摘要：利用海量网络安全威胁情报数据，构建网络安全知识图谱实施深度关联分析和挖掘，可帮助识别安全威胁并提出相应防御措施。这已成为网络安全领域研究热点。本文针对网络安全文本数据，研究实体识别算法，为构建网络安全知识图谱奠定基础。传统方法难以识别网络安全领域的新实体、中英文混合安全实体等，且提取的特征不够充分。本文在神经网络模型基础上，提出基于特征模板的CNN-BiLSTM-CRF网络安全实体识别算法。首先构建人工特征模板，提取局部上下文特征。最后利用CRF对安全实体进行标注。结果表明，在大规模网络安全数据集上，该方法优于其它算法，F值达到86%。

关键词：网络安全知识图谱；网络安全实体；特征模板；实体识别；神经网络

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利用两类投影方法进行特征融合的人脸识别

张生亮,徐勇,杨健,杨静宇

《中国工程科学》 2006年第8卷第8期页码 50-55

摘要：

提出了利用两类投影抽取特征、用并行策略融合特征进行人脸识别的新方法。先用一维的基于向量的投影抽取一组特征，再用基于二维的图像投影的方法抽取一组特征，用复向量将样本的两组特征向量组合在一起，在复向量空间分析主分量(CPCA)，抽取人脸图像的鉴别特征。在FERET人脸库上的实验结果表明，该方法的识别性能比用单个特征有10%左右的提高。

关键词：特征融合线性鉴别分析(LDA) 特征抽取人脸识别

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学习挑选伪标签：一种用于命名实体识别的半监督学习方法 Research Articles

李真真,冯大为,李东升,卢锡城

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第6期页码 809-962 doi: 10.1631/FITEE.1800743

摘要：深度学习模型在命名实体识别（NER）中实现了最先进的性能；然而，其良好性能很大程度上依赖于大量标记数据。在某些特定领域，例如医学、金融和军事领域，标记数据非常稀缺，而未标记数据则很容易获得。过往研究使用未标记数据丰富词的表示，却忽略了未标记数据中对NER任务很可能有帮助的大量实体信息。本文提出一种用于NER任务的半监督方法，其通过学习一个判别模块筛除错误伪标签，以创建高质量标注数据。该半监督框架包括3个步骤：为特定NER任务构建最佳单神经网络模型，学习一个评价伪标签的模块，以及迭代创建新的标记数据和改进NER模型。两个英语NER任务和一个中文医疗命名实体识别任务的实验结果表明，该方法进一步提高了最佳单神经模型的性能。

关键词：命名实体识别；无标注数据；深度学习；半监督学习方法

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统计不相关最佳鉴别矢量集的本质研究

吴小俊,杨静宇,王士同,刘同明,Josef Kittler

《中国工程科学》 2004年第6卷第2期页码 44-47

摘要：该方法对代数特征抽取具有普遍适用性。用ORL人脸数据库的数值实验，验证了该方法的有效性。

关键词：模式识别特征抽取鉴别分析广义最佳鉴别矢量集人脸识别

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双枝模糊决策与决策识别问题

史开泉,李歧强

《中国工程科学》 2001年第3卷第1期页码 71-77

摘要：

文章提出具有中性域X^*(X^*≠{x})X的上的双枝模糊决策的概念和决策优化分析模型、决策判定定理、决策识别定理、决策去余定理和决策因素域X上的挖洞原理

关键词：双枝模糊决策决策模型决策判定定理决策识别定理决策去余定理挖洞原理

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基于光谱辐射信息的高温目标图像识别

范学良,程晓舫,许军

《中国工程科学》 2004年第6卷第6期页码 57-62

摘要：

利用光学及辐射度学的基本原理，对成像过程进行理论分析，建立了照明条件下识别视场中高温目标的数学模型，揭示了影响识别效果的各物理因素。通过对这些物理因素进行分析，指出“切割波段”可有效提高信噪比，将高温目标识别出来，并通过液晶光阀予以技术实现。实验结果验证了该方案的可行性及有效性。

关键词： CCD影像目标识别辐射信息液晶光阀

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具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络 Research Article

李响1,2,李一兵1,2,汤春瑞3,4,李迎松1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第5期页码 742-758 doi: 10.1631/FITEE.2200253

摘要：为了提高多变环境下调制信号识别的准确性、减少先验知识不足等因素对识别结果的影响，研究人员逐渐采用深度学习技术来替代传统的调制信号处理技术。为了解决低信噪比下调制信号识别精度低的问题，我们设计了一种具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络，在标签平滑的对称交叉熵函数作用下识别实际采集的调制信号。该网络由一个具有深度自适应阈值学习的消噪编码器和一个具有多尺度特征融合的解码器组成。将两个模块进行跳跃连接，共同作用以提高整体网络的鲁棒性。实验结果表明，该方法在低信噪比下比以前的方法具有更好的识别效果。该网络展示了对噪声阈值的灵活自学习能力以及所设计的特征融合模块对各种调制类型的多尺度特征获取的有效性。

关键词：信号消噪；深度自适应阈值学习网络；多尺度特征融合；调制识别

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知识论框架通向信息-知识-智能统一的理论

钟义信

《中国工程科学》 2000年第2卷第9期页码 50-64

摘要：文章旨在提出和建立知识论的框架体系，包括它的基础和主体两部分。基础部分主要给出知识的概念、定义、表示、度量、推理和决策规则；主体部分的核心是阐明由信息提炼知识（知识生成）以及由知识形成智能（知识激活）的机理。知识论的建立将为信息论-知识论-智能论的统一理论奠定坚实的基础，促进人们在更高的水平上利用信息和知识，研究、设计和应用各种智能机器，推动经济和社会的发展。

关键词：知识知识量知识生成知识激活信息-知识-智能的统一理论

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提升KPCA方法特征抽取效率的算法设计

徐勇,杨静宇,陆建峰

《中国工程科学》 2005年第7卷第10期页码 38-42

摘要：

在PCA基础上发展出的KPCA方法能抽取样本的非线性特征分量。然而, 基于KPCA的特征抽取需计算所有训练样本与待抽取特征的样本间的核函数, 因此, 训练集的大小制约着特征抽取的效率。该算法抽取某样本特征时，只需计算该样本与节点间的核函数即可。实验结果显示，IKPCA在对应较好性能的同时，具有明显的效率上的优势。

关键词： KPCA IKPCA 特征抽取特征空间

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利用两个自适应特征改进实体链接 Research Article

张鸿彬,陈权,张伟文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第11期页码 1620-1630 doi: 10.1631/FITEE.2100495

摘要：

实体链接是自然语言处理中的一项基本任务。现有的基于神经网络的系统更多地关注全局模型的构建，而忽略了局部模型中潜在的语义信息和有效实体类型信息的获取。本文提出两个自适应特征，其中第一个自适应特征使得局部和全局模型能够捕获潜在信息，第二个自适应特征能够描述实体类型嵌入的有效信息。这些自适应特征可以很自然地协同工作来处理一些不确定的实体类型信息。实验结果表明，我们的实体链接系统在AIDA-B和MSNBC数据集上取得了最佳的性能，并在域外数据集上达到了最佳的平均性能。这些结果表明，所提出的自适应特征能够基于其自身不同的上下文来捕获有利于实体链接的信息。

关键词：实体链接；局部模型；全局模型；自适应特征；实体类型

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用于定义系统表现特征的基因型与表型仓库数据库的信息图式构造方法 Article

Shahab POURTALEBI,Imre HORVÁTH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第9期页码 862-884 doi: 10.1631/FITEE.1600997

摘要：概要：我们的长期目标是为复杂、异构系统（如信息物理系统）的预实体化设计建立一个软件工具箱。因此，我们提出了一种基于信息模式构造（information schema construct, ISC）的方法用以构造相关联的仓库数据库图式以及前述的SMF。本文中我们给出了创建基因型和表型所必需的信息模式构造。这些信息模式构造提高了数据库的开发效率，并使数据之间的联系透明化。下一步研究中我们将重点关注基于SMF实例的系统建模方法的实施细节。

关键词：信息物理系统；软件工具箱；预实体化设计；系统表现特征；仓库；数据库图式；基因型系统表现特征；表型系统表现特征；实例系统表现特征；信息模式构造

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消光法测定磷酸铵盐微粒灭火剂灭火浓度研究

殷志平,刘爱华,潘仁明

《中国工程科学》 2008年第10卷第7期页码 90-95

摘要：

采用过滤称重法配合激光消光法对两种粒度的磷酸铵盐微粒灭火剂在杯式燃烧器中的灭火浓度进行了研究，得出了激光测定磷酸铵盐微粒灭火剂的质量浓度标定曲线和微粒灭火剂的灭火浓度m²/g，平均灭火质量浓度分别为32.9 g/m³和41.6 g/m³，前者的灭火效能比后者高出25 % ～ 30 %，且前者采用激光消光法测定时相对误差较小

关键词：激光消光法过滤称重法微粒灭火剂灭火浓度