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2006 14

2005 18

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关键词

神经网络 27

人工智能 7

机器学习 6

人工神经网络 5

检测 5

深度学习 5

BP神经网络 4

无损检测 4

网络 4

网络安全 4

网络空间安全 4

2020 3

COVID-19 3

智能制造 3

网络空间 3

BP算法 2

RBF神经网络 2

中国制造 2

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排序：展示方式：

AED-Net——异常事件检测网络 Article

王田, 苗子琛, 陈禹昕, 周毅, 单光存, Hichem Snoussi

《工程（英文）》 2019年第5卷第5期页码 930-939 doi: 10.1016/j.eng.2019.02.008

摘要：

长期以来，在拥挤场景中检测异常事件都是一项具有挑战性的任务。为解决这一问题，本文提出了一种名叫异常事件检测网络（AED-Net）的自监督框架，它由主成分分析网络（PCANet）和核主成分分析（kPCA）组成。kPCA可作为一种单类分类器，被用于识别场景中的异常事件。与目前流行的一些深度学习方法相比，该框架完全是自监督的，因为它只使用正常情况下的视频序列。通过对明尼苏达大学公共监测人类活动数据集（UMN数据集）和加州大学圣地亚哥分校监测异常数据集（UCSD数据集）进行全局和局部异常事件进行检测发现，与其他最先进的方法相比，该方法具有更好的等误差率（EER

关键词：异常事件检测异常事件检测网络主成分分析网络核主成分分析

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基于最小化重构误差的生成对抗网络异常检测 Article

Huan-gang WANG, Xin LI, Tao ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 116-125 doi: 10.1631/FITEE.1700786

摘要：生成对抗网络是机器学习领域近年来最令人瞩目的进展，它通过在二人零和博弈中达到纳什均衡来训练模型。生成对抗网络由一个生成器和一个判别器构成，二者通过对抗学习机制进行训练。本文引入并调查了生成对抗网络在异常检测中的应用。在训练阶段，生成对抗网络从正常数据中学习；然后，基于过去的未知数据，生成器和判别器可以通过学习到的决策边界，区分异常和正常模式。提出的基于生成对抗网络的异常检测方法在MNIST数字数据集和田纳西-伊斯曼标准数据集上的性能表现极具竞争力。

关键词：生成对抗网络；异常检测；田纳西-伊斯曼过程

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一种非侵入式的基于功耗的可编程逻辑控制器异常检测方案 Article

Yu-jun XIAO, Wen-yuan XU, Zhen-hua JIA, Zhuo-ran MA, Dong-lian QI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第4期页码 519-534 doi: 10.1631/FITEE.1601540

摘要：近些年来，针对PLC的攻击事件显著增加，这表明PLC存在很大的脆弱性，同时也提醒人们保护PLC安全的重要性。不幸的是，传统的入侵检测系统和杀毒软件并不能很好地保护PLC的安全，因此，针对PLC的有效的安全防护方案有待被研究。基于上述背景，本文提出了一种非侵入式的基于功耗的PLC异常检测方案。该方案通过分析PLC运行时的功耗变化来检测PLC中是否运行异常程序，分为功耗信息获取与功耗分析两部分。为了更好的分析功耗信息，本文首先从原始功耗数据中提取有效的特征值组合，然后利用正常样本来训练一个基于长短记忆（long short-term memory, LSTM）单元的神经网络模型，利用该模型对后续正常样本进行预测该方案的优点是无需对原工控系统的封装部分进行软硬件的修改，且无需负样本即可实现对未知攻击的检测。

关键词：工业控制系统；可编程逻辑控制器；边信道；异常检测；基于长短记忆单元的神经网络模型

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FAAD：一种无监督快速准确的数据流上多维序列异常检测方法 Regular Papers

Bin LI, Yi-jie WANG, Dong-sheng YANG, Yong-mou LI, Xing-kong MA

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第3期页码 388-404 doi: 10.1631/FITEE.1800038

摘要：最近，序列异常检测被广泛应用于许多领域。这些领域中的序列数据在数据流上通常是多维的。设计同时满足检测精度和速度的数据流上多维序列异常检测方法是一个挑战。因为：（1）序列数据和庞大状态空间的维度冗余导致序列建模能力较差；（2）异常检测无法适应数据流的高速性，尤其是概念漂移会降低检测率。一方面，大多数现有序列异常检测方法集中在单维序列。为提高数据流上多维序列异常检测性能，提出一种新型无监督快速和准确异常检测（fast and accurate anomaly detection，FAAD）方法，该方法包括3种算法。最后，“基于模型动态调整的异常缓冲”（anomaly buffer based on model dynamic adjustment，ABMDA）方法显著降低数据流中概念漂移的影响。在流平台Storm上实施FAAD检测多维日志审计数据。与现有异常检测方法相比，FAAD在检测精度和速度方面不受概念漂移影响，具有良好性能。

关键词：数据流；多维序列；异常检测；概念漂移；特征选择

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基于频谱细化的列车轮对轴承故障在线检测

黄采伦,余小华,陈安华,张剑

《中国工程科学》 2007年第9卷第7期页码 61-64

摘要：

列车轮对轴承故障是危及列车运行安全的重要因素之一，对其准确检测是高速重载列车需要解决的关键问题。当轮对轴承出现异常时，其振动信号中的幅值就会出现突变点，据此提出了利用频谱细化技术对轮对轴承的振动加速度信号进行分析的方法。实验结果表明，该方法实现了轮对轴承异常的高精度检测，说明这种方法比常规的方法能更有效地检测出轮对轴承的异常状态。

关键词：轮对轴承频谱细化异常检测

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水处理系统网络攻击的检测和定位：基于熵的方法 Research Article

刘可1,汪慕峰2,麻荣宽1,张镇勇2,魏强1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第4期页码 587-603 doi: 10.1631/FITEE.2000546

摘要：然而，网络和基础设施中潜在的漏洞使水处理系统很容易遭受网络攻击。由于水处理系统对于实时性和可用性的严苛要求，传统的面向信息系统的防御机制无法直接应用于水处理系统。本文提出一种基于熵的入侵检测方法来抵御针对系统中控制器（如可编程逻辑控制器）的攻击。由于水处理系统运行条件的变化，在模型采用静态阈值进行检测时会产生较高误报率。因此本文提出一种动态阈值调整机制来提高所提方法的检测性能。为验证所提方法，我们建立了一个包含超过50个测量点的高保真水处理系统测试平台。在两种攻击场景下进行实验，共涵盖了36次攻击。结果表明，所提方法能够实现97.22%的检测率和1.67%的误报率。

关键词：工业信息物理系统；水处理系统；入侵检测；异常状态；检测和定位；信息论

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通过物流机器人网络实现仓库自动化：一种信息物理控制方法 Tutorial

蔡凯

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第5期页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.2000156

摘要：本文提供使用机器人网络实现仓库自动化的背景教程并回顾近期相关文献。提出一种新的信息物理控制方法，以实现多机器人服务“货到人”物流作业的安全、无锁死、高效和自适应行为。

关键词：离散事件系统；信息物理系统；机器人网络；仓库自动化；物流

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数据驱动的加工过程异常诊断 Article

Y.C. Liang, S. Wang, W.D. Li, X. Lu

《工程（英文）》 2019年第5卷第4期页码 646-652 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.012

摘要：

为了在计算机数控（CNC）加工过程中实现零缺陷生产，开发有效的异常检测诊断系统势在必行。为了解决这个问题，本文提出了一种全新的异常数据驱动的诊断系统。在该系统之中，我们持续收集随动态加工过程而产生的状态监测功率数据，并以此支持在线诊断分析。随后我们即从监控数据中提取关键特征，并定义阈值以识别异常。考虑到加工过程中机床和工装的动态条件，用于识别异常的阈值可以调整。我们还可以基于历史数据利用果蝇优化（FFO）算法优化阈值，以实现更准确的检测。通过实践验证，我们证明了该系统在工业应用中的有效性和巨大前景。

关键词：计算机数控加工异常检测果蝇优化算法数据驱动方法

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我国突发公共卫生事件应急防控体系建设研究

王卓然,李明穗,蒋慧莉,杨俊涛,杨维中,刘德培

《中国工程科学》 2021年第23卷第5期页码 18-23 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.05.003

摘要：

突发公共卫生事件严重危害人民生命健康，对国家安全、社会稳定和经济发展造成严重后果。本文在新型冠状病毒肺炎疫情应急背景下，从监测预警和评价、诊断与治疗、基础科学研究、人才教育培训、物质设备产业支撑和社会动员与协调行动六大体系分析我国突发公共卫生事件应急防控体系建设现状，指出强化体系建设是我国新发展阶段的现实需求根据我国公共卫生体系建设在机构定位和能力建设、投入和支撑硬件、管理体系等方面存在的不足，提出建立国家统筹协调和应急指挥机制体系，强化临床、科技、教育、产业支撑能力及进一步推进国际合作等下一阶段加强我国突发公共卫生事件应急防控体系建设的建议

关键词：突发公共卫生事件，防控体系，防治合一，检测预警，产业支撑

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零件加工质量（尺寸和表面粗糙度）在线检测技术研究

陈爱弟,王信义

《中国工程科学》 2000年第2卷第12期页码 73-77

摘要：

文章研究零件加工质量在线检测的方法和关键技术。在分析在线检测工件尺寸和表面粗糙度检测方法及特点的基础上，建立检测工件尺寸的神经网络和检测表面粗糙度的模糊神经网络，并且建立了零件加工质量在线检测系统。实验表明该方法能够正确地实时检测工件的尺寸变化和工件表面粗糙度。

关键词：在线检测神经网络模糊神经网络尺寸精度表面粗糙度

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云网络故障诊断系统及工具综述 Review Articles

戚依宁1,方崇荣1,刘昊俣1,康达祥2,吕彪2,程鹏1,陈积明1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第8期页码 1031-1045 doi: 10.1631/FITEE.2000153

摘要：近年来，云网络已成为支撑人们正常生产生活的重要基础产业。然而，随着云网络日益复杂化，网络故障越来越容易出现，并且造成巨大经济损失。因此，为保障云网络性能，防止故障造成恶劣影响，云网络故障诊断已成为云服务提供商的重点研究技术之一。由于云网络的特性（例如虚拟化和多租户），将传统网络诊断工具移植到云网络面临不少困难。此外，许多现有工具无法解决云网络的独有问题。本文总结了近年提出的可用于云网络生产环境的最先进的云网络故障诊断系统及工具，并根据其特点分类。此外，根据云网络特点，分析了云网络故障诊断与传统网络故障诊断的区别。考虑到云网络的实际生产需求，提出设计云网络故障诊断工具时应注意的要点。此外，讨论了云网络故障诊断在未来发展中面临的机遇与挑战。

关键词：云网络；网络诊断；网络异常；网络监控

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基于深度Q学习网络与新训练算法的服务机器人主动物品检测模型 Research Article

刘少鹏,田国会,崔永成,邵旭阳

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第11期页码 1673-1683 doi: 10.1631/FITEE.2200109

摘要：

本文研究了主动物品检测(AOD)问题。AOD是服务机器人在家庭环境中完成服务任务的重要组成部分，通过适当的移动动作引导机器人接近目标物品。因此，本文提出一种基于深度Q学习网络的AOD模型，并设计了一种新的模型训练算法。该模型旨在拟合各种动作Q值，包括状态空间、特征提取和多层感知机。

关键词：主动物品检测；深度Q学习网络；训练算法；服务机器人

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基于海面更快区域卷积神经网络的导航雷达平面位置指示器图像海面目标检测方法 Research Article

陈小龙,牟效乾,关键,刘宁波,周伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第4期页码 630-643 doi: 10.1631/FITEE.2000611

摘要：更快的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）作为一种经典深度学习目标检测算法，已广泛应用于高分辨率合成孔径雷达和逆合成孔径雷达的图像检测。本文以导航雷达PPI图像为例，针对复杂背景（如海杂波）和目标特性情况，提出一种基于海面的更快的区域卷积神经网络（Marine-Faster R-CNN）算法的海面目标检测方法。该方法利用卷积神经网络（CNN）对雷达回波生成的PPI图像进行特征提取和目标识别。首先，为提高检测海面目标的准确率，降低虚警率，设计了特征融合网络FFNet（Feature Fusion Network），并从锚点尺度、多目标检测、数据样本平衡性、尺度归一化等方面优化Faster R-CNN，并基于此建立Marine-Faster R-CNN海面目标检测模型。

关键词：海面目标检测；导航雷达；平面位置指示器（PPI）图像；卷积神经网络；更快的区域卷积神经网络

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流追踪：一种软件定义网络中低开销的时延测量和路径追踪方法 Article

硕汪,娇张,韬黄,江刘,韵洁刘,F. Richard YU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 206-219 doi: 10.1631/FITEE.1601280

摘要：为了针对不同的应用和流量提供服务质量保障和差异化服务，负载均衡和多优先级队列技术被广泛地应用于网络中。在传统网络中，网络管理员经常使用“traceroute”和“ping”工具来检测负载均衡机制或者服务质量策略是否正常工作。然而，由于这些工具并不被现有的OpenFlow交换机所支持，所以还不能够应用于软件定义网络中。此外，traceroute和ping依靠主动发送探测包来探测路径。基于此发现，我们提出了一套新的软件定义网络中的流追踪机制“FlowTrace”，利用它来追踪任意流量的转发路径以及测量数据流所经历的链路时延。该工具通过收集交换机的流表来计算流的转发路径。在获得流的真实转发路径后，我们提出了一种新的测量方法来测量不同流的网络时延。最后，实验结果显示我们设计的方法可以准确的找出流的真实转发路径并测量出不同种类流所经历的时延。

关键词：软件定义网络；网络检测；路径追踪

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基于矿物异常分析的隧道内不良地质识别方法及案例分析 Article

许振浩, 余腾飞, 林鹏, 李术才

《工程（英文）》 2023年第27卷第8期页码 150-160 doi: 10.1016/j.eng.2022.09.013

摘要：本研究提出了一种基于矿物异常分析的隧道不良地质识别方法（adverse geology identification through mineral anomaly analysis, AGIMAA），该方法基于地质异常理论，将矿物异常作为不良地质的识别标志。该方法首先基于探索性数据分析（exploration data analysis, EDA）计算矿物异常阈值，然后根据阈值评估矿物异常，最后根据矿物异常特征分析识别不良地质。建立了背景样本动态扩充流程，通过调整异常阈值实现对矿物异常的动态评估。该方法已在花岗岩隧道中得到验证和应用。在隧道里程142+800-142+860范围内，根据原岩矿物斜长石和角闪石含量的异常减少，以及蚀变矿物绿泥石、浊沸石和绿帘石含量的异常增加，成功识别出F₃₇断层。

关键词：矿物异常不良地质断层蚀变异常阈值