Search | Engineering

订阅投稿

首页工程期刊工程焦点工程成就工程前沿关于我们 English

资源类型

期刊论文 8

年份

2023 1

2020 1

2018 1

2017 2

2016 1

2001 2

关键词

抄袭检测；源检索；查询生成；机器学习；排序学习 1

排序 1

排序问题遗传算法 1

有序排序；维度情感识别；效价度；激活度；脸部图像处理 1

模糊 1

污染事故 1

深度学习；推荐系统；高速公路网络；块坐标梯度下降 1

碳纳米管场效应晶体管（CNTFET）；优化算法；基于非支配排序的遗传算法II（NSGA-II）；栅极扩散输入（GDI）；近似计算 1

评价 1

软件缺陷预测；特征选择；相似性度量；特征权重；特征排序列表 1

软件需求；需求排序技术；排序架构；计划博弈；层级分析 1

进化决策 1

进化机器人 1

风险 1

展开︾

检索范围：

排序：展示方式：

基于候选方案排序的进化决策方法

荔建琦,陈火旺,王兵山

《中国工程科学》 2001年第3卷第1期页码 62-70

摘要：提出基于候选方案排序的进化决策方法。通常通过分析得出一组与候选方案期望效用相关的指标，设计决策规则归结为寻找二者之间的相关关系。如果将所有候选方案按其对效用有影响的指标分为n类，并利用进化算法在n!空间中搜索全部方案的期望效用排序，则根据此排序作出最佳决策。提出针对排序问题的遗传算法。

关键词：进化决策进化机器人排序问题遗传算法

HTML PDF 收藏

RePizer：一种软件需求排序架构 Article

Saif Ur Rehman KHAN,Sai Peck LEE,Mohammad DABBAGH1,Muhammad TAHIR,Muzafar KHAN,Muhammad ARIF

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第8期页码 750-765 doi: 10.1631/FITEE.1500162

摘要：已有的需求排序架构缺少对历史数据的记录，而这些历史数据有助于从类似项目中方便地选取最适合的需求排序技术。本文中，我们提出一种名为RePizer的软件需求排序架构，该架构与一种选定的需求排序技术联合使用，可以基于给定标准(如开发成本)，为软件需求优先级排序。基于RePizer架构，采用已有的两种需求排序技术：计划博弈(planning game, PG)和层级分析(analytical hierarchy process, AHP)，分别比较各自的预期准确度和易用程度

关键词：软件需求；需求排序技术；排序架构；计划博弈；层级分析

HTML PDF 收藏

重大环境污染事故风险模糊排序方法研究

熊德琪,陈钢,李琼

《中国工程科学》 2001年第3卷第8期页码 46-50

摘要：

根据工厂重大环境污染事故风险评价呈多指标多层次结构，且风险性排序具有相对性和模糊性的特点，运用模糊集理论中的权距离和隶属度概念，并将最小二乘法加以拓展，提出能够有效解决此类多指标多层次排序或优选问题的模糊排序方法用于对大连市4家重点工厂的事故风险性进行评价和排序，评价结果合理、准确。

关键词：污染事故风险排序评价模糊

HTML PDF 收藏

激活–效价维度空间中基于脸部图像的情感等级排序方法 None

Guo-peng XU, Hai-tang LU, Fei-fei ZHANG, Qi-rong MAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 783-795 doi: 10.1631/FITEE.1700270

摘要：因此，我们提出一个在激活和效价维度空间下的基于脸部图像的情感等级排序框架。我们的方法能够通过离散化连续的情感标注得到情感等级，并恰当地利用它们之间的有序信息。实验结果表明，所提出的基于排序的情感识别方法在激活和效价两个维度上都是有效的。

关键词：有序排序；维度情感识别；效价度；激活度；脸部图像处理

HTML PDF 收藏

基于机器学习的抄袭源检索的查询生成方法 Article

Lei-lei KONG, Zhi-mao LU, Hao-liang QI, Zhong-yuan HAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1556-1572 doi: 10.1631/FITEE.1601344

摘要：本文提出使用统计机器学习方法解决源检索的查询生成问题，将源检索的查询生成形式化到一个排序学习的框架下，从备选查询中选择有利于提高源检索性能的查询，力争在每个可疑文档片段上获得最优的源检索性能。为了解决排序学习训练用例的缺失，提出了基于现有源检索语料构建查询生成语料的方法。在PAN抄袭源检索评测数据上的试验结果证明了该方法具有统计意义地优于多个基线方法。

关键词：抄袭检测；源检索；查询生成；机器学习；排序学习

HTML PDF 收藏

HAM：一种融入文本信息的深度协同排序方法 Research Articles

王铖微1,3,周腾飞3,谌晨1,3,胡天磊1,3,陈刚2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第8期页码 1119-1266 doi: 10.1631/FITEE.1900382

摘要：为解决上述问题，本文提出一种新的基于极深神经网络的排序推荐方法：高速网络推荐器(HighwAy recoMmender, HAM)。

关键词：深度学习；推荐系统；高速公路网络；块坐标梯度下降

HTML PDF 收藏

一种面向软件缺陷预测的相似性度量特征选择方法 Article

Qiao YU, Shu-juan JIANG, Rong-cun WANG, Hong-yang WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1744-1753 doi: 10.1631/FITEE.1601322

摘要：首先，根据不同类样本间的相似性来更新特征权重；然后，按照特征权重值降序排列生成特征排序列表，并依次选取特征排序列表中的所有特征子集；最后，在KNN（k-nearest neighbor）模型上验证所有特征子集的分类性能