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期刊论文 1902

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会议信息 68

年份

2024 4

2023 164

2022 181

2021 195

2020 155

2019 158

2018 118

2017 143

2016 101

2015 72

2014 62

2013 44

2012 51

2011 57

2010 56

2009 38

2008 52

2007 60

2006 54

2005 68

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关键词

人工智能 28

神经网络 27

遗传算法 21

2020 15

深度学习 13

智能制造 12

生物工程 12

生物材料 11

生物质 11

机器学习 10

模式识别 10

能源 10

增材制造 9

可持续发展 8

2019 7

农业科学 7

抗击疫情 7

组织工程 7

中国 6

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检索范围：

排序：展示方式：

一种基于分块步态模板的鲁棒性步态识别方法 Research Articles

王科俊,刘亮亮,丁欣楠,于凯强,胡钢

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000377

摘要：步态识别具备远程识别的巨大潜力，但这种方法很容易受到与身份无关的因素影响，例如穿衣、随身携带的物体和角度。目前基于步态模板的方法可以有效表示步态特征。每一种步态模板都有其优势以及表征不同的显著信息。本文提出一种步态模板融合方法，以避免经典的步态模板（例如步态能量图像方法）的不足——经典步态模板表征的不完整信息对轮廓变化很敏感。所提步态模板融合方法采取分块的方法，以表征行人不同身体部位的不同步态习惯。根据人体各部分特点将融合的步态模板为3个部分（头部、躯干和腿部区域），然后将这3部分的步态模板分别输入卷积神经网络学习从而获得融合的步态特征。实验结果表明，所提步态识别方法具有良好准确性和鲁棒性。

关键词：步态识别；分块算法；步态模板；步态分析；步态能量图；深度卷积神经网络；生物特征识别；模式识别

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模糊中心聚类的模式识别学习方法

曾黄麟,袁慧,刘小芳

《中国工程科学》 2004年第6卷第11期页码 33-37

摘要：基于一个约束条件下的非线性规划问题的优化计算思想，把模糊中心聚类中计算输入矢量与中心的距离来实现聚类作为一种优化计算问题，证明了模糊中心聚类方法，取一个适当的属函数，其聚类中心vi为模糊聚类中心价值函数的极小值，推导出了基于模糊中心聚类的模式识别的无导师递推学习方法，提出了模糊中心聚类模式分类神经网络结构，该网络可以实现并行数据处理和模式分类的软划分和硬划分。

关键词：模糊中心聚类模式识别神经网络

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基于径向基函数神经网络的滚动轴承故障模式的识别

陆爽,张子达,李萌

《中国工程科学》 2004年第6卷第2期页码 56-60

摘要：

径向基函数（RBF）神经网络是一种3层前馈性神经网络，它具有较强的函数逼近能力和分类能力。鉴于径向基函数神经网络的优点，在对滚动轴承振动信号特征分析的基础上，提出了采用时序方法对其建立AR模型，利用AR模型参数建立径向基函数神经网络，并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性，且具有较高的识别精度。

关键词：滚动轴承振动信号 AR模型 RBF神经网络模式识别

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过程神经网络的训练及其应用

何新贵,梁久祯,许少华

《中国工程科学》 2001年第3卷第4期页码 31-35

摘要：

研究过程神经网络的学习算法及其在过程模式识别中的应用。针对权值基展开的过程神经网络讨论了权值基的选取规则和对采样曲线的标准化处理问题，给出了含一个隐层的过程神经网络的误差反传播学习算法。以聚合化学反应和渗流实验两个具体实例验证了算法的有效性，也说明了过程神经网络的广泛应用前景。

关键词：过程神经网络学习算法模式识别化学反应渗流

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基于表面肌电信号的行走环境与步态周期识别 Special Feature on Intelligent Robats

Seulki KYEONG, Wonseok SHIN, Minjin YANG, Ung HEO, Ji-rou FENG, Jung KIM

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第3期页码 342-352 doi: 10.1631/FITEE.1800601

摘要：肌电信号能在实际运动做出之前识别预期动作，并且可以缩短外骨骼机器人控制中的时间延迟。为应用下肢外骨骼帮助行走，本文工作旨在使用不同类型传感器（包括表面肌电信号传感器）识别行走环境和区分步态周期。为此，将地面反作用力、人机相互作用力、位置传感器和表面肌电信号传感器相结合，对4个受试者进行步态实验。本文展示了在行走环境与步态周期的识别中使用表面肌电信号及其他类型传感器的实验成果。当仅使用表面肌电信号进行分类时，该组合在行走环境识别实验中，足跟接地前与足趾离地前的情况下，分类准确率分别为74.4%与71.7%；步态周期分类准确率为68%。两组有效的表面肌电信号特征值组合分别是“平均绝对值、过零点数”与“平均绝对值、波形长度”。“平均绝对值、过零点书”特征组合在行走环境识别实验中，在足跟接地前与足趾离地前情况下，分类准确率分别为80%与77.1%；步态周期分类准确率为75.5%。

关键词：行走环境；步态周期；表面肌电信号；外骨骼

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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。再利用CNN提取字符特征，与局部上下文特征结合，传入BiLSTM模型提取语义特征。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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模式识别技术在泥浆浓度反演中的应用

李德军,吕艳华,王润田

《中国工程科学》 2007年第9卷第5期页码 81-84

摘要：通过模式识别技术，利用聚类算法，对数据进行分类、归类处理，能有效的地提高反演的准确度。

关键词：模式识别最近邻法聚类算法泥浆浓度

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潜在用于单侧膝受伤患者的传感引导步态同步下肢外骨骼 Research Articles

王东海1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第6期页码 920-936 doi: 10.1631/FITEE.2000465

摘要：

本文展示了一种可潜在帮助单侧膝受伤患者正常行走的传感引导步态同步下肢外骨骼系统。外骨骼能够减轻人体体重对受伤膝下肢的负载，并维持与健康侧下肢行走步态摆动相同步。传感引导步态同步系统集成了人体传感网络，它能感知健康侧下肢的运动步态。基于测量的关节角度轨迹引导，安装电机的髋关节在行走中提起腿杆，并将膝受伤步态和健康步态以半周期延时进行同步。本文比较了健康腿和膝受伤腿的测量关节角度轨迹、仿真的膝受力、人机交互力等方面，结果说明髋关节安装电机受控制的下肢外骨骼能够将受伤腿和体重支撑外骨骼的融合步态与健康腿步态进行同步。

关键词：传感引导；下肢外骨骼；人体传感网络；步态同步；体重支撑

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用于语音识别的二值神经网络 Regular Papers

Yan-min QIAN, Xu XIANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第5期页码 701-715 doi: 10.1631/FITEE.1800469

摘要：近年来，在语音识别的声学建模中，深度神经网络(DNNs)明显优于高斯混合模型。然而，推断阶段巨大的计算量使其难以部署在低功耗的嵌入式模型上。为此，稀疏性和低精度定点量化技术被广泛使用。为降低推理阶段计算量，本文开发了用于语音识别的二进制神经网络，并实现了高速的二值矩阵乘法。在中央处理器(CPU)和图形处理单元(GPU)上，二值矩阵乘法的运行速度是浮点矩阵乘法的5–7倍。针对大规模连续语音识别的声学建模，提出多种二值神经网络及相关模型优化算法。为提高二值模型的精度，探索了从浮点模型到二值模型的知识蒸馏技术。在标准的Switchboard语音识别任务上，该二值神经网络模型比浮点神经网络模型速度提高3–4倍。借助知识蒸馏技术，二值深度神经网络或卷积神经网络相对其浮点神经网络的词错误率增加可以保持在15%以内。若只二值化卷积神经网络的卷积层，词错误率增加几乎可忽略。

关键词：语音识别；二值神经网络；二值矩阵乘法；知识蒸馏；位1计数

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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：

对统计不相关最佳鉴别矢量集的本质进行研究，在基于总体散布矩阵特征分解的基础上，构造了一种白化变换，使得变换后的样本空间中的总体散布矩阵为单位矩阵，这样使得传统的最佳鉴别矢量集算法得到的均是具有统计不相关的最佳鉴别矢量集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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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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ECGID：一种基于自适应粒子群优化算法和双向LSTM网络的个体身份识别模型 Research Article

张烨菲,赵治栋,邓艳军,张晓红,张钰

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第12期页码 1551-1684 doi: 10.1631/FITEE.2000511

摘要：随着日益增长的个人隐私和安全需求，基于生理信号的生物识别技术近年受到越来越多关注。心电信号（electrocardiogram, ECG）的活体采集性和信息隐蔽性使其具有极强抗攻击性。本文针对现有深度学习算法在心电身份识别领域应用中面临的3个主要瓶颈——超参数寻优费时、识别过程缓慢且计算量大、心电采集环境复杂且不稳定，提出一种新的深度神经网络框架，集双向长短期记忆网络（BLSTM）和自适应粒子群优化算法（APSO）于一体，直接从时序信号中学习待识别个体的关键特征表示。该方法避免了超参数选择寻优效率低下且依赖于经验设定的不足，充分利用时序信号的空间信息特征和识别算法对关键特征的记忆特性。经4种LSTM网络模型和机器学习算法的实验对比分析，证实所提算法在抑制过拟合和特征自学习方面存在一定优势，训练集、验证集和测试集的平均识别率分别为97.71%、99.41%和98.89%。

关键词：心电图生物特征；个体身份识别；长短期记忆网络；自适应粒子群优化算法

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美国国防部先进研究项目局举办的机器人大挑战赛的参与和崎岖地面行走的滑雪式步态 Article

王宏飞, 李诗濛, 郑元芳

《工程（英文）》 2015年第1卷第1期页码 36-45 doi: 10.15302/J-ENG-2015006

摘要：同时，本文还介绍了一种帮助提高仿人机器人运动稳定性的新步态——滑雪式步态。本文对该步态的稳定性进行了分析，并利用稳定度裕量从两种备选的步进顺序（爬行-1和爬行-2）中进行选择。接下来，本文对滑雪式步态中冗余的闭链系统进行力/力矩分析，通过最小化总耗能量来确定关节力矩。根据稳定性分析和力/力矩分析，我们设计了一种手杖长度，使其可以支撑HUBO2仿人机器人平台稳定地实现爬行-2步态。最后，通过将本文的试验结果和两足步行进行对比，验证了滑雪式步态的可行性。

关键词：仿人机器人美国国防部先进研究项目局举办的机器人大挑战赛（DRC）崎岖地面行走滑雪式步态

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欠驱动3D双足机器人步态切换控制策略 Research Articles

Hai-hui YUAN, Yi-min GE, Chun-biao GAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第8期页码 1026-1035 doi: 10.1631/FITEE.1800206

摘要：实际中，双足机器人常需进行步态切换以实现灵活步行。本文针对一个五杆欠驱动3D双足机器人步态切换问题，提出一种基于分层控制的切换控制策略。该策略包括切换控制器设计以及基于事件的反馈控制器设计。所设计的基于事件反馈控制器会在每一步对反馈增益进行自适应更新，而所设计的切换控制器将引导机器人从当前步态到达目标步态的邻域范围以实现平滑收敛。与以往研究相比，本文采用参数优化法设计切换控制器参数，确保机器人在步态切换过程中满足物理约束条件。最后，为验证所提控制策略的有效性，针对欠驱动3D双足机器人进行了数值仿真验证。

关键词：步态切换；欠驱动3D双足机器人；基于事件的反馈控制器；自适应控制律

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第二届中国模式识别与计算机视觉学术会议（Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision）

会议日期： 2019年11月08日

会议地点：中国/陕西/西安

主办单位：中国图象图形学学会、中国计算机学会、中国自动化学会、中国人工智能学会

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一种基于分块步态模板的鲁棒性步态识别方法

王科俊,刘亮亮,丁欣楠,于凯强,胡钢

期刊论文

模糊中心聚类的模式识别学习方法

曾黄麟,袁慧,刘小芳