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2011 19

2010 15

2009 12

2008 18

2007 26

2006 22

2005 22

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关键词

神经网络 27

人工智能 12

机器学习 11

深度学习 7

智能制造 6

绿色化工 6

过程强化 6

人工神经网络 5

检测 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

大数据 3

网络空间 3

BP算法 2

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排序：展示方式：

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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基于机器学习的广彩瓷图案生成系统 Special Feature on Intelligent Design

Steven Szu-Chi CHEN, Hui CUI, Ming-han DU, Tie-ming FU, Xiao-hong SUN, Yi JI, Henry DUH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第12期页码 1632-1643 doi: 10.1631/FITEE.1900399

摘要：提出一种基于广彩瓷风格识别和图像合成模块的图案生成系统。在识别模块中，通过主成分分析和所提判别冗余量化策略对特征重要性进行分析和排序，然后分别训练两组神经网络，将最优设计特征与转换后的主成分特征关联，最后利用整体神经网络逻辑回归方法预测未知广彩瓷。基于条件生成对抗网络（cGAN）开发合成模块，要求用户提供自己设计的创意掩码或抽象瓷元素图像，以生成新的广彩瓷风格合成图像。在系统开发过程中，使用603幅广彩瓷图像测试分类模型。

关键词：广彩瓷；分类；生成对抗网络；艺术创作

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深度三维重建：方法、数据和挑战 Review Article

刘彩霞1,孔德慧1,王少帆1,王志勇2,李敬华1,尹宝才1

《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.2000068

摘要：基于深度学习的三维重建方法通过利用深度网络自动学习低质量图像中的三维形状语义特征，克服了这两个瓶颈。然而，这些方法具有多种体系框架，但是至今未有文献对它们作深入分析和比较。首先，基于不同深度学习模型框架，将基于深度学习的三维重建方法分为4类：递归神经网络、深自编码器、生成对抗网络和卷积神经网络，并对相应方法作详细分析。其次，详细介绍上述方法常用的4个代表性数据库。

关键词：深度学习模型；三维重建；循环神经网络；深度自编码器；生成对抗网络；卷积神经网络

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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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《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1234-1246 doi: 10.1631/FITEE.2000426

摘要：

在工业过程中，软测量技术被广泛用于预测难以测量的质量变量。构建一个应对过程非平稳性的自适应模型非常必要。本文针对非平稳过程，设计了一种基于含有隐变量贝叶斯网络的质量相关局部加权软测量方法。提出一种有监督贝叶斯网络提取质量相关的隐变量，并应用于一种双层相似度测量算法。所提软测量方法试图通过质量相关信息为非平稳过程寻找到一般方法，且详细解释了局部相似度和窗口置信度的概念。

关键词：软测量；有监督贝叶斯网络；隐变量；局部加权建模；质量预测

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SmartPaint：一种基于生成式对抗神经网络的人机协同绘画系统 Special Feature on Intelligent Design

Lingyun SUN, Pei CHEN, Wei XIANG, Peng CHEN, Wei-yue GAO, Ke-jun ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第12期页码 1644-1656 doi: 10.1631/FITEE.1900386

摘要：本文开发了一种基于生成式对抗神经网络的人机协作绘画系统——SmartPaint，支持人机合作创作动漫风景画作。该系统使用动漫图像数据及其相应语义标注图、边缘检测图训练生成式对抗神经网络。在使用中，用户输入草图作为语义标注图，系统自动为其合成边缘图；根据合成的边缘图生成具有恰当风格纹理的画作，从而稳定地处理多样化草图。实验证明该系统可有效满足用户创作需求，生成高质量动漫风格画作。

关键词：协同绘画；深度学习；图像生成

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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。然而，由于加工过程中机床和工装的动态条件限制，目前在工业生产中采用的相关诊断系统所能发挥的作用往往非常有限。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。为了便于分析，我们设计了预处理机制对所监视的数据进行去噪、标准化以及校准。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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深度学习中的对抗性攻击和防御 Feature Article

任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 346-360 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.012

摘要：最近，研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响，但会使深度学习模型输出意想不到的结果。最近，在物理世界中成功实施的一系列对抗性攻击证明了此问题是所有基于深度学习系统的安全隐患。因此有关对抗性攻击和防御技术的研究引起了机器学习和安全领域研究者越来越多的关注。本文将介绍深度学习对抗攻击技术的理论基础、算法和应用。然后，讨论了防御方法中的一些代表性研究成果。这些攻击和防御机制可以为该领域的前沿研究提供参考。

关键词：机器学习深度神经网络对抗实例对抗攻击对抗防御

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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：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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可拓检测的方案生成

余永权,张吉文

《中国工程科学》 2002年第4卷第1期页码 64-68

摘要：

以可拓学理论为基础，论述了可拓检测的有关定义和概念，提出了可拓检测的方案生成方法及过程，同时探讨了检测方法的优化和评价方法。

关键词：检测物元检测元拓集可拓树

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基于Wasserstein GAN的新一代人工智能小样本数据增强方法——以生物领域癌症分期数据为例 Article

刘宇飞, 周源, 刘欣, 董放, 王畅, 王子鸿

《工程（英文）》 2019年第5卷第1期页码 156-163 doi: 10.1016/j.eng.2018.11.018

摘要：本研究提出了一种基于生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）和深度神经网络（deep neural network，DNN）分类器的方法。首先，将原始样本划分为训练集样本和测试集样本，采用训练集样本训练GAN 后生成模拟样本数据，扩增训练集样本规模；然后，使用模拟样本训练DNN 分类器；最后，使用测试集样本测试分类器，并通过指标验证该方法在小样本多分类问题下的有效性

关键词：人工智能生成式对抗网络深度神经网络小样本癌症

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网络系统行为效用计算——概念与原理 Article

胡昌振

《工程（英文）》 2018年第4卷第1期页码 78-84 doi: 10.1016/j.eng.2018.02.010

摘要：

网络的服务与应用是一个面向业务与任务的行为过程，其度量与评估目前尚处于粗略比较状态。本文把网络行为场景刻画为微分流形，根据光滑微分流形的同胚变换，给出了网络行为的数学定义，提出了网络行为路径及行为效用的数学描述。基于微分几何原理，提出了网络行为效用的计算原理与方法，并构建了基于行为效用的网络攻防对抗评估计算框架，从而奠定了网络行为定量度量和评估的数学基础。

关键词：网络度量评估微分流形网络行为效用网络攻防对抗

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超光速问题与电磁波异常传播

黄志洵

《中国工程科学》 2000年第2卷第10期页码 80-92

摘要：

讨论了超光速研究的历史背景和在狭义相对论框架内进行工作的可能性；指出已有的实验（用单光子、激光脉冲和微波）在量子隧穿过程中呈现出的超光速行为，是在特定物理条件下才有的。

关键词：超光速微波异常传播快子量子隧道过程消失模负群速

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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。首先，采用一种“信息计算和最小生成树聚类”（information calculation and minimum spanning tree cluster，IMC）方法减少冗余维度。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