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期刊论文 607

会议视频 35

会议信息 21

年份

2023 82

2022 84

2021 75

2020 64

2019 64

2018 44

2017 46

2016 23

2015 10

2014 16

2013 13

2012 11

2011 10

2010 13

2009 7

2008 8

2007 16

2006 15

2005 18

2004 5

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关键词

机器学习 27

人工智能 21

深度学习 15

智能制造 7

能源 5

2019 4

力学性能 4

2020 3

MATLAB 3

图像处理 3

颠覆性技术 3

3D打印 2

ACM 2

CAN总线 2

COVID-19 2

Vague集 2

严格雪崩准则 2

仿真技术 2

农业科学 2

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检索范围：

排序：展示方式：

EncyCatalogRec：针对百科文章补全的目录推荐 Article

Wei-ming LU, Jia-hui LIU, Wei XU, Peng WANG, Bao-gang WEI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第3期页码 436-447 doi: 10.1631/FITEE.1800363

摘要：目前，在线百科（如维基百科等）已提供海量且主题多样的文章。然而，部分文章内容仍不够完善。本文提出EncyCatalogRec，一种能为百科文章推荐相关目录，从而帮助用户更好完善百科内容的系统。首先，将百科文章和目录项表达为内嵌向量，基于局部敏感哈希方法检索得到相关文章，并以这些文章的目录项为候选项；然后，基于检索得到的文章及其目录项构建关系图，进一步转为乘积图；在乘积图上，将目录推荐问题转为直推式学习问题；最后，基于学习排序算法对推荐得到的目录项排序。

关键词：目录推荐；百科文章补全；乘积图；直推式学习

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融合自监督图学习与目标自适应屏蔽的会话型推荐方法 Research Article

王祎童,蔡飞,潘志强,宋城宇

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第1期页码 73-87 doi: 10.1631/FITEE.2200137

摘要：会话型推荐旨在根据用户在短时间内有限的交互来预测下一个时间戳将要进行交互的物品。现有模型主要使用循环神经网络（RNN）或图神经网络（GNN）来建模顺序序列或物品之间的传递关系。为了解决上述问题，本文提出一种融合自监督图学习与目标自适应屏蔽的会话型推荐方法(SGL-TM)。具体来说，首先根据所有涉及到的会话构建全局图，然后从物品之间的全局连接中捕捉自监督信号，用来监督模型生成当前会话中准确的物品表示。

关键词：会话型推荐；自监督学习；图神经网络；目标自适应屏蔽

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非独立同分布推荐系统：推荐范式转换的综述和框架 Artical

Longbing Cao

《工程（英文）》 2016年第2卷第2期页码 212-224 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.013

摘要：

虽然推荐系统在我们的生活、学习、工作和娱乐中扮演着越来越重要的角色，但是很多时候我们收到的推荐都是不相关的、重复的，或者包含不感兴趣的产品和服务。这些差的推荐系统产生的原因来源于一个本征假设：传统的理论和推荐系统认为用户和物品是独立同分布的(IID)。本文先讨论了推荐系统的非独立同分布性，紧接着介绍了非独立同分布性原理，目的是从耦合和异构性的角度来深入阐述传统的推荐系统的固有本质。这种非独立同分布推荐系统引起了传统推荐系统范式的转化—— 从独立同分布向非独立同分布进行转化，希望能够形成高效的、相关性高的、个人订制和可操作的推荐系统。

关键词：独立同分布非独立同分布异构性关系耦合耦合学习关系学习独立同分布学习非独立同分布学习推荐系统推荐非独立同分布推荐

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自监督脓毒症治疗推荐算法 Research Articles

朱思涵1,浦剑2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第7期页码 926-939 doi: 10.1631/FITEE.2000127

摘要：本文将强化学习应用于个人治疗推荐，采用对样本不确定性进行建模并评估的方法，根据患者对治疗的反应和状态，将患者样本分为两个域，然后使用辅助迁移学习任务重建两个域的样本，使用特权学习的蒸馏方法与用于迁移学习的变分自动编码器框架关联低质量域和高质量域间的任务通过结合自监督方式获得更好的状态和动作表示，本文提出一种针对引起较高风险的不确定性进行控制的深度强化学习方法；模型提供一定的灵活性使之可以在不同场景对模糊样本做出保守预测或明确判断，并降低预期死亡率。

关键词：治疗推荐；脓毒症；自监督学习；强化学习；电子病历

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基于特征-模式图的SDN下分布式拒绝服务攻击发现方法 Special Feature on Future Network-Research Article

Ya XIAO, Zhi-jie FAN, Amiya NAYAK, Cheng-xiang TAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1195-1208 doi: 10.1631/FITEE.1800436

摘要：在所有威胁中，分布式拒绝服务攻击（distributed denial-of-service, DDoS）对网络具有巨大影响。本文提出一种基于特征-模式图模型的方法来发现软件定义网络环境下的DDoS攻击行为。所提出的特征-模式图采用网络模式作为节点，将其相似度作为加权边。该图模型可同时表示网络包的头信息和各网络模式之间的关系信息。节点之间的相似度由度量学习和马氏距离表示。所提方法可以基于图的邻近分类模型发现DDoS攻击，并具有自动发现未知攻击的能力且可通过全局或局部插入新节点的方式扩展已有图结构。两个数据集上的实验证明了所提方法在攻击行为检测和图更新任务上的可行性，并证明了本文基于图的模型在DDoS攻击检测上优于对比模型。

关键词：软件定义网络；分布式拒绝服务攻击；行为检测；距离度量学习；特征-模式图

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王旭娜,谭清美

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-980 doi: 10.1631/FITEE.1900236

摘要：传统推荐系统采用的协同过滤技术存在数据稀疏问题，同时传统的矩阵分解算法简单地将用户和项目分解为潜在因素的线性模型，这些局限性导致传统推荐算法推荐效果有限。在此情况下，出现了基于深度学习的推荐系统。当前深度学习推荐大多利用深度神经网络针对一些辅助信息建模，且在建模过程中根据输入数据类别，分别采用多条映射通路，将原始输入数据映射到潜在向量空间。然而，这些深度神经网络推荐算法忽略了不同类别数据间的联合作用可能对推荐效果产生的潜在影响。针对这一问题，本文提出一种基于多类别信息联合作用的前馈深度神经网络推荐方法——深度联合网络，以解决隐性反馈的推荐问题。另一方面，充分考虑不同类别信息的联合作用对推荐效果的影响。在公开数据集上的实验表明，我们提出的方法对现有方法有显著改进。经验证据表明，使用深度联合推荐可以提供更好推荐性能。

关键词：神经网络；深度学习；DAN；推荐

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实现隐私保护个性化推荐服务 Review

王聪, 郑宜峰, 蒋精华, 任奎

《工程（英文）》 2018年第4卷第1期页码 21-28 doi: 10.1016/j.eng.2018.02.005

摘要：

推荐系统对于向用户提供个性化服务至关重要。通过个性化的推荐服务，用户可以享受各种有针对性的推荐，如电影、书籍、广告、餐馆等。此外，个性化推荐服务极大地推动了在线业务收入的增长。尽管存在诸多好处，但采用个性化推荐服务通常需要收集用户的个人数据以进行处理和分析，会让用户怀疑个人隐私遭到严重侵犯。因此，在尊重用户隐私的前提下开发实用的隐私保护技术来维护个性化推荐服务提供的数据尤为重要。在本文中，我们提供了与隐私保护的个性化推荐服务相关文献的综合调查。我们介绍了个性化推荐系统的总体架构、其中的隐私问题以及集中于隐私保护个性化推荐服务的现有研究。根据个性化推荐和隐私保护的核心支撑技术，我们对现有研究进行了分类，并对其优缺点进行了深入的讨论和对比，特别是针对隐私和推荐的准确性。与此同时，我们也确定了一些未来的研究方向。

关键词：隐私保护个性化推荐服务针对性推送协同过滤机器学习

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一种用于工业过程监测的鲁棒迁移字典学习算法 Article

阳春华, 梁慧平, 黄科科, 李勇刚, 桂卫华

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1262-1273 doi: 10.1016/j.eng.2020.08.028

摘要：因此，当将从训练数据中学习的模型应用于实际的在线监测时，很难实现精确的过程监测。为了解决操作环境变化导致的历史训练数据和在线测试数据之间的分布差异问题，提出了一种鲁棒的迁移字典学习（RTDL）算法用于工业过程监测。RTDL是表示学习和域自适应迁移学习的协同方法。该方法将历史训练数据和在线测试数据分别作为迁移学习问题的源域和目标域。然后将最大均值差异正则化和线性判别分析正则化引入字典学习框架，可以减少源域和目标域之间的分布差异。这样，即使源域和目标域的特征在实际变化的操作环境的干扰下明显不同，仍可以学习鲁棒的字典。这样的字典可以有效地提高过程监测和模态识别的性能。通过数值仿真和两个工业系统的实验验证了该方法的有效性和优越性。

关键词：过程监测多模态过程字典学习迁移学习

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一种知识引导的基于中医学信息的药材推荐方法 Research Article

金哲,张引,苗嘉旭,杨易,庄越挺,潘云鹤

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1416-1429 doi: 10.1631/FITEE.2200662

摘要：在中国几千年历史中，中医一直是人们关注的焦点。近年来，随着人工智能技术的兴起，部分研究开始以数据驱动的方式学习中医的方剂，即根据病人的症状推荐一组药材。现有大多数药材推荐模型忽略了中医领域的知识，例如药材和症状之间的关系，中药药方形成逻辑，等等。本文提出一种以知识为引导、结合中医学信息的药材推荐方法。利用这些信息，基于图注意力网络提取症状和药材的特征向量。在此基础上，将处方学等中医学信息加入到预测层中，提高了模型对药材的预测能力。最后，在中医处方数据集上进行的实验表明，该方法优于目前主流的药材推荐算法。

关键词：中医；药材推荐；知识图谱；图注意力网络

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基于解耦价值和策略强化学习的家庭能源管理方法

熊珞琳,唐漾,刘臣胜,毛帅,孟科,董朝阳,钱锋

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第9期页码 1261-1272 doi: 10.1631/FITEE.2200667

摘要：本文提出一种基于数据驱动的深度强化学习家庭能源管理方法。

关键词：家庭能源系统电动汽车强化学习泛化性

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通讯式学习——统一的机器学习模式 Review

袁路遥, 朱松纯

《工程（英文）》 2023年第25卷第6期页码 77-100 doi: 10.1016/j.eng.2022.10.017

摘要：

In this article, we propose a communicative learning (CL) formalism that unifies existing machine learning paradigms, such as passive learning, active learning, algorithmic teaching, and so forth, and facilitates the development of new learning methods. Arising from human cooperative communication, this formalism poses learning as a communicative process and combines pedagogy with the burgeoning field of machine learning. The pedagogical insight facilitates the adoption of alternative information sources in machine learning besides randomly sampled data, such as intentional messages given by a helpful teacher. More specifically, in CL, a teacher and a student exchange information with each other collaboratively to transmit and acquire certain knowledge. Each agent has a mind, which includes the agent's knowledge, utility, and mental dynamics. To establish effective communication, each agent also needs an estimation of its partner's mind. We define expressive mental representations and learning formulation sufficient for such recursive modeling, which endows CL with human-comparable learning efficiency. We demonstrate the application of CL to several prototypical collaboration tasks and illustrate that this formalism allows learning protocols to go beyond Shannon's communication limit. Finally, we present our contribution to the foundations of learning by putting forth hierarchies in learning and defining the halting problem of learning.

关键词： Artificial intelligencehine Cooperative communication Machine learning Pedagogy Theory of mind

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NGAT：基于广度和深度探索注意力机制的半监督图表示学习 Research Articles

胡荐苛,张引

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第3期页码 409-421 doi: 10.1631/FITEE.2000657

摘要：近年来图神经网络（GNN）在图结构数据表示学习方面取得显著成绩。然而，随着网络层数增加，由于过度平滑问题，基于邻域信息聚合策略的GNN性能恶化，这也是GNN应用于真实图的主要瓶颈。为缓解过度平滑，本文提出一种嵌套的图注意网络，即基于双重注意力机制的多尺度特征融合模型NGAT，该网络可以半监督形式工作。本文在公开数据集上对比了现有图神经网络模型，实验表明本文提出的NGAT模型具备更强的节点嵌入学习能力。

关键词：图学习；半监督学习；节点分类；注意力机制

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交流伺服直驱式旋锻机的动力学理论研究

宋涛,赵升吨,闫观海,刘红宝

《中国工程科学》 2013年第15卷第1期页码 63-67

摘要：

提出了高速伺服直驱式旋锻机结构，分析设计了基于摆线运动曲线的锤头轮廓曲线，采用上限法确定了旋锻机在极限工况下的最大输出载荷上限的变化规律。

关键词：旋转锻造伺服驱动上限法

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针对异构隐式反馈的置信度估计方法 Article

Jing WANG, Lan-fen LIN, Heng ZHANG, Jia-qi TU, Peng-hua YU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1817-1827 doi: 10.1631/FITEE.1601468

摘要：隐式反馈是指用户通过行为间接表达用户的意见。由于其在现实世界中的易得性和丰富性，越来越受到推荐系统领域的关注。使用隐式反馈的常见做法是把隐式反馈当做正面或者负面的用户偏好，并附带不同的置信度。这类方法大多认为，与隐式反馈相关的数值（例如观看的时间）反映了置信度的大小，并且数值越大代表置信度越大。这种假设只适合只有一种隐式反馈的场景。然而在现实世界中，经常同时存在多种隐式反馈，称为异构隐式反馈。现有方法无法有效地从异构隐式反馈中推测出置信度。本文提出了一种新颖的利用异构隐式反馈预测置信度的方法，把预测的置信度应用到“基于点的”和“基于对的”矩阵分解模型中，并提出了一种更通用的方法来为“基于对的”方法选择有效的训练样本。

关键词：推荐系统；异构隐式反馈；置信度；协同过滤；电商

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基于回归预测集成学习的交互式图像分割 Article

Jin ZHANG, Zhao-hui TANG, Wei-hua GUI, Qing CHEN, Jin-ping LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 1002-1020 doi: 10.1631/FITEE.1601401

摘要：对于复杂场景下的自然图像，全自动图像分割方法难以获得与真实情况吻合的结果，人们常常采用交互式分割手段实现精确分割。为此，本文提出一种结合半监督学习的基于回归预测的集成学习交互式图像分割方法。通过集成两个互补的样条回归函数，将图像分割视为一个非线性预测问题。首先，基于已标记样本训练出两个在属性上互补的多元自适应回归样条学习器（multivariate adaptive regression splines, MARS）和薄板样条回归学习器（thin platespline regression, TPSR）；接着，提出一种基于聚类假设和半监督学习的回归器增强算法，该算法从未标记样本中抽选部分样本辅助训练MARS和TPSR；然后，引入支持向量回归方法（support大量对比实验证实，所提算法在交互式自然图像分割上的表现与当前最先进算法相当。

关键词：交互式图像分割；多元自适应回归样条；集成学习；薄板样条回归；半监督学习；支持向量回归