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用于解决非线性受电弓系统的启发式神经网络计算 Article

Muhammad Asif Zahoor RAJA, Iftikhar AHMAD, Imtiaz KHAN, Muhammed Ibrahem SYAM, Abdul Majid WAZWAZ

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第4期页码 464-484 doi: 10.1631/FITEE.1500393

摘要：本文提出了一种启发式神经网络计算平台，用于解决基于不同阶数泛函微分方程的非线性受电弓系统（Pantograph systems based on functional differential equations, P-FDEs）中的初值问题（Initial value problems, IVPs）。该方案利用了前馈人工神经网络（Artificial neural networks, ANNs）、基于遗传算法（Genetic algorithms, GAs）的进化计算技术，以及内点技术（Interior-pointtechnique, IPT）。通过设定一个无监督学习误差，针对完全和不完全满足初始条件两种情况，利用ANNs创建了系统的两种数学模型。采用GA–IPT混合算法，对ANN模型的设计参数进行了优化。

关键词：神经网络；初值问题（IVP）；函微分方程（FDE）；无监督学习；遗传算法（GAs）；内点技术（IPT）

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基于神经网络与遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测研究

施式亮,伍爱友

《中国工程科学》 2009年第11卷第9期页码 91-96

摘要：文章以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础，针对神经网络易陷入局部极小而引起预测指标权值分布不合理的缺陷，提出了基于神经网络和遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测模型，并进行了实例验证。

关键词：煤与瓦斯突出区域预测神经网络遗传算法突出等值线

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半监督堆叠距离自动编码器的表征学习在图像分类上的应用 Research Articles

侯亮,罗潇逸,汪子扬,梁军

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-1118 doi: 10.1631/FITEE.1900116

摘要：图像分类是深度学习的重要应用。在典型分类任务中，分类精度与通过深度学习方法提取的特征密切相关。自动编码器是一种特殊神经网络，常用于降维和特征提取。该模型被称为半监督距离自动编码器。首先以无监督方式对每一层进行预训练。在随后的监督训练中，将优化的参数设置为初始值。为获得更好性能，使用堆叠式模型代替具有单一隐含层的传统自动编码器结构。将所提半监督距离自动编码器方法分别与传统自动编码器、稀疏自动编码器和监督自动编码器比较，实验结果证明该模型有效。

关键词：自动编码器；图像分类；半监督学习；神经网络

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输出受限的柔性海洋立管自适应神经网络边界控制 Research Article

余初阳1,楼旭阳1,马艺飞1,叶倩2,张今旗3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第8期页码 1229-1238 doi: 10.1631/FITEE.2100586

摘要：针对具有未知非线性扰动和输出限制的柔性海洋立管系统，提出一种基于自适应神经网络的边界控制方法抑制振动。首先，通过偏微分方程分布参数系统描述柔性海洋立管系统的动态特性。为补偿非线性扰动对系统影响，利用径向基神经网络构造一个基于神经网络的边界控制器以减少振动。在所提边界控制器下，基于李亚普诺夫方法，保证柔性海洋立管系统一致有界。该方法为其他柔性机器人系统的边界控制提供了一种集成神经网络的思路。最后，通过数值仿真验证所提方法的有效性。

关键词：海洋立管系统；偏微分方程；神经网络；输出限制；边界控制；未知扰动

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针对无监督域自适应问题的深度逐层领域修正算法 Article

Shuang LI, Shi-ji SONG, Cheng WU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 91-103 doi: 10.1631/FITEE.1700774

摘要：深度神经网络凭借强大的特征抽象能力，已成功应用在机器学习的多个领域。然而，传统深度网络假设训练样本和测试样本来自同一分布，这一假设在很多实际应用中并不成立。为借助深度网络解决领域偏移问题，本文提出逐层领域修正（layer-wise domain correction, LDC）深度域自适应算法。该算法通过在已有深度网络中增加领域修正层，将源域网络成功适配到目标领域。与此同时，网络深度的增加极大提高了网络表达能力。LDC算法不需要目标领域有标记样本，在几个跨领域分类识别数据集都取得了当时最好结果，且其训练比已有深度域自适应算法快近10倍。

关键词：无监督域自适应；最大均值偏差；残差网络；深度学习

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基于BP-AGA的非线性组合预测方法研究

王硕,张有富,金菊良

《中国工程科学》 2005年第7卷第4期页码 83-87

摘要：

运用神经网络和加速遗传算法建立非线性组合预测模型，在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用加速遗传算法（AGA）来优化网络参数，把AGA的优化结果作为BP算法的初始值，再用BP算法训练网络，如此交替运行BP算法和AGA以加快网络的收敛速度，同时改善局部最小问题。

关键词：神经网络加速遗传算法非线性组合预测预测精度

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基于GA-ANFIS在石灰矿技术经济系统中的参数优化研究与应用实践

杨仕教,戴剑勇,曾晟

《中国工程科学》 2005年第7卷第6期页码 61-65

摘要：

为掌握水泥原料矿山系统中的技术经济参数对矿石成本影响的关联规律性，首先运用自适应模糊神经网络对矿山技术经济系统建模，再用并行遗传算法对模型求解，得到了确保矿石成本最小的各项最优技术经济指标，为提高矿山生产管理与经济效益提供了重要的参考价值

关键词：自适应模糊神经网络并行遗传算法技术经济参数

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学习挑选伪标签：一种用于命名实体识别的半监督学习方法 Research Articles

李真真,冯大为,李东升,卢锡城

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第6期页码 809-962 doi: 10.1631/FITEE.1800743

摘要：深度学习模型在命名实体识别（NER）中实现了最先进的性能；然而，其良好性能很大程度上依赖于大量标记数据。在某些特定领域，例如医学、金融和军事领域，标记数据非常稀缺，而未标记数据则很容易获得。本文提出一种用于NER任务的半监督方法，其通过学习一个判别模块筛除错误伪标签，以创建高质量标注数据。伪标签是为未标记数据自动生成的标签，并被当作真实标签用来训练模型。该半监督框架包括3个步骤：为特定NER任务构建最佳单神经网络模型，学习一个评价伪标签的模块，以及迭代创建新的标记数据和改进NER模型。两个英语NER任务和一个中文医疗命名实体识别任务的实验结果表明，该方法进一步提高了最佳单神经模型的性能。

关键词：命名实体识别；无标注数据；深度学习；半监督学习方法

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基于遗传算法的传感器网络拓扑控制研究

刘林峰,庄艳艳,刘业

《中国工程科学》 2008年第10卷第2期页码 66-71

摘要：

无线传感器网络的首要设计目标是延长网络生命期，网络的拓扑控制是实现这一目标的支撑基础。针对传统拓扑控制方案所获拓扑的连通冗余度高或结构健壮性低等弊端，将问题转化为多判据最小生成树模型，提出了一种基于遗传算法的拓扑控制方案。仿真实验结果表明，该方案可获得具有网络整体功耗低、结构健壮性高和节点间通信干扰小等特点的拓扑结构，因而能够有效地延长传感器网络生命期。

关键词：无线传感器网络拓扑控制多判据最小生成树问题遗传算法

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基于GA-ANN的震灾风险预测模型研究

刘明广,郭章林

《中国工程科学》 2006年第8卷第3期页码 83-86

摘要：

对震灾的各种主要风险因素进行系统的辨识和分析，并建立了震灾风险预测的遗传神经网络模型，用实例证明了该模型的可行性与有效性，为决策部门提供一种有效的震灾风险预测方法。

关键词：地震灾害风险因素人工神经网络遗传算法预测

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无次要路径主动噪声控制系统的生物启发式与内点混合法 None

Muhammad Asif Zahoor RAJA, Muhammad Saeed ASLAM, Naveed Ishtiaq CHAUDHARY, Wasim Ullah KHAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第2期页码 246-259 doi: 10.1631/FITEE.1601028

摘要：开发了一种主动噪声控制（active noise control，ANC）系统的混合计算框架，运用基于遗传算法（genetic algorithm，GA）和内点法（interior-point method，IPM）的进化计算技术，集成得到GA-IPM方法。标准ANC系统通常采用滤波扩展最小均方算法优化线性有限脉冲响应滤波器的系数，但易陷入局部极小值（local minima，LM）。本文提出的GA-IPM计算方法有效解决了上述问题。该法不易出现LM问题，且无需识别方案中ANC系统的次级路径。采用正弦、随机和复杂随机噪声干扰下的耳机ANC模型，对该方法在几种线性和非线性主级和次级路径状况下的表现进行评估。大量独立运行算法的统计分析结果验证了该方案的准确性和收敛性。

关键词：主动噪声控制（ANC）；过滤扩展最小均方（FXLMS）；模拟计算；遗传算法；内点法

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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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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：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。然而，此类模型要么忽略了GNN的过度平滑问题，要么直接利用交叉熵损失和softmax层进行模型优化，容易导致过拟合问题。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。之后，通过比较真值与经过我们设计的目标自适应屏蔽模块调整后的物品的预测分数来计算主监督损失。最后，将主监督组件与辅助自监督模块相结合，以获得用来优化模型参数的最终损失。

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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遗传算法与分组数据处理神经网络相结合的人工智能预测盾构掘进过程中滚刀的寿命 Article

Khalid Elbaz, 沈水龙, 周安楠, 尹振宇, 吕海敏

《工程（英文）》 2021年第7卷第2期页码 238-251 doi: 10.1016/j.eng.2020.02.016

摘要：

滚刀的磨损是一个影响盾构隧道掘进效率和滚刀更换决策的关键问题。本研究提出了一种估算滚刀寿命（H_f）的新模型，模型将分组数据处理（GMDH）型神经网络（NN）与遗传算法（GA）整合在一起。遗传算法优化了GMDH网络结构的效率和有效性，使得每个神经元都能从上一层网络搜索最佳连接集。使用所提出的模型，可以分析盾构机性能数据库、滚刀的消耗、地质条件和操作参数等监测数据。

关键词：滚刀寿命盾构隧道施工参数分组数据处理与遗传算法