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2018 73

2017 93

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2014 25

2013 45

2012 24

2011 23

2010 35

2009 22

2008 23

2007 39

2006 37

2005 33

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关键词

遗传算法 21

三峡工程 14

神经网络 12

升船机 10

三峡升船机 9

人工智能 8

发展方向 5

智能制造 5

项目管理 5

分类 4

技术方向 4

数据挖掘 4

有限元法 4

机器学习 4

算法 4

GM(1 3

新冠病毒肺炎 3

施工技术 3

解耦控制 3

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排序：展示方式：

一种有效求解非凸正则化线性支持向量机的并行与分布式方法 Personal View

Lei GUAN, Tao SUN, Lin-bo QIAO, Zhi-hui YANG, Dong-sheng LI, Ke-shi GE, Xi-cheng LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第4期页码 587-603 doi: 10.1631/FITEE.1800566

摘要：支持向量机（SVM）被视为线性分类的有力工具。与可以产生稀疏效果的非凸惩罚项组合时，SVM能同时执行分类和变量选择。然而，由于其不可微、非凸和非平滑特性，非凸正则化SVM通常难以有效求得全局最优解。已有针对非凸正则化SVM的求解方案通常以串行方式求解，因而无法充分利用现代多核机器的并行处理能力。另一方面，现实世界中数据多以分布式方式存储，迫切需要一种并行与分布式方法求解非凸正则化SVM问题。为应对这一挑战，本文提出一种基于交替方向乘子法（ADMM）的并行算法高效求解非凸正则化SVM问题。采用有效技术降低并行算法的计算与同步开销。时间复杂度分析证明所提并行算法具有低复杂度。此外，该并行算法能保证收敛性。在LIBSVM数据集上的实验证明了所提并行算法的有效性。

关键词：线性分类；支持向量机；非凸惩罚项；交替方向乘子法（ADMM）；并行算法

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应用完备集合固有时间尺度分解和混合差分进化和粒子群算法优化的最小二乘支持向量机对柴油机进行故障诊断 Article

俊红张,昱刘

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 272-286 doi: 10.1631/FITEE.1500337

摘要：针对固有时间尺度分解算法的模态混叠问题和最小二乘支持向量机的参数优化问题，本文提出了一种新的基于完备集合固有时间尺度分解和混合差分进化和粒子群算法优化最小二乘支持向量机的柴油机故障诊断方法。该方法主要包括以下几个步骤：首先，为解决固有时间尺度分解算法的模态混叠问题，提出了一种完备集合固有时间尺度分解算法。随后，利用完备集合固有时间尺度分解算法将非平稳的柴油机振动信号分解为一系列平稳的旋转分量和残差信号。最后，提出了混合差分进化和粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化的方法，并通过将故障特征输入训练好的最小二乘支持向量机模型实现故障诊断。

关键词：柴油机；故障诊断；完备集合固有时间尺度分解；最小二乘支持向量机；混合差分进化和粒子群优化算法

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最小二乘支持向量机的扩展及其在时间序列预测中的应用

向小东

《中国工程科学》 2008年第10卷第11期页码 89-92

摘要：

根据时间序列近期数据较远期数据包含有更多未来信息的思想，对最小二乘支持向量机预测方法进行了扩展，得到了更具一般性的最小二乘支持向量机预测模型，给出了扩展后的预测模型具体算法。两个时间序列的预测实例表明，扩展后的预测方法获得了更好的预测效果，提升了最小二乘支持向量机预测方法的价值。

关键词：最小二乘支持向量机扩展时间序列预测

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一种观点挖掘新词语权重过程性能分析 Article

G. R. BRINDHA,P. SWAMINATHAN,B. SANTHI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第11期页码 1186-1198 doi: 10.1631/FITEE.1500283

摘要：为将词的语义转换为数据并加强对观点挖掘的分析，我们提出了一种新颖的加权方案，称为词权重推测法（inferred word weighting, IWW）。IWW通过对语境下和表义中词语重要性的计算对算法进行增强。相对已有的方法，本文提出的加权方法从分析的视角上为词语提供了合适的权重。此外，通过对包含停用词的文本分类的性能研究，提供了另一种校验方法，作为对所提出的新加权方法的补充。而通常这些停用词都会在文本处理时移除。将包含停用词这一新概念应用于本文提出的加权方法和已有加权方法，可观察到2个现象：（1）文本分类性能增强；（2）包含停用词与否，所造成的文本处理结果的差异在所提出的方法中较小，而在已有方法中较大。基于基准数据集的实验结果表明所提出的方法在分类精度上具有优化潜力。

关键词：词权重推测法；观点挖掘；监督分类法；支持向量机；机器学习

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基于PSO优化LS-SVM算法的水电站厂房结构振动响应预测

练继建,何龙军,王海军

《中国工程科学》 2011年第13卷第12期页码 45-50

摘要：

依据二滩水电站地下厂房和机组的原型观测数据对机组和厂房结构振动的相关性进行分析，据此建立基于粒子群优化最小二乘支持向量计算法的厂房振动响应预测模型

关键词：水电站厂房耦联振动粒子群优化算法最小二乘支持向量机响应预测

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运用支持向量机的稳健智能音频水印设计 Article

Mohammad MOSLEH,Hadi LATIFPOUR,Mohammad KHEYRANDISH,Mahdi MOSLEH,Najmeh HOSSEINPOUR

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第12期页码 1320-1330 doi: 10.1631/FITEE.1500297

摘要：然而，如何保护数据免于非授权复制与分发行为也是数据所有者们所面临的主要挑战。传统音频水印技术存在的一个主要问题是使用非智能解码器——此类解码器在提取数字水印时仅使用特定的规则集。本文提出了一种稳健、智能的音频水印方法，该方法有效地结合了奇异值分解（Singular value decomposition, SVD）和支持向量机（Support vector machine, SVM

关键词：音频水印；版权保护；奇异值分解；机器学习；支持向量机

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一种用于文本分类的去冗余特征选择新方法 None

You-wei WANG, Li-zhou FENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第2期页码 221-234 doi: 10.1631/FITEE.1601761

摘要：特征选择是文本分类领域一种重要降维方法。针对传统特征选择方法所选特征集常包含冗余信息的问题，提出一种能够有效去除冗余信息的特征选择新方法。首先，为衡量两个词之间的关系，引入基于词频的相关性和相对冗余词集的概念；接着，选择一种最优特征选择方法并用其获得一个临时特征子集；最后，为提高算法执行效率，结合预设阈值去除临时特征子集中的冗余特征，并将结果存储在链表结构中实验以支持向量机和朴素贝叶斯作为分类器，并以WebKB、20-Newsgroups和Reuters-21578作为测试数据集。实验结果表明，该方法分类精度高于传统特征选择方法；相对于基于互信息的方法而言，该方法能够在保证分类精度的同时，有效提高运行效率。

关键词：特征选择；降维；文本分类；冗余特征；支持向量机；朴素贝叶斯；互信息

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关于大规模并行处理机系统可扩展性设计

卢锡城

《中国工程科学》 2000年第2卷第10期页码 105-109

摘要：

大规模并行处理系统旨在满足国防和国民经济许多重要应用领域对高性能计算能力的需求。长期以来，结构上的可扩性和编程上的友好性一直是并行计算机系统设计中追求的重要而又互相矛盾的两个目标。文章结合研究实践，对大规模并行处理机系统（MPP)可扩展性设计的若干问题进行探讨。

关键词：体系结构大规模并行处理机（MPP) 对称多处理机（SMP) 基于Cache—致性的非一致存储访问（CC-NUMA) 群机（duster) 超结点

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脉冲暂态混沌神经网络在约束非线性规划中的应用

李旲,曹宏铎,胡云昌,山秀明

《中国工程科学》 2004年第6卷第5期页码 45-48

摘要：

脉冲暂态混沌神经网络（PTCNN）是对暂态混沌神经网络的改进，呈现丰富的动力学性质，具有很强的跳出局部最小点的功能，在解决无约束非线性规划问题时，可以找到包括全局和局部最小值的尽量全面的最优解。当遇到带约束条件的非线性规划问题时，只有对约束条件进行合理处理，才能更有效地解决约束非线性规划问题。文章使用惩罚函数方法对含有约束条件的非线性规划问题进行处理，将其变成一个不含约束条件的非线性规划问题，进而用PTCNN求解，得到了令人满意的结果。

关键词： PTCNN 惩罚函数法非线性约束规划

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运动规划的高效配置空间构建与优化 Article

潘佳, Dinesh Manocha

《工程（英文）》 2015年第1卷第1期页码 46-57 doi: 10.15302/J-ENG-2015009

摘要：

配置空间是算法机器人学领域使用较为广泛的一种基本概念。机器人学、计算机辅助设计与相关领域的诸多应用都可归类为配置空间方面的计算问题。本文将对近期与配置空间相关的两项重大挑战的解决方案成果进行探讨：①如何高效计算高维配置空间的近似表达；②如何在高维配置空间内高效执行几何学接近度与运动规划查询。基于机器学习与几何学近似技术，笔者在此提出几种新型配置空间构建算法。上述算法对多个配置样本进行碰撞查询。得出的碰撞查询结果将用来计算配置空间的近似表达，可快速聚合至准确的配置空间；同时还提出了基于并行图形处理器（GPU）的算法，以便加速配置空间优化与搜索计算的性能情况。笔者特别设计出了基于GPU的并行k最近邻算法与并行碰撞检测算法，并使用这些算法来加快运动规划。

关键词：配置空间运动规划图形处理器（GPU）并行算法

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TIE算法：一种用于处理演化数据的聚类分层分类法生成技术上层算法 None

Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 763-782 doi: 10.1631/FITEE.1700517

摘要：分类法可实现对大量数据的有效组织和访问。分类法是表示数据概念的一种方法，其需要通过不断演进来反映数据变化。现有分类法自动生成技术无法处理数据演化，因此，所生成的分类法不能真实反映数据。为反映数据演变，可从头对分类法进行再生，或根据数据变化随时对分类法进行增量演进。其中，前者的时间和资源成本较高。提出一种新颖的分类增量进化（TIE）算法，用于处理随时间演变的数据。TIE是一种现有聚类分层分类法生成技术的上层算法，它允许现有分类法增量地演进。在计算机领域的研究论文中对该算法进行了评估。结果表明，与从头再生分类法相比，随数据演化的分类法生成算法耗时非常短，且在单位时间下性能更佳。

关键词：分类法；聚类算法；信息科学；知识管理；机器学习

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基于条件模式的一种无分组并行频繁模式挖掘算法 Regular Papers-Research Articles

Zhe-jun KUANG, Hang ZHOU, Dong-dai ZHOU, Jin-peng ZHOU, Kun YANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1234-1245 doi: 10.1631/FITEE.1800467

摘要：频繁项集挖掘是关联规则挖掘的主要方法。由于计算空间和性能限制，特别是当数据集剧增时，挖掘频繁项的关联需要大量时间和资源。在大数据环境下的关联数据挖掘过程中，通常采用MapReduce模型进行任务划分及并行处理，从而提高算法执行效率。为确保关联规则在任务划分和并行处理期间不被破坏，需要将内部关系数据存储在计算机空间中。研究发现，频繁模式挖掘算法的形成主要依赖于条件模式基。基于并行频繁模式（PFP）算法理论，本文提出一种无分组的PFP（NG-PFP）挖掘算法。该算法取消了分组模式，减少了子任务之间的数据冗余。

关键词：频繁模式挖掘；并行算法；条件模式基；MapReduce；大数据

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基于实测时间序列的非线性系统恢复力识别

许斌,贺佳

《中国工程科学》 2011年第13卷第9期页码 76-82

摘要：

提出一种完全基于激励和结构响应实测数据的结构动力系统非线性恢复力识别方法，并通过在一个4层钢结构模型中引入具有非线性特性的磁流变阻尼器（MR）模拟非线性恢复力，基于此模型结构在不同的激励方式下的动力响应测量数据，验证了该方法的有效性。对于结构的各自由度均受到激励的情况，运用最小二乘拟合算法识别出等效线性系统的物理参数（质量、刚度和阻尼矩阵），进而得到模型结构振动过程中MR阻尼力随时间变化情况并与实验实测结果进行了比较。针对结构仅在有限自由度上受到激励的情况，对以上方法进行了改进，提出了一种非线性系统恢复力的非参数化识别方法，利用结构中弹性恢复力的对称关系，分步确定了结构各层间恢复力模型，从而得到MR恢复力的大小并与实测结果进行了比较结果表明，基于时域实测信号的非线性系统恢复力识别法在完整激励和非完整激励下均能有效地识别结构的非线性恢复力特性。文章所述方法可以运用于工程结构在动力荷载作用下的损伤发生发展过程的监测与识别。

关键词：非线性恢复力磁流变阻尼器最小二乘拟合等效线性系统非参数化模型

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基于随机森林模型的滑动轨迹人机识别 Research Articles

Zhen-yi XU, Yu KANG, Yang CAO, Yu-xiao YANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第7期页码 925-929 doi: 10.1631/FITEE.1700442

摘要：通过多维性能评价指标，包括识别准确率、识别召回率、识别误报率、识别漏报率、F值和加权准确率，验证该随机森林模型以及基准模型（逻辑回归模型和支持向量机）。随机森林模型多维性能评价指标优于基准模型。

关键词：人机识别；随机森林；支持向量机；逻辑回归；多维性能评价指标

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用于电网节点重要度评估的一种基于网络嵌入和支持向量回归的人工智能方法 Research Papers

Hui-fang WANG, Chen-yu ZHANG, Dong-yang LIN, Ben-teng HE

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 816-828 doi: 10.1631/FITEE.1800146

摘要：由此，本文提出基于人工智能的电网节点重要度评估法。首先利用网络嵌入，提出综合考虑电网结构与电气量的电网节点特征选择法。最后，根据优化后的样本集训练支持向量回归模型，模型成熟后可用于电网节点重要度在线评估。结果表明，本方法能根据从样本中学到的信息有效评估电网节点重要度。相比传统指标构建法，本方法规避了片面性和主观性。

关键词：电网；人工智能；节点重要度；TADW法；网络嵌入；支持向量回归