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期刊论文 453

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会议信息 2

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2023 40

2022 37

2021 40

2020 17

2019 27

2018 21

2017 31

2016 13

2015 5

2014 11

2013 11

2012 12

2011 14

2010 14

2009 10

2008 24

2007 26

2006 20

2005 26

2004 17

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关键词

数学模型 13

模型 10

模型试验 9

数值模拟 8

不确定性 5

深度学习 5

机器学习 4

COVID-19 3

GM(1 3

计算机模拟 3

1)模型 2

DX桩 2

D区 2

Preissmann格式 2

SWAT模型 2

TRIZ 2

Weibull分布 2

k-ε模型 2

不确定性评估 2

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拆除爆破数值模拟研究进展

谢先启,刘军,贾永胜,孙金山

《中国工程科学》 2014年第16卷第11期页码 20-27

摘要：结合工程应用实例介绍了笔者及团队研发的离散元框架内的网格实体模型。分析了当前拆除爆破数值模拟技术存在的主要问题，对拆除爆破数值模拟技术的进一步发展进行了展望。

关键词：拆除爆破数值模拟离散元网格实体模型

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利用两个自适应特征改进实体链接 Research Article

张鸿彬,陈权,张伟文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第11期页码 1620-1630 doi: 10.1631/FITEE.2100495

摘要：

实体链接是自然语言处理中的一项基本任务。现有的基于神经网络的系统更多地关注全局模型的构建，而忽略了局部模型中潜在的语义信息和有效实体类型信息的获取。本文提出两个自适应特征，其中第一个自适应特征使得局部和全局模型能够捕获潜在信息，第二个自适应特征能够描述实体类型嵌入的有效信息。这些自适应特征可以很自然地协同工作来处理一些不确定的实体类型信息。实验结果表明，我们的实体链接系统在AIDA-B和MSNBC数据集上取得了最佳的性能，并在域外数据集上达到了最佳的平均性能。这些结果表明，所提出的自适应特征能够基于其自身不同的上下文来捕获有利于实体链接的信息。

关键词：实体链接；局部模型；全局模型；自适应特征；实体类型

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一种构件化的坑道工程动荷段实体模型设计质量判决方法

袁辉,王凤山,许继恒,付成群

《中国工程科学》 2013年第15卷第5期页码 106-112

摘要：

为有效表示坑道工程空间对象，并有效支持动荷段实体的各种拓扑操作和毁伤分析等军事应用，提出了坑道工程动荷段实体模型构件化设计解决方案和设计质量的直觉模糊判决方法适应坑道工程动荷段实体模型构件化设计的多样性特征和有效性验证约束，确定直觉模糊的正负理想构件化设计事件，比较构件化设计事件与正负理想事件的距离，建立坑道工程动荷段实体模型构件化设计事件的优势度计算模型，案例表明，方法有效解决了坑道工程动荷段实体模型构件化设计质量判决问题，为科学的坑道工程动荷段实体模型设计实践提供了一种理论和方法。

关键词：坑道工程构件设计质量实体模型直觉模糊集优势度

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基于动态占用网格改进概率模型的换道辅助策略 Research Articles

杨正才1,2,高振海1,高菲1,武馨宇1,何磊1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第11期页码 1492-1504 doi: 10.1631/FITEE.2000439

摘要：提出一种基于动态占用网格的道路环境表示方法。该模型将车辆速度、障碍物、车道线和交通规则等信息封装成一种空间驾驶概率的形式。这些信息被编译成哈希表，通过哈希函数将网格图映射到一个哈希图中。利用该模型建立一个车辆行为决策成本方程，该方程基于最小成本原则，同时考虑车辆驾驶性能、安全性和动力等影响因素，辅助驾驶员做出准确换道决策。通过车辆测试验证了该换道辅助策略的可行性。结果表明，基于动态占用网格概率模型的换道辅助系统可为驾驶者提供兼顾动力和安全性的换道辅助。

关键词：占用网格；概率模型；换道辅助

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一种易用的实体识别消歧系统评测框架 Article

辉陈,宝刚魏,一鸣李,Yong-huai LIU,文浩朱

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 195-205 doi: 10.1631/FITEE.1500473

摘要：实体识别消歧是知识库扩充和信息抽取的重要技术之一。近些年该领域诞生了很多研究成果，提出了许多实体识别消歧系统。但由于缺乏对这些系统的完善评测对比，该领域依然处于良莠淆杂的状态。本文提出一个实体识别消歧系统的统一评测框架，用于公平地比较各个实体识别消歧系统的效果。该框架代码开源，可以采用新的系统、数据集、评测机制扩展。通过该框架评测实体系统，可以分析得到系统各个模块的优劣之处。本文分析对比了几个公开的实体识别消歧系统，并总结出了一些有用的结论。

关键词：实体识别消歧；评测框架；信息抽取

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基于层次优化的图像网格化方法

Hao XIE,Ruo-feng TONG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第1期页码 32-40 doi: 10.1631/FITEE.1500171

摘要：将栅格图像转换为矢量图形的一种流行方法是图像网格划分，其目的是找到一个网格以尽可能忠实地表示图像。对于传统的网格划分算法，问题的症结主要在于目标的高非线性度和非平滑度，这使得很难找到理想的最优解。

关键词：图像网格化；层次优化；凸化

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基于网格服务的协同虚拟环境

张谞,吴慧中,肖亮

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 157-162

摘要：针对这一问题，讨论了大规模协同虚拟环境的通信模式，提出了一个基于开放网格服务结构OGSA的协同虚拟环境体系结构，利用网格服务封装将系统功能实现与具体的物理资源相分离以达到系统可扩展的目的。

关键词：协同虚拟环境开放网格服务结构虚拟世界管理扩展性

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基于免疫Agent的网格性能抗衰

徐建,张琨,刘凤玉

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 87-91

摘要：

模拟生物免疫机理实现计算网格的性能抗衰是一个崭新的研究方向。分析和比较了免疫和抗衰之间的异同，构建了基于免疫Agent的系统抗衰逻辑模型，模拟生物免疫机理对计算网格的资源和性能进行监控和诊断，建立性能衰退的数学模型，并给出了抗衰策略决策方法。以一个分布式的音像资源事务处理系统为背景进行应用研究，给出了一个两阶段超指数分布的数学模型来评估性能，结果表明该方法是有效的。

关键词：网格免疫系统性能监控软件抗衰免疫Agent

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基于众包标签数据深度学习的命名实体消歧算法 Article

Le-kui ZHOU,Si-liang TANG,Jun XIAO,Fei WU,Yue-ting ZHUANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 97-106 doi: 10.1631/FITEE.1601835

摘要：命名实体消歧主要研究如何将存在歧义的文本描述映射到其对应知识库（例如Wikipedia）中的实体。本文结合群体智能（即群体用户生成的标签）和深度学习（即数据驱动学习），提出了在命名实体消歧过程中生成区别度更高的特征方法。具体来说，通过设计一个众包模型，学习文本描述或实体所对应“众包特征”，然后利用“众包特征”对动态卷积神经网络（Dynamic convolutional neural network, DCNN）进行优化，最后用优化得到的DCNN来提取“深度众包特征”，以此来解决传统命名实体消歧算法中单独依赖手工设计特征的不足。本文所提出方法巧妙将群体认知（由众包标签反映）结合到命名实体消歧深度学习框架中。实验分析表明，当有足够多众包标签时，所提出方法优于传统手工设计特征。

关键词：命名实体消歧；众包计算；深度学习

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基于网格化管理的农产品质量安全追溯系统的设计与实现

胡云锋,董昱,孙九林

《中国工程科学》 2018年第20卷第2期页码 63-71 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.010

摘要：为此，笔者以中宁县枸杞生产为案例，采用了空间分析、数据网格化、云计算、移动互联网等一系列技术和方法，构建了包括宽度、深度和精确度三个维度的食品可追溯体系，突破了定位与地图显示、数据网格化、预警服务与推送

关键词：网格化农产品质量安全可追溯体系追溯系统

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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：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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网络空间安全命名实体识别综述 Review Article

高宸1,张璇1,2,3,韩梦婷1,刘会1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1153-1168 doi: 10.1631/FITEE.2000286

摘要：整合大规模、异构和非结构化的网络空间安全信息，对网络空间安全实体进行识别和分类，有助于处理和解决网络空间安全问题。由于网络空间安全领域文本的复杂性和多样性，使用传统的命名实体识别（NER）方法难以识别该领域中的安全实体。本文介绍该领域NER的各种方法和技术，包括基于规则的方法、基于字典的方法和基于机器学习的方法，并讨论该领域NER研究面临的问题，如实体词组的结合与分离、非标准化的命名约定、缩写和大量嵌套等。最后，提出NER在网络空间安全方面的3个研究方向：（1）应用无监督或半监督技术；（2）开发更全面的网络空间安全本体；（3）应用更加有效的深度学习模型。

关键词：命名实体识别（NER）；信息抽取；网络空间安全；机器学习；深度学习

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数字摄影测量网格在汶川大地震中的快速响应

张祖勋,柯涛,郭大海,王建超

《中国工程科学》 2009年第11卷第6期页码 54-62

摘要：结合我国自主研发的数字摄影测量网格（digital photogrammetry grid，DPGrid）系统在抗震救灾中的应用，介绍了数字摄影测量网格分布式计算技术及其对非常规航空摄影数据快速处理所采用的特殊处理方法

关键词：航空摄影测量数字摄影测量网格抗震救灾应急响应

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基于鲁棒法矢滤波和交替顶点更新的有效网格去噪 Article

Tao LI, Jun WANG, Hao LIU, Li-gang LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1828-1842 doi: 10.1631/FITEE.1601229

摘要：区分特征和噪声是网格去噪中最具挑战性的问题。本文基于鲁棒的引导法矢估计和交替顶点更新策略，研究了一种新的、保持特征的网格去噪方法。

关键词：网格去噪；引导法矢滤波；交替顶点更新；角点敏感邻域

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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。过往研究使用未标记数据丰富词的表示，却忽略了未标记数据中对NER任务很可能有帮助的大量实体信息。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。当仅使用预训练的静态词嵌入且不依赖任何外部知识时，该方法可获得与CoNLL-2003和OntoNotes 5.0英语NER任务上最先进模型相当的性能。

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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标题作者时间类型操作

拆除爆破数值模拟研究进展

谢先启,刘军,贾永胜,孙金山

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利用两个自适应特征改进实体链接

张鸿彬,陈权,张伟文

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一种构件化的坑道工程动荷段实体模型设计质量判决方法

袁辉,王凤山,许继恒,付成群

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