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期刊论文 238

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2023 44

2022 45

2021 36

2020 33

2019 34

2018 17

2017 19

2016 8

2015 1

2011 1

2010 1

2009 2

2008 1

2007 3

2006 1

2005 1

2004 2

2002 2

2001 2

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关键词

机器学习 27

深度学习 15

人工智能 12

2019 3

MATLAB 3

图像处理 3

2020 2

ACM 2

代理模型 2

增材制造 2

强化学习 2

材料设计 2

结构健康监测 2

高层建筑 2

12 1

2D—3D配准 1

3D打印 1

6G 1

ARM 1

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检索范围：

排序：展示方式：

基于自适应置信度校准的交互式医疗图像分割框架

沈楚云,李文浩,徐琪森,胡斌,金博,蔡海滨,朱凤平,李郁欣,王祥丰

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第9期页码 1332-1348 doi: 10.1631/FITEE.2200299

摘要：为更好地利用不同时间尺度上的交互信息，本文提出一种基于自适应置信度校准的交互式医疗图像分割框架MECCA，其结合了基于分割决策的置信度学习技术和多智能体强化学习技术，并通过预测分割决策与短期交互信息的对齐水平来学习一个新颖的置信度网络随后，提出一种基于置信度的奖励塑造机制，在策略梯度计算中引入置信度，从而直接纠正模型产生的交互误解。MECCA还通过标签生成和交互指导来降低交互强度和难度，从而实现用户友好交互。

关键词：医疗图像分割交互式分割多智能体强化学习置信度学习半监督学习

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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：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。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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一适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法

丁晓青,付强

《中国工程科学》 2009年第11卷第10期页码 19-24

摘要：算法提出根据广义置信度更新样本权重，实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。

关键词：多类Adaboost算法手写汉字识别广义置信度改进的二次鉴别函数

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融合深度置信网络的串联隐马尔科夫模型及其在脱机手写识别中的应用 Article

Partha Pratim ROY, Guoqiang ZHONG, Mohamed CHERIET

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 978-988 doi: 10.1631/FITEE.1600996

摘要：然而，因为多层感知机学习能力的不足，学习到的特征对于后续的识别任务不一定是最优的。在本文中，我们针对自由书写的脱机手写识别提出一种基于深度结构的串联方法。在提出的模型中，深度置信网络被用于学习序列数据的紧致表示，隐马尔科夫模型被用于（子-）词的识别。

关键词：手写识别；隐马尔科夫模型；深度学习；深度置信网络；串联方法

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用考虑置信区间长度影响的最小二乘法拟合S-N曲线

杨晓华,金平,姚卫星

《中国工程科学》 2004年第6卷第4期页码 41-43

摘要：基于试验疲劳寿命分散的物理机制，提出了一个S-N曲线试验数据处理的加权最小二乘法，此方法中每组数据的权重与该组数据的置信区间成反比。计算结果表明用考虑置信区间长度影响的最小二乘法拟合得到的S-N曲线比用一般最小二乘法得到的S-N曲线具有更高的可靠度，给出的寿命预测结果也更安全。

关键词：置信区间疲劳寿命最小二乘法 S-N曲线

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基于DBN模型的激光焊接状态在线监控研究 Article

张艳喜, 游德勇, 高向东, Seiji Katayama

《工程（英文）》 2019年第5卷第4期页码 671-678 doi: 10.1016/j.eng.2019.01.016

摘要：

本文开发了集辅助激光成像系统、紫外/可见波段视觉成像系统（波长小于780 nm）、光谱测量仪、光电传感器的多传感器系统，用以观察和分析激光焊接过程中的焊接状态信息。本文采用小波包分解方法对通过光电传感器获得的可见光波段传感信号和激光反射传感信号进行分解并提取相关特征。光谱仪采集到的信号的主要波长为400~900 nm，将其分为25个子带并采用统计方法来提取光谱信号特征。利用紫外/可见波段视觉成像系统采集的图像获取金属蒸气和飞溅的特征，而辅助照明视觉传感器系统主要是用来采集匙孔特征。本文基于上述焊接过程的实时量化特征建立了焊接状态监测的深度信念网络（DBN），并采用遗传算法对所提出的DBN模型参数进行优化。与传统的反向传播神经网络（BPNN）模型相比，本文建立的DBN模型在焊接状态监测方面具有更高的精度和鲁棒性。最后，本文通过三个附加焊接试验验证了该方法在激光焊接状态监控中的有效性和泛化能力。

关键词：在线监控多传感小波包分解深信度网络

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基于信息熵和深度置信网络的涡轮发动机在有限传感器下的故障诊断仿真研究 Article

De-long FENG,Ming-qing XIAO,Ying-xi LIU,Hai-fang SONG,Zhao YANG,Ze-wen HU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第12期页码 1287-1304 doi: 10.1631/FITEE.1601365

摘要：本文针对复杂环境下有限传感器数据的发动机故障诊断问题，提出了一种基于信息熵的深度置信网络方法。首先介绍了几种信息熵，并基于单信号熵提出了联合复杂信息熵。其次，分析了深度置信网络的构成，提出了基于信息熵的深度置信网络方法。验证实验表明，与现有的机器学习算法比较，该方法的诊断精度大大提高。

关键词：深度置信网络；信息熵；故障诊断；发动机

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联邦无监督表示学习 Research Article

张凤达1,况琨1,陈隆1,游兆阳1,沈弢1,肖俊1,张寅1,吴超2,吴飞1,庄越挺1,李晓林3,4,5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第8期页码 1181-1193 doi: 10.1631/FITEE.2200268

摘要：为利用分布式边缘设备上大量未标记数据，我们在联邦学习中提出一个称为联邦无监督表示学习(FURL)的新问题，以在没有监督的情况下学习通用表示模型，同时保护数据隐私。

关键词：联邦学习；无监督学习；表示学习；对比学习

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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。

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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人工智能新方向：类人、机器、仿生和量子智能 Comment

李伟钢,Liriam Michi ENAMOTO,Denise Leyi LI,Geraldo Pereira ROCHA FILHO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第6期页码 984-990 doi: 10.1631/FITEE.2100227

摘要：

本评论回顾1998年提出的“一次性学习”（once learning，OLM）机制，和随后出现的用于图像分类的“一瞥学习”（one-shot learning这些被认为是AI研发的主要方向，并按以下分类标准区分：（1）以类人、机器、仿生或量子计算为本的AI研发;（2）升维或降维的信息输入;（3）小样本或大数据知识学习。

关键词：人工智能；机器学习；一次性学习；一瞥学习；量子计算

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基于两级层次特征学习的图像分类方法 Article

Guang-hui SONG,Xiao-gang JIN,Gen-lang CHEN,Yan NIE

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第9期页码 897-906 doi: 10.1631/FITEE.1500346

摘要：本文提出了一种新颖、有效的基于深度卷积神经网络的两级层次特征学习框架。首先，不同层次的深度特征抽取器使用迁移学习方法进行训练。最后，基于Caltech-256、Oxford Flower-102和Tasmania Coral Point Count三个图像数据集的实验证明，通过两级层次特征学习的深度特征的表达能力十分强大，与传统的扁平多分类方法相比

关键词：迁移学习；特征学习；深度卷积神经网络；层次分类；谱聚类

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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。

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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机器学习视角下的城市建模计算机图形方法综述 Review Article

冯天1,范非易2,Tomasz BEDNARZ3,4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第7期页码 915-925 doi: 10.1631/FITEE.2000141

摘要：同时，人工智能的蓬勃发展激励人们充分利用机器学习以改进现有解决方案。本文回顾了2010至2019年间发表的文献，对计算机图形领域中使用机器学习的城市建模方法进行综述。本文可作为机器学习视角下城市建模研究现状的概述。

关键词：城市建模；计算机图形学；机器学习；深度学习

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学习曲线及在工业生产运作研究中的应用综述

陈志祥

《中国工程科学》 2007年第9卷第7期页码 82-88

摘要：

学习曲线是一种通过生产者行为学习与经验积累而得到改进的生产产出的特征函数，利用学习曲线可以科学地制定成本计划，改善作业计划、劳动定额与劳力规划对国际上的研究文献、学习曲线的表现形式及其特点进行分析，探讨了几个新的应用动向。

关键词：学习曲线运作管理行为研究

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基于内嵌物理信息深度学习模型的增材制造工艺参数及熔池尺寸预测 Article

赵明志, 韦辉亮, 茅仪铭, 张长东, 刘婷婷, 廖文和

《工程（英文）》 2023年第23卷第4期页码 181-195 doi: 10.1016/j.eng.2022.09.015

摘要：为了解决此问题，本工作融合典型实验、机理模型和深度学习研究激光PBF过程中关键参数和熔池特性的正向和逆向预测。实验提供基础数据，机理模型显著增强数据集，多层感知器（MLP）深度学习模型则根据实验和机理模型构建的数据集预测熔池尺寸和工艺参数。此外，MLP模型的预测准确率与数据集的特征密切相关，即数据集的可学习性对预测准确率有至关重要的影响。

关键词：增材制造熔池模型深度学习可学习性