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2009 26

2008 46

2007 45

2006 35

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关键词

颠覆性技术 33

机器学习 27

深度学习 15

数学模型 13

人工智能 12

模型 10

可靠性 9

增材制造 9

数值模拟 9

模型试验 9

可持续性 8

安全性 8

战略性新兴产业 7

神经网络 7

新冠病毒肺炎 6

模式识别 6

能源 6

3D打印 5

多目标优化 5

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融合显著性模型和高斯网模型的视网膜血管分割方法 Research Articles

Lan-yan XUE, Jia-wen LIN, Xin-rong CAO, Shao-hua ZHENG, Lun YU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第8期   页码 1075-1086 doi: 10.1631/FITEE.1700404

摘要： 视网膜血管分割是眼底图像分析的一个重要问题。本文提出一种融合显著性模型和高斯网（GNET）模型的新型深度学习结构分割视网膜血管。显著性图像替代原始图像作为GNET模型的输入。GNET模型具有双边对称结构。左边结构中，在第一层进行上采样操作，在其他层进行最大池化操作；右边结构中，在第一层进行最大池化操作，在其他层进行上采样操作。利用DRIVE数据库对所提方法进行评估。实验结果表明，与UNET模型相比，GNET模型能获得更精确的特征和更精细的细节。本文所提算法能提取准确的血管网络，与其他深度学习方法相比具有更高精确度。视网膜血管分割有助于提取血管变化特征，为脑血管疾病筛查提供依据。

关键词： 视网膜血管分割；显著性模型；高斯网模型（GNET）；特征学习    

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迈向下一代视网膜神经假体——基于脉冲的视觉计算方法 Review

余肇飞, 刘健, 贾杉杉, 张祎晨, 郑雅菁, 田永鸿, 黄铁军

《工程（英文）》 2020年 第6卷 第4期   页码 449-461 doi: 10.1016/j.eng.2020.02.004

摘要： 就视觉而言，视觉场景信息进入眼睛，经过视网膜神经细胞进行处理，以神经元脉冲的模式将其输出，发送至脑皮层，以进行进一步的计算。因此，视网膜神经假体感兴趣的神经信号是神经元脉冲。在本文中，我们回顾了视觉计算模型最近取得的一些进展，着重介绍这些模型如何使用脉冲来分析包括静态图像和动态视频在内的自然场景。为了更好地理解视网膜中神经网络的计算原理，我们认为，有必要对视网膜构建一个超级网络环路，在此环路中，那些皮层神经网络所揭示的不同功能的网络模块，都可以应用于视网膜网络中。视网膜的不同组成部分，包括多种细胞类型和突触连接——化学突触和电突触（缝隙连接），使视网膜成为一个理想的神经网络，其能够适应人工智能中发展起来的计算技术，对视觉场景的编码和解码进行建模因此，有必要构建一种整体系统的方法，利用神经脉冲进行视觉计算，推动下一代视网膜神经假体发展，构建新型人工视觉系统。

关键词： 视觉编码     视网膜     神经假体     脑-机接口     人工智能     深度学习     脉冲神经网络     概率图模型    

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受限空间火灾模型研究进展

郑昕,袁宏永

《中国工程科学》 2004年 第6卷 第3期   页码 68-74

摘要：

火灾模型是从工程科学的角度出发，分析研究火灾的发生、发展，烟气蔓延以及火灾对周围环境诸如建筑设备、森林植被及大气环境等影响的数学模型。介绍了广泛应用于建筑物内部受限空间的场、区域、网模型以及经验模型的理论思想与数学方程，分析了4种模型在相应环境下应用的合理性，并对火灾模型的发展做出了展望。

关键词： 受限空间     场模型     区域模型     网模型     场区网模型     经验模型    

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基于先验形状和局部统计的血管影像图像分割方法 Research Articles

Yun TIAN, Zi-feng LIU, Shi-feng ZHAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第8期   页码 1099-1108 doi: 10.1631/FITEE.1800129

摘要： 快速准确地从医学图像中提取血管结构是许多临床医疗的基础。然而，大多数血管分割方法忽略了分割结果中孤立点和冗余点的存在。本文提出一种基于先验形状和局部统计的血管分割方法，能有效消除异常值并精确分割粗细血管。首先，定义了一种改进的血管滤波器，用于量化每个体素属于管状结构的可能性；其次，执行匹配和连接操作以获得血管掩模；最后，在血管掩模基础上实现基于局部统计的区域生长方法，得到较为完整的无外围值的血管树。与Frangi方法以及Yang方法在实际血管造影图像上的实验和比较，证明该方法在保持血管分支连通的同时，可以有效去除异常值。

关键词： 血管滤波器；邻域；血管分割；外围值    

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基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法 Research Article

国强1,滕龙1,2,尹天祥3,郭云飞3,吴新良2,宋文明2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第11期   页码 1647-1656 doi: 10.1631/FITEE.2300348

摘要： 本文提出一种混合驱动方法，利用数据驱动和基于模型算法的优点跟踪多个高机动目标。将时变恒速（CV）模型集成到在线学习的高斯过程（GP）中，提高高斯过程的预测性能。通过仿真实验可知，与广泛使用的机动目标跟踪算法如交互式多模型（IMM）和数据驱动的高斯过程运动跟踪器（GPMT）相比，提出的混合驱动方法具有显著的性能优势。

关键词： 目标跟踪；高斯过程；数据驱动；在线学习；模型驱动；概率数据关联    

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基于双层多目标分割的超高速撞击航天器损伤红外检测算法 Research Article

杨晓1,殷春1,Sara DADRAS2,雷光钰1,谭旭彤1,邱根1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第4期   页码 571-586 doi: 10.1631/FITEE.2000695

摘要： 采用高速混合模型对红外视频流采样数据中的温度变化特征进行分类，并重构图像，得到反映缺陷特征的红外重构图像。设计的分割目标函数用于保证图像分割结果对噪声去除和细节保留的有效性，同时考虑到红外重构图像的复杂性，即所需权衡不同。因此，引入多目标优化算法以实现细节保留和噪声去除之间的平衡，并采用基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）进行优化，以保证损伤分割的准确性。实验结果验证了所提算法的有效性。

关键词： 超高速撞击损伤； 缺陷检测；高斯混合模型；图像分割    

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标准模型下基于高效分级身份的格上加密方案 Article

Feng-he WANG,Chun-xiao WANG,Zhen-hua LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年 第17卷 第8期   页码 781-791 doi: 10.1631/FITEE.1500219

摘要： 本文在标准模型下，利用固定维数的格基代理算法提出了一种高效的格基分级身份加密方案。本文构造了一种新的公钥赋值算法，将1个随机、公开的矩阵平均赋值为两个身份比特，从而仅仅需要d个公开矩阵来构造标准模型下的HIBE方案；与之相比，Crypto 2010所提出的HIBE方案中需要2d个同样尺寸的矩阵基于差错学习问题的困难性，我们证明该方案在选择身份、选择明文攻击下是安全的。

关键词： 分级身份加密；格密码；标准模型；差错学习问题；高斯    

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深度学习中的视觉可解释性 Review

Quan-shi ZHANG, Song-chun ZHU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年 第19卷 第1期   页码 27-39 doi: 10.1631/FITEE.1700808

摘要： 总结了近年来在理解神经网络内部特征表达和训练一个具有中层表达可解释性的深度神经网络上的相关研究工作。虽然深度神经网络在众多人工智能任务中已有杰出表现，但神经网络中层表达的可解释性依然是该领域发展的重大瓶颈。目前，深度神经网络以低解释性的黑箱表达为代价，获取了强大的分类能力。我们认为提高神经网络中层特征表达的可解释性，可以帮助人们打破众多深度学习的发展瓶颈，比如，小数据训练，语义层面上的人机交互式训练，以及基于内在特征语义定向精准修复网络中层特征表达缺陷等难题。本文着眼于卷积神经网络，调研了：(1)网络表达可视化方法；(2)网络表达的诊断方法；(3)自动解构解释卷积神经网络的方法；(4)学习中层特征表达可解释的神经网络的方法； (5)基于网络可解释性的中层对端的深度学习算法最后，讨论了可解释性人工智能未来可能的发展趋势。

关键词： 人工智能；深度学习；可解释性模型    

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大数据的分布式机器学习的策略与原则 Review

Eric P. Xing,Qirong Ho,Pengtao Xie,Dai Wei

《工程（英文）》 2016年 第2卷 第2期   页码 179-195 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.008

摘要：

大数据的发展已经引领了对能够学习包含数百万至数十亿参数的复杂模型的机器学习系统的新需求，以保证足够的能力来消化海量的数据集，提供强大的预测分析（如高维潜特征、中介表示和决策功能）。为了在这样的尺度上，在成百上千台的分布式机器集群中运行机器学习算法，关键往往是要投入显著的工程性的努力——有人可能会问，这样的工程是否还属于机器学习的研究领域？考虑到如此“大”的机器学习系统可以极大地从根植于机器学习的统计和算法的理解中受益——因此，机器学习的研究人员应该不会回避这样的系统设计—&mdash它们关注的是机器学习研究传统上注意较少的四个关键问题：一个机器学习程序怎样能分布到一个集群中去？机器学习计算怎样能通过机器间的交流连接起来？这样的交流是如何被执行的？机器间应该交流的内容是什么？通过揭示机器学习程序所独有的，而非常见于传统计算机程序中的基础性的统计和算法上的特点，并通过剖析成功案例，以揭示我们如何利用这些原则来同时设计和开发高性能的分布式机器学习软件以及通用的机器学习框架，我们为机器学习的研究人员和从业者提供了进一步塑造并扩大机器学习与系统之间的领域的机会

关键词： 机器学习     人工智能大数据     大型模型     分布式系统     原则     理论     数据并行性     模型并行性    

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矿物浮选吸附平衡模型构建与应用：精准解析矿物 表面离子 / 药剂特征吸附

高雅,付心壮,韩海生,王丽,岳彤,孙伟

《中国工程科学》 2023年 第25卷 第6期   页码 248-258 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.07.020

摘要：

矿物浮选吸附平衡模型是准确描述矿物浮选过程中所涉及的矿物表面离子 / 药剂吸附平衡的数学模型，首次实现了矿物表面位点与浮选药剂吸附作用亲和性的量化解析药剂选择性吸附作为浮选作业的核心机制，若不能准确预测其在各矿物表面的吸附行为，将严重限制浮选工艺智能化控制的发展。本文详细论述了矿物浮选吸附平衡模型的构建原理，以赤铁矿 ‒ 石英和一水硬铝石 ‒ 高岭石两个浮选体系为例，通过对少量实验数据的拟合计算，解析出矿物表面活性位点密度Ns、加 / 去质子反应常数Kt1/Kt2、药剂吸附常数Kf等矿物浮选特征常数。将解析的矿物浮选特征常数代入到平衡模型中，预测出各条件下矿物表面电性、离子及浮选药剂的吸附量，通过零电点、实验及测试等方法验证了可靠性，形成了矿物浮选过程预测系统的内核算法。

关键词： 矿物加工；浮选机理；矿物浮选吸附平衡模型；可浮性预测；矿物浮选特征常数    

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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： 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。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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渠网恒定流及非恒定流数学模型的研究及应用

张明亮,沈永明

《中国工程科学》 2007年 第9卷 第8期   页码 92-96

摘要：

从求解一维圣维南方程组的Preissmann 4点隐式差分格式出发, 建立了一维河网及渠网数学模型，并对计算中所涉及的一些关键技术问题进行了较为详细的阐述利用模型对树状渠网的恒定流及复杂的环状渠网和河网的非恒定流对模型进行验证。验证结果表明，水位和流量过程计算值与Islam的计算值吻合较好，各渠道的流量分配计算结果精度也较高，为河网及渠网的水量调度提供了一个较为简便实用的工具，为建立渠网及河网的综合水质生态数学模型打下基础。

关键词： Preissmann格式     渠网及河网     流量分配     水质模型    

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一种基于高斯过程与粒子群算法的CNN超参数自动搜索混合模型优化算法 Research Article

闫涵,仲崇权,吴玉虎,张立勇,卢伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第11期   页码 1557-1573 doi: 10.1631/FITEE.2200515

摘要： 然而，CNN性能很大程度上取决于其超参数，而为CNN配置合适的超参数通常面临着以下3个挑战：（1）不同类型CNN超参数的混合变量编码问题；（2）评估候选模型的昂贵计算成本问题；（3）确保搜索过程中收敛速率和模型性能问题针对上述问题，提出一种基于高斯过程（GP）和粒子群优化算法（PSO）的混合模型优化算法（GPPSO），用于自动搜索最优的CNN超参数配置。首先，设计一种新的编码方法高效编码CNN中不同类型的超参数。其次，提出一种混合代理辅助（HSA）模型降低评估候选模型的高计算成本。最后，设计一种新的激活函数改善模型性能并确保收敛速率。在图像分类基准数据集上进行了大量实验，验证GPPSO优于最先进的方法。以金属断口诊断为例，验证GPPSO算法在实际应用中的有效性。

关键词： 卷积神经网络；高斯过程；混合模型；超参数优化；混合变量；粒子群优化    

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基于带约束最大间隔的贝叶斯分类器判别学习方法 None

Ke GUO, Xia-bi LIU, Lun-hao GUO, Zong-jie LI, Zeng-min GENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年 第19卷 第5期   页码 639-650 doi: 10.1631/FITEE.1700007

摘要： 提出一种新的面向贝叶斯模式分类的判别学习方法，称作“带约束的最大间隔（CMM）方法”。通过计算正样本最小决策值和负样本最大决策值的差异，定义类别之间的类别间隔。基于该类别间隔和正确分类的约束，将间隔函数学习问题转化为最大化类别间隔问题。利用序列无约束最小化技术解决该非线性规划问题。运用CMM方法得到基于高斯混合模型的贝叶斯分类器，并在10个UCI数据集上进行实验。结果表明，利用CMM方法得到的分类器分类性能，明显优于代表性的生成式学习方法期望最大化（EM）和判别式学习方法支持向量机（SVM），并且在多个数据集上取得了相比之前最优结果更好的效果。

关键词： 判别学习；统计建模；贝叶斯分类器；高斯混合模型；UCI数据集    

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基于高清监控图像的工程车辆检测算法

Xun Liu, Yin Zhang, San-yuan Zhang, Ying Wang, Zhong-yan Liang, Xiu-zi Ye,star.liuxun@gmail.com,yinzh@zju.edu.cn,syzhang@zju.edu.cn,maggiewang0427@gmail.com

《信息与电子工程前沿（英文）》 2015年 第16卷 第5期   页码 346-357 doi: 10.1631/FITEE.1500026

摘要： 第一阶段提出“颜色频率”特征并用其优化HOG描述子。第二阶段改进一种显著性提取算法并用改进的算法来改善dense SIFT算子。两阶段结合，得到整体高效的检测算法。精确分类阶段是采用显著性蒙版化的dense SIFT算子(图8)，去除第一阶段提取出的非工程车辆区域，得到最终的低漏检率低错检率的快速检测算法(图1)。

关键词： 目标检测；梯度直方图；稠密度SIFT；显著性检测；组件模型；工程车辆    

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标题 作者 时间 类型 操作

融合显著性模型和高斯网模型的视网膜血管分割方法

Lan-yan XUE, Jia-wen LIN, Xin-rong CAO, Shao-hua ZHENG, Lun YU

期刊论文

迈向下一代视网膜神经假体——基于脉冲的视觉计算方法

余肇飞, 刘健, 贾杉杉, 张祎晨, 郑雅菁, 田永鸿, 黄铁军

期刊论文

受限空间火灾模型研究进展

郑昕,袁宏永

期刊论文

基于先验形状和局部统计的血管影像图像分割方法

Yun TIAN, Zi-feng LIU, Shi-feng ZHAO

期刊论文

基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法

国强1,滕龙1,2,尹天祥3,郭云飞3,吴新良2,宋文明2

期刊论文

基于双层多目标分割的超高速撞击航天器损伤红外检测算法

杨晓1,殷春1,Sara DADRAS2,雷光钰1,谭旭彤1,邱根1

期刊论文

标准模型下基于高效分级身份的格上加密方案

Feng-he WANG,Chun-xiao WANG,Zhen-hua LIU

期刊论文

深度学习中的视觉可解释性

Quan-shi ZHANG, Song-chun ZHU

期刊论文

大数据的分布式机器学习的策略与原则

Eric P. Xing,Qirong Ho,Pengtao Xie,Dai Wei

期刊论文

矿物浮选吸附平衡模型构建与应用：精准解析矿物 表面离子 / 药剂特征吸附

高雅,付心壮,韩海生,王丽,岳彤,孙伟

期刊论文

利用两个自适应特征改进实体链接

张鸿彬,陈权,张伟文

期刊论文

渠网恒定流及非恒定流数学模型的研究及应用

张明亮,沈永明

期刊论文

一种基于高斯过程与粒子群算法的CNN超参数自动搜索混合模型优化算法

闫涵,仲崇权,吴玉虎,张立勇,卢伟

期刊论文

基于带约束最大间隔的贝叶斯分类器判别学习方法

Ke GUO, Xia-bi LIU, Lun-hao GUO, Zong-jie LI, Zeng-min GENG

期刊论文

基于高清监控图像的工程车辆检测算法

Xun Liu, Yin Zhang, San-yuan Zhang, Ying Wang, Zhong-yan Liang, Xiu-zi Ye,star.liuxun@gmail.com,yinzh@zju.edu.cn,syzhang@zju.edu.cn,maggiewang0427@gmail.com

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