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神经网络 27

人工智能 19

深度学习 15

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能源 6

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基于智能体强化车载自组网络协作信道分配 Research Articles

王云鹏,郑坤贤,田大新,段续庭,周建山

《信息与电子工程前沿(英文)》 2020年 第21卷 第7期   页码 1047-1058 doi: 10.1631/FITEE.1900308

摘要: 动态信道分配(DCA)在扩展车载自组网络容量和缓解其拥塞方面起着关键作用。然而,在车—车直连通信场景下,信道分配面临大规模节点相互影响、缺乏集中式协调、全局网络状态信息未知以及其他挑战。为解决该问题,提出一种基于智能体强化(RL)的协作动态信道分配(RL-CDCA)机制。具体而言,每个车辆节点都可借助2个互相协作的RL模型,从实时信道状态信息中成功学习信道选择和信道接入自适应退避的正确策略。智能体RL-CDCA驱动节点共享本地奖励并合并区域内其他节点各自的奖励,以便它们能够以分布式协作方式优化各自策略。仿真结果表明,与4种现有机制相比,所提智能体RL-CDCA算法即便在路网车辆高度密集的情况下仍能将单跳数据包传输延迟减少不小于73.73%,将平均数据包递送成功率提高不小于12.66%,并更好地保证网络资源分配公平性

关键词: 车载自组网络强化动态信道分配信道    

运用自组竞争网络进行气体定性分析的研究

太惠玲,谢光忠,蒋亚东

《中国工程科学》 2006年 第8卷 第1期   页码 81-84

摘要:

优选了分析H2,CO气体的半导体气体传感器组成阵列,建立了实时数据采集系统,并与自组竞争网络模式识别技术相结合,以进行气体定性分析的研究;同时为了消除气体浓度变化对传感器阵列输出的影响,提高自组网络的识别效果,运用三种不同的数据归一化算法对传感器阵列的输出响应进行了预处理,并对各自对应的网络识别结果进行了分析与讨论。

关键词: 气体传感器阵列     自组竞争网络     定性分析    

基于自组神经网络的建筑市场执业资格人员信用分类研究

范志清,王雪青,李宝龙

《中国工程科学》 2011年 第13卷 第9期   页码 105-108

摘要:

利用自组神经网络技术,结合建筑市场执业资格人员信用的相关特点,研究了网络中神经元个数的确定、训练步数、网络维数、获胜神经元的领域等对网络结构和执业资格人员信用划分类别的影响,给出了执业资格人员信用分类的网络构造思想和神经网络结构,并以被调查的执业资格人员为例进行了实证研究。

关键词: 执业资格人员     信用     聚类分析     自组神经网络    

带有网络智能体的去中心化智能体强化进展 Review Article

张凯清1,杨卓然2,Tamer BAŞAR1

《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第6期   页码 802-814 doi: 10.1631/FITEE.1900661

摘要: 智能体强化长期以来一直是机器学习和控制领域的重要研究课题。最近在(单智能体)深度强化领域的进展重新唤醒了对智能体强化的研究兴趣,尤其在理论分析方面。本文回顾这个大课题中的一个子领域:带有网络智能体的去中心化智能体强化。在这一场景中,多个智能体在一个共同的环境中进行序贯决策,无需中心控制器的协调,且智能体被允许和它们在通信网络上的邻居交换信息。这样的一个模型在很多方向都有相关应用,包括机器人控制、无人车控制、移动传感器网络控制、智能电网,等等。本综述旨在覆盖和整理我们和其他科研人员在这一方向的相关工作。

关键词: 强化智能体系统;网络系统;一致性优化;分布式优化;博弈论    

基于智能体深度强化的工业无线网络端边协同资源分配 Research Article

刘晓宇1,2,3,4,许驰1,2,3,于海斌1,2,3,曾鹏1,2,3

《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第1期   页码 47-60 doi: 10.1631/FITEE.2100331

摘要: 边缘人工智能通过协同利用设备侧和边缘侧有限的网络、计算资源,赋能工业无线网络以支持复杂和动态工业任务。面向资源受限的工业无线网络,我们提出一种基于智能体深度强化的资源分配(MADRL-RA)算法,实现了端边协同资源分配,支持计算密集型、时延敏感型工业应用。首先,建立了端边协同的工业无线网络系统模型,将具有感知能力的工业设备作为自学习的智能代理。然后,采用马尔可夫决策过程对端边资源分配问题进行形式化描述,建立关于时延和能耗联合优化的最小系统开销问题。接着,利用智能体深度强化克服状态空间维灾,同时学习关于计算决策、算力分配和传输功率的有效资源分配策略。实验结果表明,MADRL-RA收敛速度快,能够学习到有效资源分配策略以实现最小系统开销。

关键词: 智能体深度强化;端边协同;工业无线网络;时延;能耗    

基于AUV初始方向角和海流环境的SOM任务分配算法 Special Feature on Intelligent Robats

Da-qi ZHU, Yun QU, Simon X. YANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第3期   页码 330-341 doi: 10.1631/FITEE.1800562

摘要: 本文针对自治机器人任务分配系统提出一个改进的自组神经网络算法。该算法充分考虑自治水下机器人初始方向角和海流环境。每个自治水下机器人都参与竞争。其次,通过竞争,选择海流环境下最短航行路径的水下机器人作为获胜神经元,并将该获胜神经元分配给相应目标点。为证明该算法有效性,给出相应仿真结果。

关键词: 自治水下机器人;自组神经网络;初始方向角;海流    

基于先验信息的5G及后5G毫米波大规模入多出车载通信信道估计 Research Articles

易钊1,邹卫霞1,2,孙学斌1

《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第6期   页码 777-789 doi: 10.1631/FITEE.2000515

摘要: 毫米波(mmWave)被认为是5G及后5G高带宽车载通信的可行解决方案。为实现在未来车辆通信中的应用,鲁棒的毫米波车载网络非常重要。此外,由于车辆的高速移动引起毫米波信道快速变化,传统的实时信道估计方案难以实现。针对这些问题,提出一种毫米波V2I车辆通信信道估计方法。首先考虑快速运动的车辆场景,建立相应的快速时变信道数学模型。然后,利用基站与每个移动用户之间的时间变化规律和确定的到达方向,预测时变信道先验信息(PI)。最后,利用PI和信道特性对时变信道进行估计。仿真结果表明,在毫米波时变车载通信系统中,该方案在归一化均方误差和和率性能上均优于传统方案。

关键词: 大规模入多出;毫米波;信道估计;车辆通信;时变    

信道攻击和学习向量量化 Article

Ehsan SAEEDI, Yinan KONG, Md. Selim HOSSAIN

《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第4期   页码 511-518 doi: 10.1631/FITEE.1500460

摘要: 信道攻击可利用加密系统的物理漏洞来获取秘密信息。目前提出的多种边信道信息分析方法中,机器学习被认为是一种有前景的方法。基于神经网络的机器学习可获得指令标志(功耗与电磁辐射),并自动识别。本文对椭圆曲线加密(Elliptic curve cryptography, ECC)的现场可编程门阵列(field-programmable gate array, FPGA)实现展开了新的实验研究,探讨了基于学习向量量化(Learning vector quantization, LVQ)神经网络的边信道信息表征的效率。LVQ作为类分类器的主要特点是它具有学习复杂非线性输入-输出关系、使用顺序训练程序和适应数据的能力。实验结果表明基于LVQ的类分类是边信道数据表征的强大且有前景的方法。

关键词: 信道攻击;椭圆曲线加密;类分类;学习向量量化    

考虑跟随行为的行人自组运动仿真模型 Article

Zhilu YUAN, Hongfei JIA, Mingjun LIAO, Linfeng ZHANG, Yixiong FENG, Guangdong TIAN

《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第8期   页码 1142-1150 doi: 10.1631/FITEE.1601592

摘要: 在本文中一种新的力学模型被引入到社会力模型中,用来仿真相向行人流中的跟随行为。这种跟随行为指的是行人通过接近同向行人以避免与反向行人冲突的行为。新的力学模型类似于一种引力模型,在建模过程中考虑了行人的视野范围、自身的运动状态、被跟随行人的运动状态等因素。我们利用新的力学模型对相向行人流进行了仿真,研究了跟随行为对渠化现象、行人间冲突以及双向通道通行效率的影响。仿真结果表明:跟随行为能促进渠化现象形成,并能起到缓解相向行人流拥堵的作用;跟随行为具有降低相向行人流冲突次数的作用,这种作用在入口流量较低时并不明显,但随着行人流量的升高而增强。跟随行为能够提高双向通道的通行效率,并且跟随行为的强度参数越大通道的通行效率越高。

关键词: 引力模型;相向行人流;社会力模型;渠化现象;自组行为    

MDLB:一种基于强化的元数据动态负载均衡机制 Research Articles

武兆琪1,卫今2,3,张帆1,郭威1,谢光伟2,3

《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.1900121

摘要: 然而现有元数据负载平衡策略缺乏良好动态性和适用性,如基于子树分割或者哈希的负载策略。提出一种基于强化动态负载平衡机制(MDLB)。采用Q_learning算法,所提基于强化机制由3个模块组成,即策略选择网络、负载均衡网络和参数更新网络。实验结果表明MDLB算法可根据元数据服务器的性能动态调节负载,在数据量骤变情况下仍具有很好适应性。

关键词: 面向对象的存储系统;元数据;动态负载均衡;强化;Q_learning    

深度IA双向智能 Personal View

Lei XU

《信息与电子工程前沿(英文)》 2020年 第21卷 第4期   页码 558-562 doi: 10.1631/FITEE.1900541

摘要: 由底向上方向有两个行为,一是获取信息形成适当的模式表示,二是抽象—自组认知,简记为“A-S认知”,将输入模式抽象为概念,由一个标签表示,并通过自组学习以理解模式构成的层次表示。

关键词: 抽象;最小均方误差重建自组学习(Lmser);认知;形象思维;抽象思维;综合推理    

面向6G的信道测量与建模:现状与展望 Review Articles

Jian-hua ZHANG, Pan TANG, Li YU, Tao JIANG, Lei TIAN

《信息与电子工程前沿(英文)》 2020年 第21卷 第1期   页码 39-61 doi: 10.1631/FITEE.1900450

摘要: 无线信道是收发两端信息传输媒介,无线信道的特性决定了无线通信系统的性能限。因此,开展信道研究是设计6G无线通信系统的前提。本文首先介绍了6G可能出现的技术和应用,包括太赫兹通信、工业互联网、空天地一体化网络和机器学习,并指出6G信道模型的发展趋势。其次,针对这些技术和应用,综述了目前信道测量与建模的研究进展。最后,展望了未来面向6G的信道测量与建模。

关键词: 信道测量;信道建模;6G;太赫兹;工业互联网;空天地一体化网络;机器学习    

针对意外崩溃智能体的教练辅助智能体强化框架 Research Article

赵鉴1,赵有朋1,王维埙2,阳明宇1,胡迅晗1,周文罡1,郝建业2,李厚强1

《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第7期   页码 1032-1042 doi: 10.1631/FITEE.2100594

摘要: 智能体强化在实际场景中很难应用,一部分原因在于模拟环境和现实环境之间存在差距。本文中,我们给出了意外崩溃情况下合作多智能体强化系统的正式定义。为增强系统应对崩溃时的鲁棒性,提出教练辅助智能体强化框架,其在训练过程中引入一个虚拟教练智能体,以调整系统的崩溃概率。据我们所知,这是研究智能体系统中意外崩溃情况的首项工作。在网格环境和星际争霸微管理任务上的大量实验表明,相比固定崩溃概率和课程学习的教练策略,自适应策略更加有效。

关键词: 智能体系统;强化;意外崩溃智能体    

基于非完美信道状态的下行OFDMA系统中优化物理层安全问题的资源分配算法研究 None

Wei YANG, Jing MAO, Chen CHEN, Xiang CHENG, Liu-qing YANG, Hai-ge XIANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第3期   页码 398-408 doi: 10.1631/FITEE.1700026

摘要: 介绍了一种基于正交频分多址(OFDMA)技术的下行通信系统中优化物理层安全问题的资源分配方案。假设系统中存在多名合法用户和一名采取“被动窃听”方式的非法入侵者,同时考虑基站端收到合法用户和窃听者的信道状态信息均含有误差。讨论了3种非完美信道状态信息情况,分别是:(1)信道信息存在估计误差;(2)信道信息反馈存在时延,需要通过预测估计当前信道状态;(3)反馈信道容量受限,导致量化误差,运用率失真理论可以推导出反馈信道容量的下界我们把优化问题建模成一个功率和子载波的联合分配问题,优化目标为最大化用户最小的遍历安全容量。该优化问题是一个混合整数非线性规划问题,最优解计算复杂度较高。为降低求解复杂度,提出一种两步次优算法,分别进行子载波分配和功率分配。在给定某种子载波分配方案时,可以通过一种多项式复杂度算法,得出最优功率分配方案。仿真结果证明我们提出的算法在性能上可以逼近最优解。

关键词: 资源分配;正交频分多址(OFDMA);非完美信道状态信息;物理层安全    

面向人—机器人协同系统的带记忆强化行为控制任务管理器 Research Article

黄捷1,2,3,莫智斌1,2,3,张祯毅1,2,3,陈宇韬1,2,3

《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第8期   页码 1174-1188 doi: 10.1631/FITEE.2100280

摘要: 针对人—机器人协同系统提出一种基于行为控制框架的带记忆强化任务管理器(RLTS)。由于重复的人工干预,现有人—机器人协同系统决策时间成本高、任务跟踪误差大,限制了机器人系统的自主性。此外,基于零空间行为控制框架的任务管理器依赖手动制定优先级切换规则,难以在机器人和多任务情况下实现最优行为优先级调整策略。提出一种带记忆强化任务管理器,基于零空间行为控制框架融合深度Q-网络和长短时记忆神经网络知识库,实现任务冲突时最优行为优先级调整策略以及降低人为干预频率。当机器人在紧急情况下置信度不足时,所提带记忆强化任务管理器会记忆人类干预历史,在遭遇相同人工干预情况时重新加载历史控制信号。仿真结果验证了该方法的有效性。最后,通过一组受外界噪声和干扰的移动机器人实验,验证了所提带记忆强化任务管理器在不确定现实环境中的有效性。

关键词: 人—机器人协同系统;基于零空间行为控制;任务管理器;强化;知识库    

标题 作者 时间 类型 操作

基于智能体强化车载自组网络协作信道分配

王云鹏,郑坤贤,田大新,段续庭,周建山

期刊论文

运用自组竞争网络进行气体定性分析的研究

太惠玲,谢光忠,蒋亚东

期刊论文

基于自组神经网络的建筑市场执业资格人员信用分类研究

范志清,王雪青,李宝龙

期刊论文

带有网络智能体的去中心化智能体强化进展

张凯清1,杨卓然2,Tamer BAŞAR1

期刊论文

基于智能体深度强化的工业无线网络端边协同资源分配

刘晓宇1,2,3,4,许驰1,2,3,于海斌1,2,3,曾鹏1,2,3

期刊论文

基于AUV初始方向角和海流环境的SOM任务分配算法

Da-qi ZHU, Yun QU, Simon X. YANG

期刊论文

基于先验信息的5G及后5G毫米波大规模入多出车载通信信道估计

易钊1,邹卫霞1,2,孙学斌1

期刊论文

信道攻击和学习向量量化

Ehsan SAEEDI, Yinan KONG, Md. Selim HOSSAIN

期刊论文

考虑跟随行为的行人自组运动仿真模型

Zhilu YUAN, Hongfei JIA, Mingjun LIAO, Linfeng ZHANG, Yixiong FENG, Guangdong TIAN

期刊论文

MDLB:一种基于强化的元数据动态负载均衡机制

武兆琪1,卫今2,3,张帆1,郭威1,谢光伟2,3

期刊论文

深度IA双向智能

Lei XU

期刊论文

面向6G的信道测量与建模:现状与展望

Jian-hua ZHANG, Pan TANG, Li YU, Tao JIANG, Lei TIAN

期刊论文

针对意外崩溃智能体的教练辅助智能体强化框架

赵鉴1,赵有朋1,王维埙2,阳明宇1,胡迅晗1,周文罡1,郝建业2,李厚强1

期刊论文

基于非完美信道状态的下行OFDMA系统中优化物理层安全问题的资源分配算法研究

Wei YANG, Jing MAO, Chen CHEN, Xiang CHENG, Liu-qing YANG, Hai-ge XIANG

期刊论文

面向人—机器人协同系统的带记忆强化行为控制任务管理器

黄捷1,2,3,莫智斌1,2,3,张祯毅1,2,3,陈宇韬1,2,3

期刊论文