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期刊论文 975

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会议信息 12

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2024 4

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2022 101

2021 102

2020 62

2019 62

2018 68

2017 77

2016 48

2015 35

2014 27

2013 16

2012 24

2011 29

2010 36

2009 24

2008 25

2007 32

2006 25

2005 31

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关键词

颠覆性技术 33

预测 14

神经网络 10

可靠性 9

可持续性 8

安全性 8

智能制造 8

增材制造 7

战略性新兴产业 7

2020 6

人工智能 6

地震预测 5

工业软件 5

新冠病毒肺炎 5

耐久性 5

肠道菌群 5

能源 5

鲁棒性 5

有效性 4

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排序：展示方式：

一种面向软件缺陷预测的相似性度量特征选择方法 Article

Qiao YU, Shu-juan JIANG, Rong-cun WANG, Hong-yang WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1744-1753 doi: 10.1631/FITEE.1601322

摘要：软件缺陷预测旨在通过历史数据和能反映软件模块特性的软件特征来发现潜在缺陷。然而，有的特征可能与类别（有缺陷或无缺陷）的相关性较高，有的特征可能是冗余的或无关的。针对软件缺陷预测中不同特征与类别的相关性差异，本文提出一种基于相似性度量（similarity measure, SM）的特征选择方法。首先，根据不同类样本间的相似性来更新特征权重；然后，按照特征权重值降序排列生成特征排序列表，并依次选取特征排序列表中的所有特征子集；最后，在KNN（k-nearest neighbor）模型上验证所有特征子集的分类性能，并采用AUC （area under curve）指标进行度量。在11个美国航空航天局（NASA）数据集上进行实验验证，结果表明，与其它四种特征选择方法相比，本文方法具有与之相当甚至更高的分类性能。

关键词：软件缺陷预测；特征选择；相似性度量；特征权重；特征排序列表

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种基于特征选择与迁移学习的度量补偿软件缺陷预测方法 Research Article

陈锦富1,2,王小丽1,2,蔡赛华1,2,徐家平1,陈静怡1,陈海波1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第5期页码 715-731 doi: 10.1631/FITEE.2100468

摘要：跨项目软件缺陷预测解决了传统缺陷预测中训练数据不足的问题，克服了将多个不同源项目中学习的模型应用于目标项目的挑战。与此同时，出现两个新问题：（1）模型训练过程中过多无关和冗余特征影响训练效率，降低了模型预测精度；（2）由于开发环境等因素，度量值的分布因项目而异，当模型用于跨项目预测时，预测精度较低。本文引入皮尔逊特征选择方法解决数据冗余问题，采用基于迁移学习的度量补偿技术解决源项目和目标项目之间数据分布差异较大的问题。提出一种基于特征选择和迁移学习的度量补偿软件缺陷预测方法。实验结果表明，用该方法构建的模型在AUC（接收器工作特性曲线下面积）值和F1度量指标上取得较好结果。

关键词：缺陷预测；特征选择；迁移学习；度量补偿

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改进的软件模块化二元相似度测量 Article

Rashid NASEEM, Mustafa BinMat DERIS, Onaiza MAQBOOL, Jing-peng LI, Sara SHAHZAD, Habib SHAH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第8期页码 1082-1107 doi: 10.1631/FITEE.1500373

摘要：目的：各种各样的二元相似度测量在聚类方法中被用来确定数据中的相似实体的同类组。这些相似度测量大多数仅基于特征的存在或缺失。二元相似度测量在软件模块化中亦能与不同的聚类方法一起用于提高软件系统的可理解性与可管理性。每种相似度测量都有其优势与不足，分别能使聚类结果优化或恶化。创新点：本文强调了软件模块化中一些已有的著名的二元相似度测量的优势。此外，基于这些已有的相似度测量，新提出了几种改进的相似度测量。方法：首先，介绍了一些软件模块化中已有的著名的二元相似度测量的优势。接着，提出了几种改进的新的相似度测量。结合具体例子，说明这些新方法整合了JC、JNM和RR这几种已有的二元相似度测量的优势。最后，通过实验比较新方法与已有方法的结果，验证所提新方法的有效性。尽管这些新方法仅基于数据的二元特征向量表达，它们能被用来测试任何编程语言编写的软件系统。

关键词：二元相似度测量；二元特征；测量组合；软件模块化

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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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农业软件产业发展的现实格局与路径选择

马晨,李瑾,张骞,冯献,揭晓婧

《中国工程科学》 2021年第23卷第4期页码 19-29 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.04.003

摘要：

信息技术与现代农业发展的交叉重组、渗透融合不断加速，逐步孕育出农业软件产业，支撑了智慧农业发展。本文在分析国内外农业软件产业发展战略、概述学术界相关研究的基础上，结合实际调研数据，梳理了我国农业软件产业的发展现状、主要困境，提出了我国农业软件产业发展的战略目标、重大工程及政策保障建议。研究发现，我国农业软件产业在技术研发与推广、企业运行、用户积累等方面与国外存在较大差距，主要存在开发难度大、创新能力弱、投资回报低、知识产权保护弱等困境；面向2035年，应以推动农业技术软件化为主线，以强化农业软件产业创新发展能力为核心，开展农业使能软件与平台开发工程、精准农业管理软件应用推广工程、农业软件产业集聚区创建工程、农业软件企业梯次培育工程等重大工程建设。为此建议，完善政策支持体系建设、强化统筹协调机制、优化学科体系建设、加强人才培养全面保障我国农业产业软件的高质量发展。

关键词：农业软件产业，特征分类，现实格局，路径选择，重大工程建议

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系统表现特征实例化和构成的信息模式构造 Article

Shahab POURTALEBI, Imre HORVÁTH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第9期页码 1396-1415 doi: 10.1631/FITEE.1601235

摘要：为进一步说明之前的文章，提出了支持面向特定系统表现特征（system manifestation feature, SMFs）的信息管理和构成系统模型编程的信息模式构造（information schema

关键词：系统表现特征；信息模式构造；数据库纲要；基因型系统表现特征；表型系统表现特征；系统表现特征实例；软件工具箱；系统层级设计；信息物理系统

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基于特征-模式图的SDN下分布式拒绝服务攻击发现方法 Special Feature on Future Network-Research Article

Ya XIAO, Zhi-jie FAN, Amiya NAYAK, Cheng-xiang TAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1195-1208 doi: 10.1631/FITEE.1800436

摘要：由于软件定义网络（software-defined networks, SDN）的开方式结构，软件定义网络环境下的安全威胁已成为一个重要问题。本文提出一种基于特征-模式图模型的方法来发现软件定义网络环境下的DDoS攻击行为。所提出的特征-模式图采用网络模式作为节点，将其相似度作为加权边。节点之间的相似度由度量学习和马氏距离表示。所提方法可以基于图的邻近分类模型发现DDoS攻击，并具有自动发现未知攻击的能力且可通过全局或局部插入新节点的方式扩展已有图结构。两个数据集上的实验证明了所提方法在攻击行为检测和图更新任务上的可行性，并证明了本文基于图的模型在DDoS攻击检测上优于对比模型。

关键词：软件定义网络；分布式拒绝服务攻击；行为检测；距离度量学习；特征-模式图

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联合局部学习和组稀疏回归的无监督特征选择 Regular Papers

Yue WU, Can WANG, Yue-qing ZHANG, Jia-jun BU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第4期页码 538-553 doi: 10.1631/FITEE.1700804

摘要：近十年，特征选择备受关注。通过挑选特征子集，可有效提升学习算法效率。由于难以获取标签信息，无监督特征选择算法相较于有监督特征选择算法应用更为广泛，其关键在于找出更能反映数据分布的特征集合。由于数据集中存在冗余和噪声，使用全部特征并不能很好展现数据的真实分布。为解决这一问题，本文提出联合局部学习和组稀疏回归的无监督特征选择算法。将基于局部学习聚类方法与组稀疏回归算法有机整合，选出有效反映数据流形分布同时保持组稀疏结构的特征。通过迭代算法，回归系数汇聚到重要特征上，选出能得到更优聚类效果的特征。对多个实际数据集（图像、声音和网页）的实验证明了该算法的有效性。

关键词：无监督；局部学习；组稀疏回归；特征选择

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微阵列数据集的特征选择技术：综合评述、分类和未来方向 Review

Kulanthaivel BALAKRISHNAN, Ramasamy DHANALAKSHMI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第10期页码 1451-1478 doi: 10.1631/FITEE.2100569

摘要：

为获得最佳结果，从微阵列数据集中检索相关特征已成为特征选择（FS）技术的研究热点。本综述旨在全面阐述各种最新特征选择技术，同时介绍了基于微阵列数据集的处理多类分类问题的技术以及提高学习算法性能的不同方法。我们试图理解和解决数据集不平衡问题，以证实研究人员在微阵列数据集上的工作。对文献的分析为理解和强调在通过各种特征选择技术寻找最佳特征子集时存在的众多挑战和问题铺平了道路。同时提供了一个案例说明该方法的实施过程，该方法使用3个微阵列癌症数据集评估一些包装方法和混合方法的分类精度和收敛能力，以确认最优特征子集。

关键词：特征选择；高维；学习技术；微阵列数据集

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用于定义系统表现特征的基因型与表型仓库数据库的信息图式构造方法 Article

Shahab POURTALEBI,Imre HORVÁTH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第9期页码 862-884 doi: 10.1631/FITEE.1600997

摘要：概要：我们的长期目标是为复杂、异构系统（如信息物理系统）的预实体化设计建立一个软件工具箱。该工具箱的新颖性在于其利用了系统表现特征（system manifestation features, SMF）来进行跨学科的系统建模。

关键词：信息物理系统；软件工具箱；预实体化设计；系统表现特征；仓库；数据库图式；基因型系统表现特征；表型系统表现特征；实例系统表现特征；信息模式构造

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基于深度序列特征学习的临床感染性角膜炎图像分类 Article

许叶圣, 孔鸣, 谢文加, 段润平, 方钲清, 林宇萧, 朱强, 汤斯亮, 吴飞, 姚玉峰

《工程（英文）》 2021年第7卷第7期页码 1002-1010 doi: 10.1016/j.eng.2020.04.012

摘要：

感染性角膜炎是最常见的角膜疾病之一，病原体在角膜中生长引发炎症反应并损伤角膜组织。感染性角膜炎作为一种临床急症，需要快速、精准的诊断，确保患者能够得到及时、准确的治疗，从而遏制疾病的发展，并将其对角膜的损伤降到最低。否则患者会有失明的风险，严重者甚至会失去眼球。本文提出了一种深度序列特征学习模型，该模型能够通过对临床图像的分类高效地鉴别不同的感染性角膜炎。我们针对感染性角膜炎的特点设计了一种能够解耦临床图像中最具区别
性的特征并保持其空间结构的机制。通过比较，我们提出的深度序列特征学习模型在120张图像的测试集上的准确率能够达到80%，远高于421位眼科医生所能达到的平均水平[(49.27 ± 11.5)]%。

关键词：深度学习角膜病序列特征机器学习长短时记忆

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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：传统浮选理论对矿物表面作用位点缺乏科学描述，难以阐明浮选药剂的吸附作用能力及平衡状态，新浮选药剂体系开发多以“试错法”“复配法”等经验性方法为主。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。该算法对各条件下每种矿物药剂吸附的初步准确预测，可在一定程度上反映其可浮性趋势，有助于缩短浮选工艺开发周期，对矿物表面药剂吸附机理研究、浮选药剂分子设计、浮选工艺流程优化及智能控制等具有重要意义。

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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FAAD：一种无监督快速准确的数据流上多维序列异常检测方法 Regular Papers

Bin LI, Yi-jie WANG, Dong-sheng YANG, Yong-mou LI, Xing-kong MA

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第3期页码 388-404 doi: 10.1631/FITEE.1800038

摘要：最近，序列异常检测被广泛应用于许多领域。这些领域中的序列数据在数据流上通常是多维的。设计同时满足检测精度和速度的数据流上多维序列异常检测方法是一个挑战。因为：（1）序列数据和庞大状态空间的维度冗余导致序列建模能力较差；（2）异常检测无法适应数据流的高速性，尤其是概念漂移会降低检测率。一方面，大多数现有序列异常检测方法集中在单维序列。另一方面，多维序列研究主要集中在静态数据集而非数据流。为提高数据流上多维序列异常检测性能，提出一种新型无监督快速和准确异常检测（fast and accurate anomaly detection，FAAD）方法，该方法包括3种算法。其次，为加速模型构建确保数据流上序列的检测率，提出一种“基于索引概率后缀树的随机抽样和子序列划分”（random sampling and subsequence partitioning based

关键词：数据流；多维序列；异常检测；概念漂移；特征选择

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提升KPCA方法特征抽取效率的算法设计

徐勇,杨静宇,陆建峰

《中国工程科学》 2005年第7卷第10期页码 38-42

摘要：

在PCA基础上发展出的KPCA方法能抽取样本的非线性特征分量。然而, 基于KPCA的特征抽取需计算所有训练样本与待抽取特征的样本间的核函数, 因此, 训练集的大小制约着特征抽取的效率。为了提高效率，假设特征空间中变换轴可由一部分训练样本(节点)线性表出，并设计了改进的KPCA算法(IKPCA)。该算法抽取某样本特征时，只需计算该样本与节点间的核函数即可。

关键词： KPCA IKPCA 特征抽取特征空间

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应用地震数据体结构特征法预测普光气田储层含气性

曾大乾,林昌荣,张世民,彭鑫岭

《中国工程科学》 2010年第12卷第10期页码 91-96

摘要：

针对普光气田碳酸盐岩储层埋藏深，储集空间复杂多样，含气类型变化大，传统的一些油气预测方法已经不能取得较好应用效果的特点，首先引入了地震数据体结构特征油气预测方法，以每个地震道的地震数据元素之间的相互关系（即数据体结构特征）为研究对象，通过提取每一地震道的振幅数值等参数，研究其数据组合、排列特征与含油气性的关系，达到预测油气层的目的。最后，将地震数据体结构特征法用于普光气田储层含气性预测，结果表明，该方法受储层性质影响较小，适用于非均质性很强的碳酸盐岩储层的含气性预测。

关键词：地震数据体结构特征普光气田油气层