Search | Engineering

订阅投稿

首页工程期刊工程焦点工程成就工程前沿关于我们 English

资源类型

期刊论文 1424

会议视频 80

会议信息 32

会议专题 1

年份

2024 1

2023 166

2022 169

2021 153

2020 122

2019 101

2018 87

2017 104

2016 53

2015 56

2014 50

2013 37

2012 28

2011 29

2010 36

2009 28

2008 25

2007 41

2006 34

2005 33

展开︾

关键词

智能制造 19

优化 18

人工智能 14

信息化 13

优化设计 11

多目标优化 11

2020 10

产业化 10

农业科学 9

智能化 9

遗传算法 9

能源 8

大数据 7

超光速 7

制造业 6

增材制造 6

工程管理 6

资源化利用 6

信息技术 5

展开︾

检索范围：

排序：展示方式：

图引导正则最小化的随机超梯度的交替方向方法 None

Qiang LAN, Lin-bo QIAO, Yi-jie WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 755-762 doi: 10.1631/FITEE.1601771

摘要：提出并比较额外梯度交替方向的几种随机变体方法，称为带拉格朗日函数（SEGL）的随机超梯度交替方向法和带增广拉格朗日函数（SEGAL）的随机超梯度交替方向法。这些方法由两个大规模凸目标函数组成，可最小化图形引导的优化问题。机器学习中一些重要应用遵循图导引优化公式等作为线性回归、逻辑回归、Lasso结构化扩展以及结构化正则化逻辑回归的原则。通过融合逻辑回归和图形引导正则化回归，在几类数据集上进行了试验。试验结果表明所提算法优于其他竞争算法，且在实际应用中，SEGAL比SEGL性能更好。

关键词：随机优化；图形引导最小化；超梯度法；融合逻辑回归；图导向正则化逻辑回归

HTML PDF 收藏

正则风险最小化的小批量割平面法 Regular Article

Meng-long Lu, Lin-bo Qiao, Da-wei Feng, Dong-sheng Li, Xi-cheng Lu,lumenglong2018@163.com,davyfeng.c@gmail.com

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第11期页码 1551-1563 doi: 10.1631/FITEE.1800596

摘要：虽然最近求解非凸问题的研究十分热门，尤其在机器学习需要可解释性模型情况下，凸优化仍然重要。求解凸问题可得到全局最优解，故而最终模型可用数学方法解释。通常为防止过度拟合，凸问题被重新描述为一个正则风险最小化问题。无论目标函数是否可微，割平面法是求解凸问题最佳方法之一。然而，割平面法及其变体无法充分应对大规模密集型数据，因为这些算法每次迭代都需访问整个数据集，大大增加了计算负担和内存成本。为解决这一问题，提出一种新的小批量割平面法。此外，小批量割平面法使用“sink”算子检测和调整噪声估计以保证收敛性。在大量实际数据集上的数值实验证明了小批量割平面法有效性，收敛速度优于正则风险最小化的bundle法和普遍使用的随机梯度下降法。

关键词：机器学习；优化方法；梯度法；割平面法

HTML PDF 收藏

基于随机森林模型的滑动轨迹人机识别 Research Articles

Zhen-yi XU, Yu KANG, Yang CAO, Yu-xiao YANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第7期页码 925-929 doi: 10.1631/FITEE.1700442

摘要：提出一种基于滑动轨迹数据集的人机识别随机森林模型。通过多维性能评价指标，包括识别准确率、识别召回率、识别误报率、识别漏报率、F值和加权准确率，验证该随机森林模型以及基准模型（逻辑回归模型和支持向量机）。随机森林模型多维性能评价指标优于基准模型。

关键词：人机识别；随机森林；支持向量机；逻辑回归；多维性能评价指标

HTML PDF 收藏

基于逻辑系统框架的节能换档控制策略设计 Research Articles

Ming-xin KANG, Jin-wu GAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第2期页码 340-350 doi: 10.1631/FITEE.1900459

摘要：提出一种旨在提升汽车燃油经济性能的基于逻辑控制的换挡策略。通过分析处理历史驾驶数据和实时交通信息，驾驶员在特定路段的功率需求显示出随机特征且可被统计分析；该随机特征为换挡策略设计提供了新思路。考虑到档位控制的离散特性，换挡策略可在逻辑系统框架下设计。鉴于此，汽车车速动态被离散量化为若干逻辑状态，进而可用马尔可夫过程模型建模为一个逻辑系统。在逻辑系统框架下，将汽车燃油优化问题建模为滚动时域档位优化控制问题，并采用基于代数运算的动态优化算法在线求解最优档位控制策略。仿真结果表明，相较于传统换挡策略，所提出的控制器能有效提升燃油经济性能。

关键词：随机逻辑系统；换挡策略；滚动时域优化；交通信息；节能驾驶

HTML PDF 收藏

基于联邦边缘学习的梯度量化和带宽分配优化策略 Research Article

刘沛西1,3,江甲沫2,朱光旭3,程磊4,5,蒋伟1,罗武1,杜滢2,王志勤2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第8期页码 1247-1263 doi: 10.1631/FITEE.2100538

摘要：本文研究了量化FEEL系统中训练时间最小化问题，其中异构边缘设备通过正交信道向边缘服务器发送量化后的梯度。采用随机量化对上传的梯度进行压缩，可减少每轮通信的开销，但可能会增加通信轮数。在总带宽限制下，将训练时间最小化问题建模为量化级数和带宽分配的优化问题。本文通过交替求解量化优化子问题（通过连续凸近似方法求解）和带宽分配子问题（通过二分查找方法求解）解决这个问题。在不同学习任务和模型下，仿真结果证明了本文分析的有效性和所提优化算法性能接近最优。

关键词：联邦边缘学习；量化优化；带宽分配；训练时间最小化

HTML PDF 收藏

基于梯度跟踪和分布式重球加速的分布式随机优化算法 Research Articles

孙碧皓1,胡锦辉1,夏大文2,李华青1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第11期页码 1463-1476 doi: 10.1631/FITEE.2000615

摘要：由于在机器学习和信号处理中的广泛应用，近年来分布式优化得到良好发展。本文致力于研究分布式优化以求解目标函数全局最小值。该目标是分布在个节点的无向网络上的平滑且强凸的局部成本函数总和。为使现有分布式随机一阶梯度算法的收敛加速，将动量项与梯度跟踪技术结合。仿真结果表明，在不增加复杂度的情况下，所提算法具有比GT-SAGA更高收敛速率。

关键词：分布式优化；高性能算法；多智能体系统；机器学习问题；随机梯度

HTML PDF 收藏

扩大多元回归方法在跨组学研究中的范围 Article

Xiaoxi Hu, Yue Ma, Yakun Xu, Peiyao Zhao, Jun Wang

《工程（英文）》 2021年第7卷第12期页码 1725-1731 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.028

摘要：

近年来科技的进步和发展使得高维数据急剧增加，研究人员对合适且有效的多元回归方法的需求也随之增长。许多传统的多元分析方法如主成分分析等已广泛应用于投资分析、图像识别和群体遗传结构分析等研究领域。因此，本文引入了降秩回归方法及其扩展形式——稀疏降秩回归和行稀疏的子空间辅助回归，这些方法有望满足上述需求，从而提高回归模型的可解释性。该方法的扩展形式为未来的组学研究特别是多元回归研究提供了有价值的指导，并为微生物组学及其相关研究领域的新发现奠定了基础。

关键词：多元回归方法降秩回归稀疏性降维变量选择

HTML PDF 收藏

一种基于粗糙集的模糊信息融合方法及应用

陈双叶,张微敬

《中国工程科学》 2006年第8卷第12期页码 75-79

摘要：

将粗糙集理论和模糊逻辑技术结合起来，提出了一种基于粗糙集数据处理的模糊信息融合方法。运用粗糙集的基本理论和简约计算方法，从大量原始数据中发现精简的、概略化的规则，结合模糊逻辑推理建立一致粗糙模糊模型，并提出了对模型进行扩充与完备化的概念。

关键词：信息融合粗糙集模糊逻辑粗糙模糊模型

HTML PDF 收藏

基于回归预测集成学习的交互式图像分割 Article

Jin ZHANG, Zhao-hui TANG, Wei-hua GUI, Qing CHEN, Jin-ping LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 1002-1020 doi: 10.1631/FITEE.1601401

摘要：为此，本文提出一种结合半监督学习的基于回归预测的集成学习交互式图像分割方法。通过集成两个互补的样条回归函数，将图像分割视为一个非线性预测问题。首先，基于已标记样本训练出两个在属性上互补的多元自适应回归样条学习器（multivariate adaptive regression splines, MARS）和薄板样条回归学习器（thin platespline regression, TPSR）；接着，提出一种基于聚类假设和半监督学习的回归器增强算法，该算法从未标记样本中抽选部分样本辅助训练MARS和TPSR；然后，引入支持向量回归方法（support

关键词：交互式图像分割；多元自适应回归样条；集成学习；薄板样条回归；半监督学习；支持向量回归

HTML PDF 收藏

基于最小化重构误差的生成对抗网络异常检测 Article

Huan-gang WANG, Xin LI, Tao ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 116-125 doi: 10.1631/FITEE.1700786

摘要：生成对抗网络是机器学习领域近年来最令人瞩目的进展，它通过在二人零和博弈中达到纳什均衡来训练模型。生成对抗网络由一个生成器和一个判别器构成，二者通过对抗学习机制进行训练。本文引入并调查了生成对抗网络在异常检测中的应用。在训练阶段，生成对抗网络从正常数据中学习；然后，基于过去的未知数据，生成器和判别器可以通过学习到的决策边界，区分异常和正常模式。提出的基于生成对抗网络的异常检测方法在MNIST数字数据集和田纳西-伊斯曼标准数据集上的性能表现极具竞争力。

关键词：生成对抗网络；异常检测；田纳西-伊斯曼过程

HTML PDF 收藏

用于电网节点重要度评估的一种基于网络嵌入和支持向量回归的人工智能方法 Research Papers

Hui-fang WANG, Chen-yu ZHANG, Dong-yang LIN, Ben-teng HE

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 816-828 doi: 10.1631/FITEE.1800146

摘要：由此，本文提出基于人工智能的电网节点重要度评估法。首先利用网络嵌入，提出综合考虑电网结构与电气量的电网节点特征选择法。最后，根据优化后的样本集训练支持向量回归模型，模型成熟后可用于电网节点重要度在线评估。结果表明，本方法能根据从样本中学到的信息有效评估电网节点重要度。相比传统指标构建法，本方法规避了片面性和主观性。

关键词：电网；人工智能；节点重要度；TADW法；网络嵌入；支持向量回归

HTML PDF 收藏

从控制论观点审视有限状态自动机的状态空间优化 Research Article

岳菊梅1,闫永义2,陈增强3,邓鹤2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第12期页码 1551-1684 doi: 10.1631/FITEE.2000608

摘要：现有大多数关于有限状态自动机（finite state machines, FSM）状态空间的优化方法不便甚至不能给出优化的数学意义。本文将FSM视为逻辑动态系统，借鉴控制论中动态系统平衡点的概念，引入t-等价状态和t-源等价状态概念。基于近年提出的FSM状态转移动力学方程，得到t-等价状态和t-源等价状态的数学描述（该数学描述可类比于控制论中关于动态系统平衡点的充要条件），进而给出该优化问题的数学解释。

关键词：有限状态自动机；有限值系统；逻辑系统；逻辑网络；矩阵半张量积；空间优化

HTML PDF 收藏

应急管理体系数字化转型的技术框架和政策路径

张伟东,高智杰,王超贤

《中国工程科学》 2021年第23卷第4期页码 107-116 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.04.013

摘要：

伴随新一代信息技术创新步伐加快，经济社会呈现数字化转型的重要新特征，作为经济社会重要组成部分和国家治理能力集中体现的应急管理体系的数字化转型摆上日程本文遵循技术产业变革的客观规律，基于技术经济管理的理论范式，力图刻画现代应急管理体系的典型特征，构建应急管理体系数字化转型技术体系，提出推动应急管理体系数字化转型的政策路径。研究表明，当前数字化转型技术体系和技术能力日益完善，应急管理体系数字化转型需求迫切，面临构建涵盖技术、平台和管理3个层面的应急管理数字化转型技术体系，并兼顾推动物理世界和社会系统、平台支撑和管理决策、技术创新和融合应用平衡发展的重要任务为此建议，在后续应急管理政策设计和“十四五”规划推进的过程中，强化应急管理基础设施数字化升级，夯实应急管理的数字化平台基础，加强数字技术在应急管理实践中的融合应用，推动应急管理体系数字化转型迈向更高发展水平