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期刊论文 1017

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2015 33

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2008 14

2007 28

2006 22

2005 23

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关键词

机器学习 27

深度学习 15

人工智能 14

COVID-19 8

可持续发展 6

增材制造 5

3D打印 4

建模 4

人工神经网络 3

安全性 3

对策 3

神经网络 3

DSM（设计结构矩阵） 2

OFDM 2

SARS-CoV-2 2

三峡工程 2

中国 2

临床试验 2

人工湿地 2

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神经自然语言处理最新进展——模型、训练和推理 Review

周明, 段楠, 刘树杰, 沈向洋

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 275-290 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.014

摘要：

自然语言处理（natural language processing, NLP）是人工智能研究的一个重要领域，旨在构建能够理解和生成自然语言、实现人机自然交互的技术方案。基于海量无标注数据和大量标注数据进行建模，使得机器翻译、自动问答和阅读理解等很多任务的水准都得到了极大的提高。本文将从3个角度回顾神经自然语言处理的最新进展，包括模型、训练和推理。在模型部分，我们将介绍典型的神经网络建模方法，包括词嵌入建模、句子嵌入建模和序列到序列建模等。在训练部分，我们将介绍常用的学习方法，包括监督学习、半监督学习、无监督学习、多任务学习、迁移学习和主动学习等。在推理部分，我们将介绍典型的推理框架，包括非神经网络方法和神经网络方法。之所以强调推理方面的研究，是因为推理是构建基于知识的可解释自然语言处理模型的关键技术。本文的最后将概括介绍我们对自然语言处理未来发展方向的一些思考。

关键词：自然语言处理深度学习建模、学习和推理

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脚本学习综述 Review

韩毅1,乔林波1,郑建明2,吴贺丰3,李东升1,廖湘科1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第3期页码 287-436 doi: 10.1631/FITEE.2000347

摘要：学习脚本中蕴含的丰富常识知识可以帮助机器理解自然语言并做出常识性推理。脚本学习是一个颇具用途及潜力的研究方向，一个经过训练的脚本学习系统可以处理叙事文本，捕捉其中的脚本知识进而做出推理。然而目前尚不存在针对脚本学习的综述性文章，因此我们写作本文以深入研究脚本学习的基本框架和主要研究方向。脚本学习主要包括3个重点研究内容：事件表示方式、脚本学习模型以及性能评估方法。针对每一主题，对现有脚本学习系统进行了系统总结和分类，仔细分析和比较了其中代表性系统的优缺点。此外，研究并讨论了脚本学习的发展现状以及未来研究方向。

关键词：脚本学习；自然语言处理；常识知识建模；事件推理

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多尺度材料与过程设计的数据驱动和机理混合建模方法 Perspective

周腾, Rafiqul Gani, Kai Sundmacher

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1231-1238 doi: 10.1016/j.eng.2020.12.022

摘要：

世界人口的不断增长要求加工业以更高效和更可持续的方式生产食品、燃料、化学品和消费品。功能性过程材料是这一挑战的核心。随着理论方法和相关工具的不断改进和计算机能力的提高，现在流行使用计算方法来指导材料选择和设计，这种方法也非常有效。混合建模为解决此类复杂的设计问题提供了一个有前景的选择。在混合建模中，用数据驱动模型描述原本计算成本高昂的材料特性，而用机理模型表示众所周知的过程相关原理。本文重点介绍了混合建模在多尺度材料和过程设计中的重要性。首先介绍通用设计方法，然后选择了六个重要的应用领域：四个来自化学工程领域，两个来自能源系统工程领域。对于选定的每个领域，讨论了使用混合建模进行多尺度材料和过程设计的最新研究。最后，本文给出了结论，指出当前研究的局限性和未来的发展空间。

关键词：数据驱动代理模型机器学习混合建模材料设计过程优化

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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：城市建模为生成城市不同场景下的虚拟环境提供了便利。城市建模需要专业知识和考虑，并消耗大量时间和计算资源。即便如此，与之相关的任务有时仍以不满意的结果甚至失败告终。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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不确定性推理理论在卫星故障检测和诊断中的应用

杨天社,李怀祖,曹雨平

《中国工程科学》 2003年第5卷第2期页码 68-74

摘要：

推理理论一般分为确定性推理理论和不确定性推理理论。传统的卫星故障检测和诊断应用的是确定性推理。然而，在卫星故障检测和诊断的实践中，仅使用确定性推理是很难对某些故障进行检测和诊断的，因为这时需要合情推理和容错能力。不确定性推理理论可以满足此要求。目前，航天领域的许多专家和实际工作者正致力于应用不确定性推理理论检测和诊断那些用确定性推理无法检测和诊断的故障。不确定性推理理论包括诸如包含度理论、粗糙集理论、证据推理理论、概率推理理论、模糊推理理论等。笔者研究的卫星故障检测和诊断的三种新方法，分别应用了包含度理论、粗糙集理论和证据推理理论。

关键词：卫星故障检测诊断不确定性推理

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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—自组织认知，简记为“A-S认知”，将输入模式抽象为概念，由一个标签表示，并通过自组织学习以理解模式构成的层次表示。而顶层内域中的行为统称为“A-I思维”，包含积累、融合、归纳、和灵感等。由顶向下方向也有两个行为，一个简称“I-S推理”，进行推理和综合，执行各种形象思维和问题求解任务，另一个是与环境交互，执行控制、通讯和检验的任务。在这个双向智能框架基础上，探讨了进行综合推理的可能性。

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

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大型调水工程索赔管理决策支持系统的研究和实现

王葳

《中国工程科学》 2011年第13卷第12期页码 108-112

摘要：

针对我国大型调水工程建设施工索赔经验少、索赔专家稀缺的实际情况，将人工智能中的基于事例推理(CBR) 技术和基于规则推理（RBR）技术应用于索赔管理，将以往的水利工程索赔事例以一定的结构和方式存储，设计并实现了基于知识的施工索赔决策支持系统，具有较强的实用性。

关键词：调水工程索赔管理基于事例的推理基于规则的推理决策支持系统

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拓扑关系与性质及其在空间推理中的应用

李成名,刘晓丽

《中国工程科学》 2013年第15卷第5期页码 14-19

摘要：空间推理从广义上而言，是指从已知信息推导未知信息的理论和方法，据其使用的理论基础，可以分为代数推理和逻辑推理，空间复合的结果可以直接用于代数推理，又可以作为前提条件用于逻辑推理。

关键词：拓扑关系空间关系复合空间推理代数推理逻辑推理

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贝叶斯推理和动态神经反馈促进先天性心脏病智能诊断的临床应用 Article

谭伟敏, 曹银银, 马晓静, 茹港徽, 李吉春, 张璟, 高燕, 杨佳伦, 黄国英, 颜波, 李健

《工程（英文）》 2023年第23卷第4期页码 90-102 doi: 10.1016/j.eng.2022.10.015

摘要：为了克服这一挑战，本文提出了两种基本机制——贝叶斯推理和动态神经反馈——分别用于衡量和提高人工智能诊断的可靠性。贝叶斯推理允许神经网络模型输出CHD判别的可靠性而不仅仅是单一的判别结果，而动态神经反馈是一个计算神经反馈单元，允许神经网络将知识从输出层反馈给浅层，使神经网络有选择地激活相关神经元。为了评估这两种机制的有效性，我们在包含三种常见CHD 缺陷的4151 个超声心动图视频上训练了CHDNet，并在1037 个超声心动图视频的内部测试集和从其他心血管成像设备新收集的692 个外部视频集上对其进行了测试每个超声心动图视频对应于一位患者和一次就诊。我们在多种代表性神经网络架构上展示了贝叶斯推理获得的可靠性如何解释和量化神经网络内部和外部测试集之间的性能显著差异，以及尽管输入被噪声破坏或使用外部测试集时，设计的反馈单元如何帮助神经网络保持高精度和可靠性

关键词：先天性心脏病人工智能深度学习模型不确定性

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基于ARIMA和Kalman滤波的道路交通状态实时预测 Article

东伟徐,永东王,利民贾,勇秦,宏辉董

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 287-302 doi: 10.1631/FITEE.1500381

摘要：本文提出了一种基于ARIMA模型和Kalman滤波算法的道路交通流预测方法。首先，基于道路交通历史数据建立时间序列的ARIMA模型。其次，结合ARIMA模型和Kalman滤波法构建道路交通预测算法，获取Kalman滤波的测量方程和更新方程。然后，基于历史道路交通数据进行算法的参数设定。实验结果表明，基于ARIMA模型和Kalman滤波的实时道路交通状态预测方法是可行的，并且可以获得很高的精度。

关键词： ARIMA模型；Kalman滤波；建模；训练；预测

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基于目的性的人群建模和目标驱动分析方法 Research Articles

丁宁1,3,祁卫敏2,3,钱辉环2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第10期页码 1351-1369 doi: 10.1631/FITEE.2000312

摘要：为评价新到达行人的行为和人群的稳定性，建立一种基于目的性的运动结构分析模型，用于描述行人追求自身目标的连续性。使用目标驱动分析方法，用自驱动粒子表示人群。这些自驱动粒子是人体图像的可跟踪特征点。然后，利用轨迹计算这些自驱动粒子的目的性，并选择高目的性轨迹估计公共目的地和人群内在结构。最后，利用这些公共目的地和人群结构评估新到达行人的行为和人群稳定性。使用合成和真实的人类以及动物群体数据与视频，验证了所提方法的有效性。

关键词：人群建模；智能视频监控；人群稳定性

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高炉炼铁过程数据驱动软测量技术研究综述 Review Article

罗月阳1,张新民1,Manabu Kano2,邓龙3,杨春节1,宋执环1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第3期页码 327-354 doi: 10.1631/FITEE.2200366

摘要：软测量技术是在线实时预测反映高炉能耗和运行稳定性质量指标的关键技术，在节能减排、提高产品质量和带来经济效益方面发挥着重要作用。随着物联网、大数据和人工智能的发展，高炉炼铁过程中的数据驱动软测量技术受到越来越多关注，但目前尚无关于高炉炼铁过程数据驱动软测量技术的系统性总结与评价。具体而言，首先对高炉炼铁中使用的各种数据驱动软测量建模方法（如多尺度方法、自适应方法、深度学习等）进行了全面分类总结与分析。

关键词：软测量；数据驱动建模；机器学习；深度学习；高炉；炼铁过程

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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基于目前人工智能（AI）研究现状，提出将其划分为以下子学科：人工类人智能、人工机器智能、人工仿生智能和人工量子智能。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。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。分类实验和分类器对比实验证明，CMM方法有效，具有一定应用前景。

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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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：随着5G在全球范围内商业化进程的推进，为满足未来更高速率、更低延迟和新业务的需求，面向6G的研究已经启动。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。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