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期刊论文 343

年份

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2021 40

2020 37

2019 43

2018 28

2017 28

2016 9

2015 8

2014 2

2013 1

2012 2

2011 1

2010 1

2009 2

2008 3

2007 5

2006 3

2005 1

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关键词

机器学习 27

深度学习 15

人工智能 13

代理模型 2

强化学习 2

微型机器人 2

材料设计 2

深度神经网络 2

神经网络 2

结构健康监测 2

高层建筑 2

2D—3D配准 1

3D打印 1

6G 1

6G；广域覆盖信令小区；多维资源分配；深度Q网络（DQN） 1

9 + 2结构 1

A^*算法 1

ARM 1

AUVs 1

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检索范围：

排序：展示方式：

深度学习中的对抗性攻击和防御 Feature Article

任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 346-360 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.012

摘要：

在深度学习（deep learning, DL）算法驱动的数据计算时代，确保算法的安全性和鲁棒性至关重要。最近，研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响，但会使深度学习模型输出意想不到的结果。最近，在物理世界中成功实施的一系列对抗性攻击证明了此问题是所有基于深度学习系统的安全隐患。因此有关对抗性攻击和防御技术的研究引起了机器学习和安全领域研究者越来越多的关注。本文将介绍深度学习对抗攻击技术的理论基础、算法和应用。然后，讨论了防御方法中的一些代表性研究成果。

关键词：机器学习深度神经网络对抗实例对抗攻击对抗防御

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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：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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基于深度Q学习网络与新训练算法的服务机器人主动物品检测模型 Research Article

刘少鹏,田国会,崔永成,邵旭阳

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第11期页码 1673-1683 doi: 10.1631/FITEE.2200109

摘要： AOD是服务机器人在家庭环境中完成服务任务的重要组成部分，通过适当的移动动作引导机器人接近目标物品。目前基于强化学习的AOD模型存在训练效率低和测试精度差的问题。因此，本文提出一种基于深度Q学习网络的AOD模型，并设计了一种新的模型训练算法。该模型旨在拟合各种动作Q值，包括状态空间、特征提取和多层感知机。

关键词：主动物品检测；深度Q学习网络；训练算法；服务机器人

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可见光波段的深度衍射神经网络 Article

陈航, 冯佳楠, 江闽伟, 王逸群, 林杰, 谭久彬, 金鹏

《工程（英文）》 2021年第7卷第10期页码 1485-1493 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.032

摘要： justify;">基于衍射光学元件的光学深度学习在并行处理深度衍射神经网络（D²NN）是其中一项具有里程碑意义的研究工作。D²NN在太赫兹波段通过3D打印进行神经网络的物理固化。

关键词：光计算光学神经网络深度学习光学机器学习深度衍射神经网络

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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：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。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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结构健康监测数据科学与工程研究进展 Article

鲍跃全, 陈智成, 魏世银, 徐阳, 唐志一, 李惠

《工程（英文）》 2019年第5卷第2期页码 234-242 doi: 10.1016/j.eng.2018.11.027

摘要：本文旨在简要回顾笔者在 SHM 数据科学与工程方面开展的最新研究，具体涵盖基于压缩采样的数据采集算法、基于深度学习算法的异常数据诊断方法、基于计算机视觉技术的桥梁裂纹识别方法，以及基于机器学习算法的桥梁结构状态评估方法

关键词：结构健康监测监测数据压缩采样机器学习深度学习

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网络空间安全命名实体识别综述 Review Article

高宸1,张璇1,2,3,韩梦婷1,刘会1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1153-1168 doi: 10.1631/FITEE.2000286

摘要：本文介绍该领域NER的各种方法和技术，包括基于规则的方法、基于字典的方法和基于机器学习的方法，并讨论该领域NER研究面临的问题，如实体词组的结合与分离、非标准化的命名约定、缩写和大量嵌套等。最后，提出NER在网络空间安全方面的3个研究方向：（1）应用无监督或半监督技术；（2）开发更全面的网络空间安全本体；（3）应用更加有效的深度学习模型。

关键词：命名实体识别（NER）；信息抽取；网络空间安全；机器学习；深度学习

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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：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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神经形态计算推动深度学习应用

Chris Palmer

《工程（英文）》 2020年第6卷第8期页码 854-856 doi: 10.1016/j.eng.2020.06.010

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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

关键词：人工智能；深度学习；可解释性模型

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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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机器学习推动人类芯片设计

Robert Pollie

《工程（英文）》 2022年第10卷第3期页码 7-9 doi: 10.1016/j.eng.2022.01.006

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基于内嵌物理信息深度学习模型的增材制造工艺参数及熔池尺寸预测 Article

赵明志, 韦辉亮, 茅仪铭, 张长东, 刘婷婷, 廖文和

《工程（英文）》 2023年第23卷第4期页码 181-195 doi: 10.1016/j.eng.2022.09.015

摘要：为了解决此问题，本工作融合典型实验、机理模型和深度学习研究激光PBF过程中关键参数和熔池特性的正向和逆向预测。实验提供基础数据，机理模型显著增强数据集，多层感知器（MLP）深度学习模型则根据实验和机理模型构建的数据集预测熔池尺寸和工艺参数。此外，MLP模型的预测准确率与数据集的特征密切相关，即数据集的可学习性对预测准确率有至关重要的影响。

关键词：增材制造熔池模型深度学习可学习性

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通过行为足迹学习人类习惯的个性化服务机器人 Article

李坤, Max Q.-H. Meng

《工程（英文）》 2015年第1卷第1期页码 79-84 doi: 10.15302/J-ENG-2015024

摘要：

对家用的私人机器人来说，个性化服务和预先设计的任务同样重要，因为机器人需要根据操作者的习惯调整住宅状况。为了学习由诱因、行为和回报构成的操作者习惯，本文介绍了行为足迹，以描述操作者在家中的行为，并运用逆向增强学习技巧提取用回报函数代表的操作者习惯。本文用一个移动机器人调节室内温度，来实施这个方法，并把该方法和记录操作者所有诱因和行为的基准办法相比较。结果显示，提出的方法可以使机器人准确揭示操作者习惯，并相应地调节环境状况。

关键词：个性化机器人习惯学习行为足迹

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医疗保健中的人工智能——综述与预测性案例研究 Review

荣国光, Arnaldo Mendez, Elie Bou Assi, 赵博, Mohamad Sawan

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 291-301 doi: 10.1016/j.eng.2019.08.015

摘要：

近年来，人工智能在软件算法、硬件实现和应用等领域得到了迅速发展。本文综述了人工智能在生物医学中应用的最新进展，包括疾病诊断、生活辅助、生物医学信息处理和生物医学研究。综述的目的是跟踪新的科学成就，了解人工智能在生物医学中的巨大潜力和相关技术的适用性，并为相关领域的研究人员提供启示。可以断言，正如人工智能本身一样，人工智能在生物医学中的应用尚处于早期阶段。新的进展和突破将继续推进，不断深入并扩大广度，并在不久的将来迅速发展。本文以人工智能在癫痫发作和膀胱功能失调预测方面的应用的两个案例来说明其在生物医疗等方面的应用。

关键词：人工智能机器学习深度学习神经网络生物医学研究医疗保健应用癫痫发作膀胱充盈