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期刊论文 248

年份

2023 46

2022 44

2021 36

2020 30

2019 27

2018 17

2017 20

2016 7

2015 2

2014 1

2011 1

2010 1

2009 1

2008 1

2007 4

2006 1

2005 2

2004 1

2002 4

2001 2

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关键词

机器学习 27

深度学习 15

人工智能 10

代理模型 2

增材制造 2

强化学习 2

材料设计 2

结构健康监测 2

高层建筑 2

/III-V界面 1

2D—3D配准 1

3D打印 1

3D支架平台 1

6G 1

ARM 1

CAN总线 1

CCUS 1

COVID-19 1

HEMTs）；栅槽；数字湿法腐蚀；选择性湿法腐蚀 1

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检索范围：

排序：展示方式：

一种用于工业过程监测的鲁棒迁移字典学习算法 Article

阳春华, 梁慧平, 黄科科, 李勇刚, 桂卫华

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1262-1273 doi: 10.1016/j.eng.2020.08.028

摘要：因此，当将从训练数据中学习的模型应用于实际的在线监测时，很难实现精确的过程监测。为了解决操作环境变化导致的历史训练数据和在线测试数据之间的分布差异问题，提出了一种鲁棒的迁移字典学习（RTDL）算法用于工业过程监测。RTDL是表示学习和域自适应迁移学习的协同方法。该方法将历史训练数据和在线测试数据分别作为迁移学习问题的源域和目标域。然后将最大均值差异正则化和线性判别分析正则化引入字典学习框架，可以减少源域和目标域之间的分布差异。这样，即使源域和目标域的特征在实际变化的操作环境的干扰下明显不同，仍可以学习鲁棒的字典。这样的字典可以有效地提高过程监测和模态识别的性能。通过数值仿真和两个工业系统的实验验证了该方法的有效性和优越性。

关键词：过程监测多模态过程字典学习迁移学习

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面向物联网的激励感知区块链辅助的智能边缘缓存与计算迁移研究 Article

王倩, 陈思光, 吴蒙

《工程（英文）》 2023年第31卷第12期页码 127-138 doi: 10.1016/j.eng.2022.10.014

摘要：本文提出了一种面向物联网的激励感知区块链辅助的智能边缘缓存与计算迁移方案，该方案致力于为协作ENs在资源优化和控制方面提供安全和智能的解决方案。具体地，该方案通过联合优化迁移和缓存决策以及计算和通信资源分配，以最大限度地降低EN中完成任务的总成本。此外，为解决上述优化问题，本文设计了区块链激励和贡献联合感知的联邦深度强化学习算法。

关键词：计算迁移缓存激励区块链联邦深度强化学习

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在非对称大规模MIMO系统中基于集成—迁移学习的信道参数预测 Research Article

何遵文1,李悦1,张焱1,张万成1,张恺恩1,郭柳1,王海明2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第2期页码 275-288 doi: 10.1631/FITEE.2200169

摘要：近年来，多智能体深度强化学习（multi-agent deep 为降低第六代移动网络中的数据处理负担和硬件成本，非对称大规模多入多出（multiple-input multiple-output，MIMO本文提出一种基于集成迁移学习的非对称大规模MIMO系统的信道参数预测方法，可以预测多个下行信道参数，包括路径损耗、多径数、时延扩展和角度扩展。选择上行信道参数和环境特征来预测下行参数。引入实例迁移方法，以支持预测模型应对在新的传播条件下难以在短时间内收集足够训练数据的问题。仿真结果表明，该方法比反向传播神经网络和3GPP TR 38.901信道模型更准确。当波束宽度或通信扇区发生变化时，所提出的基于实例迁移的方法在预测下行参数方面优于没有迁移学习的方法。

关键词：非对称大规模MIMO系统；信道模型；集成学习；实例迁移；参数预测

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基于两级层次特征学习的图像分类方法 Article

Guang-hui SONG,Xiao-gang JIN,Gen-lang CHEN,Yan NIE

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第9期页码 897-906 doi: 10.1631/FITEE.1500346

摘要：本文提出了一种新颖、有效的基于深度卷积神经网络的两级层次特征学习框架。首先，不同层次的深度特征抽取器使用迁移学习方法进行训练。最后，基于Caltech-256、Oxford Flower-102和Tasmania Coral Point Count三个图像数据集的实验证明，通过两级层次特征学习的深度特征的表达能力十分强大，与传统的扁平多分类方法相比

关键词：迁移学习；特征学习；深度卷积神经网络；层次分类；谱聚类

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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。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。

关键词：缺陷预测；特征选择；迁移学习；度量补偿

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基于迁移学习与多视角感兴趣点的膝关节运动追踪网络 Article

王聪, 谢帅宁, 李康, 王重阳, 刘旭东, 赵亮, 蔡宗远

《工程（英文）》 2021年第7卷第6期页码 881-888 doi: 10.1016/j.eng.2020.03.016

摘要：

近年来，深度学习为一种基于二维（2D）—三维（3D）配准技术以测量人体膝关节运动的方法，该方法提供了快速完成配准并增加捕捉范围的可能性但这类方法受限于大量的数据需求，因此，我们提出了一种基于特征的迁移学习法，用于提取荧光透视影像的特征。通过三个受试者以及不到100对荧光透视影像，我们获得了40%的平均配准成功率。本研究提出的基于学习的配准方法，可在荧光透视影像数量有限时使用。

关键词： 2D—3D配准机器学习领域自适应点对应

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火灾中燃料失重速率与烟气向远距离处迁移关系的实验研究

冯文兴,杨立中,方廷勇,黄锐,范维澄

《中国工程科学》 2005年第7卷第1期页码 81-85

摘要：

通过不同燃料在模拟房间—走廊结构实验装置中的燃烧实验，较系统地揭示了不同材料燃烧时失重速率变化与远距离处烟气迁移速度和CO浓度的关系。实验得到了不同燃料燃烧时的失重速率曲线。研究发现，多数燃料的烟气传播速度与失重速率呈线性变化的关系，油料和布料的烟气传播速度对质量失重速率的变化非常敏感；某些燃料燃烧产生有毒成分的峰值迁移到远距离处需要较长的时间。

关键词：火灾失重速率远距离处迁移速度烟气毒性

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土壤水盐定向迁移及排盐新模式研究

周和平,彭立新,徐小波

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 120-126

摘要：

综述了我国盐碱地改良技术现状；研究了干旱地区节水灌溉条件下农田不同地面条件土壤水盐定向迁移特征，提出了“盐分上移地表排&rdquo

关键词：土壤水盐定向迁移排盐新模式旱区

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纹理分支网络：基于超声影像的慢性肾脏病筛查模型 Research Articles

郝鹏翼1,5,徐震宇1,田树元2,吴福理1,5,陈为3,5,吴健4,5,罗笑南6

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第8期页码 1119-1266 doi: 10.1631/FITEE.1900210

摘要：此外，通过迁移学习训练网络的主干部分，并在具有226张超声影像的数据集上开展实验。实验结果表明，该模型准确率和敏感度分别达到96.01%和99.44%，在慢性肾脏病筛查上具有一定有效性。

关键词：慢性肾脏病；超声；纹理分支网络；迁移学习

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海床流体迁移致灾机理与风险防控研究现状及展望

田兆阳,贾永刚 ,朱超祁 ,卢龙玉 ,郭煦,冯学志,王慧,王宏威,何满潮,彭建兵

《中国工程科学》 2023年第25卷第3期页码 131-140 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.03.012

摘要：

海床流体迁移指海底液体、气体、海水在海床内外的传输运移过程，对海洋地质灾害的孕育、发展、演化具有重要影响；我国海域内广泛发育的海底滑坡等典型灾害，与海床流体迁移现象之间呈现出明显的关联性。本文从海床流体迁移的灾害效应出发并以南海北部为例，分析了典型流体迁移系统类型、地质灾害成因分布特征，梳理了海床流体迁移的观测与调查方法；总结了海床流体迁移致灾与风险防控方向的科学问题，针对性提出了有待开展的重点研究内容研究建议，从深部高压流体向上迁移影响灾害孕育、天然气水合物分解流体迁移影响灾害发展、海洋水体运动导致灾害发生3 个方面着手，研究海床流体迁移影响下的海底灾害孕育、发展与触发演化过程机理，海床流体迁移 ‒

关键词：海床流体迁移；海洋地质灾害；风险防控；南海北部

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联邦无监督表示学习 Research Article

张凤达1,况琨1,陈隆1,游兆阳1,沈弢1,肖俊1,张寅1,吴超2,吴飞1,庄越挺1,李晓林3,4,5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第8期页码 1181-1193 doi: 10.1631/FITEE.2200268

摘要：为利用分布式边缘设备上大量未标记数据，我们在联邦学习中提出一个称为联邦无监督表示学习(FURL)的新问题，以在没有监督的情况下学习通用表示模型，同时保护数据隐私。

关键词：联邦学习；无监督学习；表示学习；对比学习

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基于切换和迁移多执行体架构虚拟机的云侧信道攻击防御技术 Regular Papers

Chao YANG, Yun-fei GUO, Hong-chao HU, Ya-wen WANG, Qing TONG, Ling-shu LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第5期页码 731-748 doi: 10.1631/FITEE.1800526

摘要：作为云系统固有功能之一，虚拟机迁移机制可通过在服务器之间迁移虚拟机，限制租户共存，从而提供一种具有应用前景的防御思路。本文首先建立一个统一的攻击模型，攻击者关注的目标是有效侧信道攻击。为模拟虚拟机迁移机制，系统将在虚拟机不同执行体之前周期性切换运行状态，同时通过真实迁移操作加强防御效果。为解决CIRCUIT-SAT求解迁移问题时的弱扩展性，本文提出一种类贪婪算法，通过逐渐扩展必须迁移的虚拟机子集搜索可行解。

关键词：云计算；侧信道攻击；信息泄露；多执行体架构；虚拟机切换；虚拟机迁移

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学习挑选伪标签：一种用于命名实体识别的半监督学习方法 Research Articles

李真真,冯大为,李东升,卢锡城

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第6期页码 809-962 doi: 10.1631/FITEE.1800743

摘要：深度学习模型在命名实体识别（NER）中实现了最先进的性能；然而，其良好性能很大程度上依赖于大量标记数据。在某些特定领域，例如医学、金融和军事领域，标记数据非常稀缺，而未标记数据则很容易获得。本文提出一种用于NER任务的半监督方法，其通过学习一个判别模块筛除错误伪标签，以创建高质量标注数据。伪标签是为未标记数据自动生成的标签，并被当作真实标签用来训练模型。该半监督框架包括3个步骤：为特定NER任务构建最佳单神经网络模型，学习一个评价伪标签的模块，以及迭代创建新的标记数据和改进NER模型。

关键词：命名实体识别；无标注数据；深度学习；半监督学习方法

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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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老矿区转型发展工程哲学思考

金智新

《中国工程科学》 2014年第16卷第10期页码 64-70

摘要：

老矿区的转型发展是一项复杂的系统工程，必须站在工程哲学的高度总揽全局，遵循工程―自然―科学―技术―产业―经济―社会的协调统一。工程是科技创新的主体，依靠科技进步推动工程创新，工程促进科学、技术、产业、经济、社会的发展。工程要以生态保护为前提，经济促进生态工程建设。稀缺炼焦煤资源的保护与开采是矛盾的对立与统一体，炼焦煤生产企业要兼顾眼前利益与长远利益，特别是老矿区，要解决好资源稀缺性与需求激增性矛盾，实行限量开采，增加资源的回收率，实行以煤为基，资源高效循环利用的大、纵、深产业群建设。现有的安全管控高投入与安全事故频发的矛盾促进了安全理论与技术的发展，安全理论与技术由系统安全到结构安全的转变是事物发展的必然。

关键词：工程哲学不对称开发绿色迁移大纵深产业群保护性开采安全结构理论