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 439

年份

2023 47

2022 39

2021 35

2020 30

2019 29

2018 28

2017 37

2016 23

2015 9

2014 11

2013 12

2012 8

2011 8

2010 14

2009 8

2008 10

2007 19

2006 15

2005 15

2004 14

展开︾

关键词

可视化 4

可视化仿真 4

Bent函数 2

严格雪崩准则 2

人工智能 2

分布式优化 2

分布式系统 2

智能制造 2

生物质 2

类器官 2

聚偏氟乙烯 2

1) 1

2 Mb/s高速信令 1

2-基展开 1

2R-1C模型；嵌入式系统；参数估计；非迭代方法；二次型 1

3D打印 1

3D细胞容器 1

5% 法 1

展开︾

检索范围：

排序：展示方式：

可视交互式图像聚类：一种机器视觉测量中目标无关的配置优化方法 Research Article

潘律翰,孙国道,常宝峰,夏旺,江棨,汤井威,梁荣华

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第3期页码 355-372 doi: 10.1631/FITEE.2200547

摘要： MVM的结果取决于其配置，尤其是图像采集的打光方案设计和图像处理的算法参数优化。在传统工作流中，工程师不断调整和验证配置以获得可接受结果，这非常耗时且严重依赖专业知识。为解决这些挑战，提出一种目标无关方法，可视交互式图像聚类，该方法通过图像聚类推荐具有共同算法参数的打光方案促进配置优化。该方法有4个步骤：数据准备、数据采样、数据处理和可视分析。在准备阶段，工程师设计几种候选打光方案获取图像，并开发算法处理图像。对每张图像，该方法按照工程师定义的参数采样，并执行算法获得结果。数据处理的核心是使用算法参数对图像之间关系进行可解释度量。基于图像关系，开发了一个视觉分析系统，VMExplorer，帮助工程师图像聚类并探索参数。最后，工程师可确定合适的打光方案和鲁棒的参数组合。

关键词：机器视觉测量；打光方案设计；参数优化；可视交互式图像聚类

HTML PDF 收藏

交互式可视化标注与主动学习：实验比较 Research

Mohammad CHEGIN, Jürgen BERNARD, Jian CUI, Fatemeh CHEGINI, Alexei SOURIN, Keith Keith, Tobias SCHRECK

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第4期页码 524-535 doi: 10.1631/FITEE.1900549

摘要：监督式机器学习方法可自动分类新数据，且对数据分析非常有帮助。监督式机器学习的质量不仅依赖于使用的算法类型，也依赖于用于训练分类器的标注数据集的质量。交互式可视化标注技术是有前景的选择，它提供有效的视觉概览，分析人员可从中同时查看数据记录与选择项目标签。将分析人员置于循环中，生成的分类器可得到更高准确率。虽然交互式可视化标注技术的初步结果在某种意义上有前景的，考虑到用户标注可改善监督式学习，但是该技术的许多方面仍有待探索。本文使用mVis工具标注一个多元数据集以比较3种交互式可视化技术（相似图、散点矩阵与平行坐标图）以及主动学习。结果表明3种交互式可视化标注技术的分类准确率均高于主动学习算法，相对于散点矩阵与平行坐标图，用户主观上更偏爱使用相似图标注。用户也可以根据使用的可视化技术采用不同标注策略。

关键词：交互式可视化标注；主动学习；可视分析

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：对于复杂场景下的自然图像，全自动图像分割方法难以获得与真实情况吻合的结果，人们常常采用交互式分割手段实现精确分割。然而，当前及背景中存在颜色相似的区域时，传统半监督图像分割方法只能通过大量增加手工标记获得精确分割结果。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。multivariate adaptive regression splines, MARS）和薄板样条回归学习器（thin plate spline 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大量对比实验证实，所提算法在交互式自然图像分割上的表现与当前最先进算法相当。

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

基于自适应置信度校准的交互式医疗图像分割框架

沈楚云,李文浩,徐琪森,胡斌,金博,蔡海滨,朱凤平,李郁欣,王祥丰

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第9期页码 1332-1348 doi: 10.1631/FITEE.2200299

摘要：基于人机交互的医疗图像分割方法是一种新的范式，其通过引入专家交互信息来指导算法完成图像分割任务。然而，现有医疗图像分割模型往往容易产生“交互误解”，即无法合理权衡短期和长期交互信息的重要性。为更好地利用不同时间尺度上的交互信息，本文提出一种基于自适应置信度校准的交互式医疗图像分割框架MECCA，其结合了基于分割决策的置信度学习技术和多智能体强化学习技术，并通过预测分割决策与短期交互信息的对齐水平来学习一个新颖的置信度网络随后，提出一种基于置信度的奖励塑造机制，在策略梯度计算中引入置信度，从而直接纠正模型产生的交互误解。MECCA还通过标签生成和交互指导来降低交互强度和难度，从而实现用户友好交互。实验结果表明，MECCA在不同分割任务中可以显著提高短期和长期交互信息的利用效率，且仅需较少的标注样本。

关键词：医疗图像分割交互式分割多智能体强化学习置信度学习半监督学习

HTML 收藏

基于交互式遗传算法模型的群体论证方法

宋东明,朱耀琴,吴慧中

《中国工程科学》 2009年第11卷第11期页码 64-69

摘要：

针对综合集成研讨厅进行复杂决策问题研讨时，群体专家提出的众多定性意见最终如何实现收敛的问题，提出了基于交互式遗传算法模型的群体论证方法，使专家的群体思维与计算机技术紧密结合

关键词：综合集成研讨厅复杂决策问题交互式遗传算法性能指标论证

HTML PDF 收藏

一种基于锚点的谱聚类方法 None

Qin ZHANG, Guo-qiang ZHONG, Jun-yu DONG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第11期页码 1385-1396 doi: 10.1631/FITEE.1700262

摘要：谱聚类是模式识别、机器学习和数据挖掘中最流行最重要的聚类方法之一。然而，高计算复杂度妨碍了谱聚类在大规模数据集的应用。对于具有n个样本的聚类问题，谱聚类需O(n3)时间复杂度计算图拉普拉斯矩阵特征向量。为解决该问题，提出一种新的基于锚点谱聚类方法（anchor-based spectral clustering，ASC）。将该方法与经典谱聚类方法和两种最新谱聚类加速方法，即能量迭代聚类（power iteration clustering，PIC）和基于地标聚类（landmark-based spectral clustering实验结果表明，ASC算法比经典谱聚类算法具有更快聚类速度，在效率和有效性上与现有方法相当或优于现有方法。

关键词：聚类；谱聚类；图拉普拉斯；锚点

HTML PDF 收藏

基于petri网装配序列灰色聚类决策研究

莫茜,罗毅

《中国工程科学》 2008年第10卷第11期页码 65-68

摘要：影响可行装配序列的大部分因素是定性的、模糊的、非数值的，将装配序列看作灰色系统，采用灰色聚类决策方法对可行序列进行评估。分析了影响因素的灰色分类并且研究了灰色聚类决策步骤。

关键词：装配序列 petri网灰色聚类决策

HTML PDF 收藏

交互式体积光照绘制中基于GPU的单绘制遍多切片算法 Research Articles

罗德宁,林毅,张建伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第8期页码 1092-1103 doi: 10.1631/FITEE.2000214

摘要：然而，交互式体绘制的计算开销异常高，当数据量和算法复杂度增加时，问题的可解性受到不利影响。

关键词：体绘制；体积光照；体数据；单绘制遍多切片

HTML PDF 收藏

模糊中心聚类的模式识别学习方法

曾黄麟,袁慧,刘小芳

《中国工程科学》 2004年第6卷第11期页码 33-37

摘要：

基于一个约束条件下的非线性规划问题的优化计算思想，把模糊中心聚类中计算输入矢量与中心的距离来实现聚类作为一种优化计算问题，证明了模糊中心聚类方法，取一个适当的属函数，其聚类中心vi为模糊聚类中心价值函数的极小值，推导出了基于模糊中心聚类的模式识别的无导师递推学习方法，提出了模糊中心聚类模式分类神经网络结构，该网络可以实现并行数据处理和模式分类的软划分和硬划分。

关键词：模糊中心聚类模式识别神经网络

HTML PDF 收藏

TIE算法：一种用于处理演化数据的聚类分层分类法生成技术上层算法 None

Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 763-782 doi: 10.1631/FITEE.1700517

摘要： TIE是一种现有聚类分层分类法生成技术的上层算法，它允许现有分类法增量地演进。在计算机领域的研究论文中对该算法进行了评估。

关键词：分类法；聚类算法；信息科学；知识管理；机器学习

HTML PDF 收藏

交互式语音地球仪照明结构研究

郭阳宽,李颖晖,许玮,熊琦,马靖,王勇,宋宇

《中国工程科学》 2007年第9卷第5期页码 50-52

摘要：

简述了交互式语音地球仪结构原理；研究了地球仪上首都的无歧义显示、发光二极管的布置以及首都显示分辨率；制成了交互式语音地球仪。

关键词：语音地球仪结构设计分辨率束光筒无歧义照明

HTML PDF 收藏

基于GPU的密度峰值并行聚类算法 Article

Ke-shi GE, Hua-you SU, Dong-sheng LI, Xi-cheng LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 915-927 doi: 10.1631/FITEE.1601786

摘要：基于密度峰值的聚类方法DP （density peak）由于其新颖有效的特点而广泛应用于科学研究。然而，当确定集群中心时，DP会对每对数据点操作多次，从而导致较高的计算复杂度。我们分析密度峰值聚类算法的原理来研究其计算瓶颈，并评估其并行的潜力。根据分析，我们提出了CUDA-DP （compute unified device architecture-DP），一种针对GPU架构的高效并行密度峰值聚类算法，并用CUDA实现了这种并行方法。

关键词： GPU；密度峰值；聚类；并行计算

HTML PDF 收藏

鲁棒的极大熵聚类算法RMEC及其例外点标识

邓赵红,王士同,吴锡生,胡德文

《中国工程科学》 2004年第6卷第9期页码 38-45

摘要：

针对极大熵聚类算法MEC（maximum entropy clustering）对例外点（outliers）较敏感和不能标识例外点的缺陷，提出了一种改进的极大熵聚类算法RMEC（robust maximum

关键词：熵聚类鲁棒性例外点 ε-不敏感损失函数权重因子

HTML PDF 收藏

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：概要：在图像分类任务中，不同类别之间的相似度是不同的，样本经常被误分到相似度较高的类别中。为了区分高度相似类别中的样本，需要更加具体的图像特征，以便于分类器能够提高分类性能。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

HTML PDF 收藏

基于层次的K-means初始化算法

汤九斌,陆建峰,唐振民,杨静宇

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 74-79

摘要：

K-means算法是一种常用的聚类算法，但是聚类中心的初始化是其中的一个难点。笔者提出了一个基于层次思想的初始化方法。一般聚类问题均可看作加权聚类，通过层层抽样减少数据量，然后采用自顶向下的方式，从抽样结束层到原始数据层，每层都进行聚类，其中每层初始聚类中心均通过对上层聚类中心进行换算得到，重复该过程直到原始数据层，可得原始数据层的初始聚类中心模拟数据和真实数据的实验结果均显示基于层次抽样初始化的K-means算法不仅收敛速度快、聚类质量高，而且对噪声不敏感，其性能明显优于现有的相关算法。