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词加权有监督主题模型:多标签文本分类 None
Yue-peng ZOU, Ji-hong OUYANG, Xi-ming LI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第4期 页码 513-523 doi: 10.1631/FITEE.1601668
用于手机屏缺陷检测的基于图的两阶段分类网络 Research Article
周超凡1,2,刘妹琴3,2,1,张森林1,2,魏平3,陈霸东3
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第2期 页码 203-216 doi: 10.1631/FITEE.2200524
多模型广义标签多伯努利滤波器的推导:多目标混合系统解决方案 Research Articles
吴卫华,蔡益朝,金宏斌,郑茂,冯讯,关泽文
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第1期 页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000105
未知辐射源信号特征辅助的广义标签多伯努利滤波器 Research Article
国强1,滕龙1,2,吴新良2,宋文明2,黄大羽2
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第12期 页码 1871-1880 doi: 10.1631/FITEE.2200286
基于最大间隔的贝叶斯分类器 Article
Tao-cheng HU,Jin-hui YU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第10期 页码 973-981 doi: 10.1631/FITEE.1601078
关键词: 多类学习;最大间隔学习;在线算法
基于主动学习的不确定性感知补标签查询 Perspective
刘圣源1,陈珂2,胡天磊1,毛云青3
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第10期 页码 1497-1503 doi: 10.1631/FITEE.2200589
关键词: 主动学习;图片分类;弱监督学习
Yin ZHAO,Hong-guang XU,Qin-yu ZHANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第2期 页码 173-184 doi: 10.1631/FITEE.1500212
我们在检测和识别金属条形码标签时采用涉及交流场测量的无损评估,为设计提供参考。利用薄皮场理论和二维傅立叶变换中的缺口处的标量势势边界条件,我们引入了高频感应器与包含多个窄锯齿的金属条形码标签相互作用所感应的标量势的解析模型。切开缺口,然后计算金属条形码标签上方自由空间中的磁场。通过磁场的模拟,对金属条形码标签的检测和识别效果进行了定性分析,这是由金属材料,缺口特性,励磁感应器特性以及可用于金属条形码标签设计的其他因素引起的。参考。仿真结果与实验结果吻合很好。
基于异构特征和组合分类器的网页分类 Research Articles
邓立,杜歆,沈继忠
《信息与电子工程前沿(英文)》 2020年 第21卷 第7期 页码 963-1118 doi: 10.1631/FITEE.1900240
关键词: 网页分类;网页特征;分类器组合
Hui-zong LI,Xue-gang HU,Yao-jin LIN,Wei HE,Jian-han PAN
《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第2期 页码 122-134 doi: 10.1631/FITEE.1500187
关键词: 社交标签系统,标签共现,频谱聚类,组相似度http://dx.doi.org/10.1631/FITEE.1500187,
边信道攻击和学习向量量化 Article
Ehsan SAEEDI, Yinan KONG, Md. Selim HOSSAIN
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第4期 页码 511-518 doi: 10.1631/FITEE.1500460
曾黄麟,王晓
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第12期 页码 60-65
介绍一种新的粗集编码模糊神经分类器。基于粗集理论的概念,讨论了知识编码、属性简化、分类系统简化的方法;并利用模糊隶属度函数将输入精确信息映射为模糊变量信息,解决分类中病态定义的数据问题和提高系统非线性映射的分类能力;提出了结合系统参数的重要性因子的网络的模糊推理方法和粗模糊神经分类器的网络结构以及有导师的最小平方误差学习训练算法实现的粗集编码模糊神经分类器具有网络结构空间维数低、学习算法简单、网络训练时间短、非线性特性丰富等优点。
Xi-bin JIA, Ya JIN, Ning LI, Xing SU, Barry CARDIFF, Bir BHANU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第2期 页码 260-272 doi: 10.1631/FITEE.1601679
关键词: 情感分类;跨领域;关联规则
针对工业故障分类系统的单变量攻击及其防御 Article
卓越, Yuri A.W. Shardt, 葛志强
《工程(英文)》 2022年 第19卷 第12期 页码 240-251 doi: 10.1016/j.eng.2021.07.033
近年来,工业过程故障分类系统主要是由数据驱动的,得益于大量的数据模式,基于深度神经网络的模型显著地提高了故障分类的准确性。本文针对安全、关键的工业故障分类系统提出了一种具有极端约束的黑盒攻击方法:只扰动一个变量来制作对抗样本。利用单变量攻击(OVA)方法,文本探究了不同工业变量和故障类别的脆弱性,有助于理解故障分类系统的几何特征。基于攻击方法,文本还提出了相应的对抗训练防御方法,该方法能够有效地防御单变量攻击,并提高分类器的预测精度。本文探索了变量和故障类别的脆弱相关性,并验证了各种分类器和数据集的单变量攻击和防御方法的有效性。
张慧琴,平婧,孙昌璞
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第6期 页码 24-26 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.06.004
近年来,我国在科技领域取得了巨大的进步,但明显存在关键技术的“卡脖子”问题。为了有效地推动我国科学技术源头创新,从根本上解决“卡脖子”问题,必须回归基础研究。为探究基础研究催生颠覆性技术,本文阐述了基础研究的内涵,并根据基础研究面向的目标,将基础研究分为四大类型:面向重大科学目标的基础研究、国家需求牵引的基础研究、以人才为本的自由探索型基础研究和以实际应用为目标的基础研究;在分析各类型基础研究特点及发展需求的基础上,提出实施差异化的稳定支持、促进全链条颠覆性技术创新的发展建议。
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