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期刊论文 286

年份

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2020 25

2019 31

2018 18

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2016 16

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2012 3

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2010 5

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2008 8

2007 5

2006 6

2005 4

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关键词

大数据 8

数据挖掘 7

机器学习 7

人工智能 4

仿真 2

光波导 2

分布式系统 2

区块链 2

工业大数据 2

数据集成 2

数据驱动方法 2

智能制造 2

材料设计 2

环境一号卫星 2

结构健康监测 2

雾计算 2

预测 2

ACMR 1

BDS/GPS双系统定轨 1

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检索范围：

排序：展示方式：

CPU-GPU异构系统感知和预测的批处理内存调度策略 Research Article

吴子梁1,陈为1,马昱欣2,徐彤1,严凡1,吕檑1,钱中昊1,夏佳志3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第7期页码 1007-1027 doi: 10.1631/FITEE.2200409

摘要：自动可视化技术能够为不熟悉可视化设计的用户生成有意义的可视化，以支持他们的数据分析和模式发现需求。当前，主流的自动可视化方法采用聚合与过滤从原始数据抽取模式信息。然而，这些有限的数据变换并不能捕获聚类、关联等复杂的模式。尽管特征工程领域的最新进展为更加广泛的自动数据变换提供了可能，其结果却缺少可解释性，导致变换后的模式无法与原始数据特征建立联系。为应对上述挑战，我们面向自动可视化中广泛的数据变换类型，提出一种创新的可解释推荐方法。我们通过回顾既往文献总结可行的数据变换空间，通过开展预实验总结变换可解释性的度量。我们的推荐算法能够计算最优的数据变换，这种变换能够在维持可解释性的同时揭示数据的模式信息。真实场景下的使用案例与用户实验验证了我们方法的有效性。

关键词：数据变换；数据变换推荐；自动可视化；可解释性

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面向自动可视化的可解释数据变换推荐 Research Article

黄志雄1,3,李晋江2,3,华臻1,3,范琳伟4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第7期页码 1028-1044 doi: 10.1631/FITEE.2200344

摘要：在6种公开数据集上的实验结果表明，本文方法在视觉和指标上有着突出表现。

关键词：低光增强；过滤—群聚注意力；密集连接金字塔；递归网络

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APFD：面向移动轨迹大数据的出租车路径推荐方法 Research Article

张文勇1,夏大文1,常国艳5,胡杨2,霍雨佳1,冯夫健1,李艳涛3,李华青4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第10期页码 1494-1510 doi: 10.1631/FITEE.2100530

摘要：

随着数据驱动智能交通系统的迅猛发展，高效的出租车路径推荐方法成为智慧城市的研究热点。基于移动轨迹大数据，提出一种基于人工势场（APF）和Dijkstra方法的出租车路径推荐方法。为提高路径推荐效率，提出一种区域提取方法，该方法通过原点和终点坐标搜索包含最优路径的区域。基于APF方法，提出一种有效的冗余节点去除方法。最后，通过Dijkstra方法推荐最优路径。对起点和终点坐标，采用APFD方法、蚁群（AC）算法、贪婪算法（A*）、APF、迅速探索随机树（RRT）、非支配排序遗传算法-II（NSGA-II）、粒子群算法（PSO）和Dijkstra算法进行最短路径推荐此外，在北京四环实际路网中，APFD推荐最短路径的能力优于AC、A*、APF、RRT、NSGA-II和PSO，且APFD的执行效率高于Dijkstra方法。

关键词：大数据分析；区域提取；人工势场；Dijkstra；路线推荐；出租车GPS轨迹

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基于非线性数据变换的离群点检测算法

徐雪松,张谞,宋东明,张宏,刘凤玉

《中国工程科学》 2008年第10卷第9期页码 74-78

摘要：

为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率，在分析了传统的离群数据挖掘算法优点和缺点的基础上，提出了一种离群点检测算法，首先将非线性问题转化为高维特征空间中的线性问题，然后利用非线性数据变换进行维数约减，对所得数据对象每个投影分量逐个判断数据点是否是离群点，通过实验证明该算法不仅可用于线性可分数据集的离群点检测，而且可用于线性不可分数据集的离群点检测，表明了算法的优越性

关键词：维数消减核函数主成分离群数据

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多处理器系统中的数据局部性及其优化技术研究

杨学军,戴华东,夏军

《中国工程科学》 2002年第4卷第5期页码 44-52

摘要：

数据局部性是多处理器系统中的重要研究方向之一。结合该领域目前国内外研究现状和我们近一阶段的研究进展，讨论了多处理器系统中的数据局部性及其优化问题。在静态和动态局部性优化技术方面，分别探讨了基于投影分层的数据变换框架和基于瞬时访问信息的动态页迁移策略，并展开了系列相关的讨论。另外，针对利用数据局部性时必须解决的一个关键问题——存储一致性问题，进行了深入的研究，提出了以操作系统为中心的线程存储一致性模型。

关键词：计算机多处理器系统数据局部性局部性度量模型数据变换框架页迁移线程一致性模型

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非独立同分布推荐系统：推荐范式转换的综述和框架 Artical

Longbing Cao

《工程（英文）》 2016年第2卷第2期页码 212-224 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.013

摘要：

虽然推荐系统在我们的生活、学习、工作和娱乐中扮演着越来越重要的角色，但是很多时候我们收到的推荐都是不相关的、重复的，或者包含不感兴趣的产品和服务。这些差的推荐系统产生的原因来源于一个本征假设：传统的理论和推荐系统认为用户和物品是独立同分布的(IID)。本文先讨论了推荐系统的非独立同分布性，紧接着介绍了非独立同分布性原理，目的是从耦合和异构性的角度来深入阐述传统的推荐系统的固有本质。这种非独立同分布推荐系统引起了传统推荐系统范式的转化—— 从独立同分布向非独立同分布进行转化，希望能够形成高效的、相关性高的、个人订制和可操作的推荐系统。这种系统创造了令人兴奋的能够解决包含冷启动、以稀疏数据为基础、跨域、基于群组信息和欺诈攻击等各种复杂情况的新的研究方向和解决方案。

关键词：独立同分布非独立同分布异构性关系耦合耦合学习关系学习独立同分布学习非独立同分布学习推荐系统推荐非独立同分布推荐

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灰色斜率关联度的改进

党耀国,刘思峰,刘斌,米传民

《中国工程科学》 2004年第6卷第3期页码 41-44

摘要：

研究了单指标数据序列的几种无量纲化变换及其性质，提出了一种对灰色斜率关联度的改进模型，改进后的关联度能够反映序列的正、负相关关系，并且对原始序列进行无量纲化变换处理时不影响关联系数及关联度的值，还研究了改进的关联度及关联系数的性质

关键词：关联度斜率无量纲化变换数据序列

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基于四元数傅里叶变换和线性正则变换的二维四元数信号采样定理 Research Articles

胡晓晓1,程冬2,高洁欣3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第3期页码 463-478 doi: 10.1631/FITEE.2000499

摘要：本文主要研究在不同形式四元数傅里叶变换和线性正则变换下有限带宽四元数函数的采样定理。证明了有限带宽四元数函数可通过它们的直接采样或经过微分和希尔伯特变换后的采样重构。此外，讨论了不同形式变换下不同类型采样公式之间的关系。首先，如果四元数函数有限带宽区域是关于原点对称的矩形区域，则不同形式四元数傅里叶变换下四元数采样公式具有相同形式；否则，采样公式是不同的。其次，利用双边四元数傅里叶变换和线性正则变换的关系，得到不同形式四元数线性正则变换下有限带宽四元数函数采样定理。再次，分析了采样公式的截断误差。最后，通过仿真展示采样公式的应用。

关键词：四元数傅里叶变换；四元数线性正则变换；采样定理；部分和总体四元数希尔伯特变换；部分和总体广义四元数希尔伯特变换；截断误差

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自监督脓毒症治疗推荐算法 Research Articles

朱思涵1,浦剑2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第7期页码 926-939 doi: 10.1631/FITEE.2000127

摘要：本文将强化学习应用于个人治疗推荐，采用对样本不确定性进行建模并评估的方法，根据患者对治疗的反应和状态，将患者样本分为两个域，然后使用辅助迁移学习任务重建两个域的样本，使用特权学习的蒸馏方法与用于迁移学习的变分自动编码器框架关联低质量域和高质量域间的任务在大规模公开可用的真实医疗数据集MIMIC-III上的实验表明，所提模型将总体估计死亡率降低了2.3%，并将主要估计死亡率降低到9.5%。

关键词：治疗推荐；脓毒症；自监督学习；强化学习；电子病历

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稀疏快速Clifford傅里叶变换 Article

Rui WANG, Yi-xuan ZHOU, Yan-liang JIN, Wen-ming CAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第8期页码 1131-1141 doi: 10.1631/FITEE.1500452

摘要： Clifford傅里叶变换（Clifford Fourier transform, CFT）可以应用于矢量场和标量场，但无法有效解决大数据问题，因为该算法是基于每个信号量计算的。稀疏快速傅里叶变换（sparse fast Fourier transform, sFFT）理论通过选择性地使用输入数据来处理大数据问题。受之启发，我们提出一个称为稀疏快速Clifford傅里叶变换（sparse fast CFT, SFCFT）的算法，该算法能够大幅度提高在标量场和矢量场中的计算性能。实验对标量场、灰度图和彩色图像数据进行处理，通过与FFT，CFT和sFFT进行比较，表明SFCFT可以有效提升多矢量信号处理的性能。

关键词：稀疏快速傅里叶变换（sFFT）；Clifford傅里叶变换（CFT）；稀疏快速Clifford傅里叶变换（SFCFT）；Clifford代数

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APFD：面向移动轨迹大数据的出租车路径推荐方法 Research Article

陈卫彬1,3,陈杨杨1,2,张亚1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第10期页码 1511-1521 doi: 10.1631/FITEE.2100476

摘要：

本文研究了连续反馈方法在有限时间内同时实现路径跟踪和沿期望轨道编队运动控制的应用。假设虚拟领导者和跟随者之间的拓扑结构是有方向的。设计了一种称为障碍函数的附件条件，使所有智能体在一个有限的区域内移动。首先，基于障碍函数和反步法，设计了一种新型的连续有限时间路径跟踪控制算法。然后，通过将路径跟踪误差视为扰动，设计了一种新型的连续有限时间编队控制算法。详细研究了所得系统的稳定时间特性，并对所提策略进行仿真验证。

关键词：有限时间；协同路径跟踪；多智能体系统；障碍函数

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一种基于非线性时空效应的个性化下一个兴趣点推荐方法

孙曦,吕志民

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第9期页码 1273-1286 doi: 10.1631/FITEE.2200304

摘要：下一个兴趣点（POI）推荐是基于位置的社交网络（LBSN）的一项重要任务，其目标是使用历史签到数据在特定情境下为用户推荐下一个兴趣点。本文使用4个真实数据集评估STT模型性能。实验结果表明，本文所提方法的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升。

关键词：兴趣点推荐时空效应长短期记忆网络注意力机制

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王旭娜,谭清美

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-980 doi: 10.1631/FITEE.1900236

摘要：传统推荐系统采用的协同过滤技术存在数据稀疏问题，同时传统的矩阵分解算法简单地将用户和项目分解为潜在因素的线性模型，这些局限性导致传统推荐算法推荐效果有限。在此情况下，出现了基于深度学习的推荐系统。当前深度学习推荐大多利用深度神经网络针对一些辅助信息建模，且在建模过程中根据输入数据类别，分别采用多条映射通路，将原始输入数据映射到潜在向量空间。然而，这些深度神经网络推荐算法忽略了不同类别数据间的联合作用可能对推荐效果产生的潜在影响。针对这一问题，本文提出一种基于多类别信息联合作用的前馈深度神经网络推荐方法——深度联合网络，以解决隐性反馈的推荐问题。另一方面，充分考虑不同类别信息的联合作用对推荐效果的影响。在公开数据集上的实验表明，我们提出的方法对现有方法有显著改进。经验证据表明，使用深度联合推荐可以提供更好推荐性能。

关键词：神经网络；深度学习；DAN；推荐

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一种抗RPE-LTP声码器压缩的端到端数据传输方法

陈立全,胡爱群,徐青,杨晓辉

《中国工程科学》 2007年第9卷第12期页码 81-85

摘要：

提出了一种基于正交频分复用(OFDM)的抗规则脉冲激励-长时预测声码器（RPE-LTP）压缩的端到端数据传输方法。根据RPE-LTP声码器特性，将待传输数据分别调制到正交的低频正弦载波上，用快速傅立叶逆变换运算实现信号的调制传输，调制后的波形符合声码器的时频特性。经仿真结果验证，提出的抗压缩传输方法的数据传输速率可达2.4 kb/s，误码率小于0.3 %，适合移动网络端到端实时安全语音数据传输使用。

关键词：声码器；规则脉冲激励-长时预测；正交频分复用；快速傅立叶变换

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基于位置旋转变换和非均匀快速傅立叶变换的机动目标高效相参检测 Research Articles

靳科1,赖涛2,齐艳丽3,黄洁1,赵拥军1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第8期页码 1251-1266 doi: 10.1631/FITEE.1900272

摘要：提出基于位置旋转变换和非均匀快速傅里叶变换的高效稳健相参积累方法。首先，利用二阶Keystone变换消除二次距离徙动。然后，利用旋转角度和多普勒频率之间的对应关系，构建相位补偿函数，从而利用位置旋转和非均匀快速傅里叶变换实现高效的参数估计。与现有代表性算法相比，所提算法能以较低运算复杂度实现近乎理想的检测性能。最后，基于雷达实测数据的实验证明所提算法有效。

关键词：相参积累；机动目标；参数估计；位置旋转变换；非均匀快速傅立叶变换