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2017 259

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2009 109

2008 124

2007 146

2006 145

2005 147

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关键词

可持续发展 38

人工智能 28

神经网络 27

增材制造 24

机器学习 21

遗传算法 19

创新 16

智能制造 15

发展 14

数值模拟 14

管理 14

优化 13

COVID-19 12

技术创新 12

肠道菌群 12

DX桩 10

工程 10

秦巴山脉区域 10

三峡工程 9

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排序：展示方式：

基于海面更快区域卷积神经网络的导航雷达平面位置指示器图像海面目标检测方法 Research Article

陈小龙,牟效乾,关键,刘宁波,周伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第4期页码 630-643 doi: 10.1631/FITEE.2000611

摘要：更快的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）作为一种经典深度学习目标检测算法，已广泛应用于高分辨率合成孔径雷达和逆合成孔径雷达的图像检测。本文以导航雷达PPI图像为例，针对复杂背景（如海杂波）和目标特性情况，提出一种基于海面的更快的区域卷积神经网络（Marine-Faster R-CNN）算法的海面目标检测方法。该方法利用卷积神经网络（CNN）对雷达回波生成的PPI图像进行特征提取和目标识别。首先，为提高检测海面目标的准确率，降低虚警率，设计了特征融合网络FFNet（Feature Fusion Network），并从锚点尺度、多目标检测、数据样本平衡性、尺度归一化等方面优化Faster R-CNN它的性能经过了来自不同观测条件（海况、雷达参数和不同目标）数据集的验证。

关键词：海面目标检测；导航雷达；平面位置指示器（PPI）图像；卷积神经网络；更快的区域卷积神经网络

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基于神经网络与遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测研究

施式亮,伍爱友

《中国工程科学》 2009年第11卷第9期页码 91-96

摘要：

煤与瓦斯突出是煤矿地下开采过程中的一种动力现象，剧烈的动力效应可导致矿井重大的财产损失和人员伤亡，因此，实现煤与瓦斯突出的有效预测对煤炭工业安全生产具有重要意义文章以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础，针对神经网络易陷入局部极小而引起预测指标权值分布不合理的缺陷，提出了基于神经网络和遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测模型，并进行了实例验证。研究结果证明了该模型的合理性，对煤矿实现煤与瓦斯突出区域的预测具有较大的指导价值。

关键词：煤与瓦斯突出区域预测神经网络遗传算法突出等值线

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一种基于卷积神经网络从3导联心电图推导标准12导联心电图的新方法 Regular Papers

Lu-di WANG, Wei ZHOU, Ying XING, Na LIU, Mahmood MOVAHEDIPOUR, Xiao-guang ZHOU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第3期页码 405-413 doi: 10.1631/FITEE.1700413

摘要：为满足人们佩戴舒适性和行走环境的需求，研究人员对从3导联心电图重建12导联心电图（electrocardiogram，ECG）方法进行了一系列研究。然而，传统方法精度和实时性有待提高。本文提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的导联重构方法。使用PTB数据库进行实验分析，结果表明，该方法重构的心电信号与真实信号之间具有较高相似性和训练效率。该方法在重建病理性心电信号时的表现优于传统算法，对心脏诊断具有重要意义。

关键词：卷积神经网络（CNNs）；心电图重构；电子健康

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深度三维重建：方法、数据和挑战 Review Article

刘彩霞1,孔德慧1,王少帆1,王志勇2,李敬华1,尹宝才1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000068

摘要：现有三维重建方法通常存在两个瓶颈：（1）它们涉及多个人工设计阶段，导致累积误差，且难以自动学习三维形状的语义特征；（2）它们严重依赖图像内容和质量，以及精确校准的摄像机。因此，这些方法的重建精度难以提高。基于深度学习的三维重建方法通过利用深度网络自动学习低质量图像中的三维形状语义特征，克服了这两个瓶颈。本文对基于深度学习的三维重建方法进行全面综述。首先，基于不同深度学习模型框架，将基于深度学习的三维重建方法分为4类：递归神经网络、深自编码器、生成对抗网络和卷积神经网络，并对相应方法作详细分析。其次，详细介绍上述方法常用的4个代表性数据库。再次，对基于深度学习的三维重建方法进行综合比较，包括不同方法在同一数据库、同一方法在不同数据库以及同一方法对于不同视角个数输入的结果比较。最后，讨论了基于深度学习的三维重建方法的发展趋势。

关键词：深度学习模型；三维重建；循环神经网络；深度自编码器；生成对抗网络；卷积神经网络

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深度卷积神经网络高效计算研究进展 Review

Jian CHENG, Pei-song WANG, Gang LI, Qing-hao HU, Han-qing LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 64-77 doi: 10.1631/FITEE.1700789

摘要：近年来迅速发展的深度神经网络已成为许多智能系统的基础工具。同时，深度网络的计算复杂度和资源消耗也在持续增加，这给深度网络的部署带来了严峻挑战，尤其在实时应用中或应用设备资源有限时。因此，网络加速是深度学习领域的热门话题。为提升深度神经网络的硬件性能，最近几年涌现出一大批基于现场可编程门阵列（field-programmable gate array, FPGA）或专用集成电路（application-specificintegrated circuit, ASIC）的加速器。本文针对网络加速、压缩、软硬件结合的加速器设计等方面的进展进行了详细而全面的总结。特别地，本文对网络剪枝、低秩估计、网络量化、拟合网络、紧凑网络设计以及硬件加速器进行了深入分析。

关键词：深度神经网络；加速；压缩；硬件加速器

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基于神经网络的虚拟企业跟踪评价系统

王硕,唐小我

《中国工程科学》 2003年第5卷第4期页码 65-69

摘要：

设计虚拟企业跟踪评价指标体系，建立神经网络跟踪评价模型。结果表明，它比传统的方法简便、准确，具有广阔的应用前景。

关键词：虚拟企业神经网络跟踪评价系统

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气辅注塑成型注气压力的模糊神经网络控制研究

欧长劲

《中国工程科学》 2007年第9卷第5期页码 27-32

摘要：

针对气辅注塑成形的注气压力精确控制要求，设计了具有５层结构的模糊神经网络控制器和控制算法，利用神经网络的学习能力实现对模糊逻辑规则的优化，改善了系统的适应性。对系统３段压力控制的仿真分析，验证了模糊神经网络控制模型的可行性，控制效果良好。

关键词：气体辅助注射成型模糊神经网络注气压力控制

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高频真空木材干燥的模糊神经网络控制方法研究

姜滨,孙丽萍,曹军,周正

《中国工程科学》 2014年第16卷第4期页码 17-20

摘要：

高频真空木材干燥是一种干燥速度快、能源消耗低、环境污染小的新型联合干燥技术。在木材高频真空联合干燥过程的理论分析基础上，针对神经网络方法建立的木材干燥模型，设计了木材干燥模糊控制器和模糊神经网络控制器。对模糊控制和模糊神经网络两种控制方法进行了仿真实验，结果表明模糊神经网络方法控制效果更好，如温度上升快，控制精度高，稳定性好。模糊神经网络控制方法对实现木材干燥过程的全自动控制具有重要研究意义。

关键词：高频真空木材干燥模糊神经网络

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基于去散射与边缘增强算法的水下图像复原 Research Papers

Pan-wang PAN, Fei YUAN, En CHENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 862-871 doi: 10.1631/FITEE.1700744

摘要：对色差严重和边缘模糊的水下图像需进行复原。一般分两步：去散射和边缘增强。首先，提出一种用于水下图像去散射的多尺度迭代框架。利用卷积神经网络估计传输图，再用自适应双边滤波器改进传输图估计结果。由于无可用数据集训练网络，收集包含2000个水下图像的数据集以获得合成数据。其次，采用白平衡算法消除水下图像的色偏。最后将图像转换到特殊变换域，使用非下采样轮廓波变换对边缘去噪和增强。

关键词：图像散射；边缘增强；卷积神经网络；非下采样轮廓波变换

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基于神经网络模型的舰面流场仿真算法

孙文胜,林明

《中国工程科学》 2003年第5卷第5期页码 76-79

摘要：

飞行甲板表面流场是影响直升机飞行安全的重要因素，在直升机实时飞行仿真中，流场速度分布特性直接影响直升机飞行动力学仿真的精确度。文章以纳维-斯托克斯方程为基础，利用BP神经网络算法，研究了实时确定流场速度分布的方法，该方法可用于甲板流场实时仿真，提高直升机飞行仿真的精度。

关键词：流场有限元神经网络

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一种BP神经网络的改进方法及其应用

李宏刚,吕辉,李刚

《中国工程科学》 2005年第7卷第5期页码 63-65

摘要：

针对BP神经网络中学习因子取值小、收敛性好但训练时间长，学习因子取值大、权值变化剧烈但可能导致振荡的情况，提出了一种修正学习因子的方法，即给学习因子前加一比例因子，在网络权值调整过程中自动调整学习因子的大小，使网络训练时间短，而且收敛效果较好。

关键词：神经网络改进算法仿真

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基于神经网络的建筑工程造价预测研究

聂规划,刘平峰,何柳

《中国工程科学》 2005年第7卷第10期页码 56-59

摘要：

采用误差反向传播人工神经网络模型（BP网络模型），以建筑特征参数为输入变量，通过实际资料对网络进行训练和模拟，并用贡献分析法筛选输入变量，对网络结构进行优化，结果显示了该模型在建筑工程造价预测中的有效性

关键词： BP神经网络建筑造价预测

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基于人工神经网络的多处损伤加筋板剩余强度预测

杨茂胜,陈跃良,郁大照

《中国工程科学》 2008年第10卷第5期页码 46-50

摘要：

用BP神经网络算法对多处损伤加筋板的剩余强度数据进行训练学习，将预测值和3种经典分析方法的计算值与实验值进行对比，结果表明，ANN法预测值与实验值吻合得最好最后用所建立的BP网络对不同主裂纹半长和韧带长度的剩余强度进行了预测，结果发现，在其他参数不变的情况下，不管是双筋条还是三筋条加筋板，剩余强度总是随主裂纹半长的增加而成线性降低，随韧带长度的增加而成线性增加，但双筋条加筋板比三筋条加筋板对主裂纹半长和韧带长度的变化更加敏感。

关键词：神经网络多处损伤加筋板剩余强度

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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：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。鉴于太赫兹波段下存在的粒子间耦合限制和材料损耗，本文将D2NN的应用波段延展至可见光波段，并提出了包括修订公式在内的一般理论，解决了工作波长、人工神经元特征尺寸和加工制备之间的矛盾。在632.8 nm的工作波长下，本文提出了一种新颖的可见光D²NN分类器，可用于原始目标（手写数字0~9）和已更改目标（被遮盖和涂改目标）的目标识别。本文获得的实验分类精度（84%）和数值分类精度（91.57%）量化了理论设计和制造系统性能之间的匹配程度。本文所提出的一般理论模型可将D²NN应用于各种实际问题或设计全新的应用场景。

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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体育视频摘要中的镜头分类和回放检测 Research Article

Ali JAVED, Amen ALI KHAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第5期页码 790-800 doi: 10.1631/FITEE.2000414

摘要：由于摄像机、回放速度、光照条件、剪辑效果、比赛结构和类型等方面的差异，体育视频摘要的自动分析具有挑战性。为了解决这些问题，针对户外运动视频，本文提出一种基于镜头分类和回放检测的有效视频摘要框架。准确的镜头分类对于更好地安排输入视频从而进行进一步处理（关键事件或回放检测）是必要的。因此，提出一种基于轻量级卷积神经网络的镜头分类方法。该方法对每一个镜头进行回放检测；特别地，检测出从体育视频中识别出回放片段的连续标识转换帧。为此，提出局部八元模式特征来表示视频帧，并训练极限学习机分为回放或非回放两类。基于YouTube体育视频集中的足球、棒球和板球运动对所提框架进行性能评估。实验结果证明所提框架能够可靠地用于户外运动视频摘要的镜头分类和回放检测。

关键词：极限学习机；轻量级卷积神经网络；局部八元模式；镜头分类；回放检测；视频摘要