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期刊论文 532

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2009 6

2008 11

2007 12

2006 11

2005 14

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关键词

神经网络 27

人工智能 8

人工神经网络 6

BP神经网络 4

机器学习 4

网络 4

网络安全 4

网络空间安全 4

网络空间 3

BP算法 2

RBF神经网络 2

中国制造 2

互联网 2

仿真 2

体系结构 2

工业4.0 2

微波遥感 2

智能制造 2

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排序：展示方式：

未来网络发展趋势和挑战 Special Feature on Future Network-Review Article

Jiao ZHANG, Tao HUANG, Shuo WANG, Yun-jie LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1185-1194 doi: 10.1631/FITEE.1800445

摘要：未来网络需要解决这些挑战以提高网络可扩展性、安全性、移动性以及服务质量。本文调研了最近提出的新型网络架构以及满足网络新需求的新兴技术，介绍了这些网络体系结构和新技术的一些应用案例，提出结合当前网络优势的新型网络体系架构——服务定制网络，并讨论了未来互联网的一些开放性挑战和机遇希望本工作能够帮助读者快速了解当前相关研究中存在的问题和挑战，为未来网络研究提供指导。

关键词：未来网络；网络体系架构；服务定制网络

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未来网络专辑：软件定义网络 Editorial

Tao HUANG,F. Richard YU,Yun-jie LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第7期页码 603-605 doi: 10.1631/FITEE.SDN2016

摘要：无

关键词：无

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网络安全研究——成功的数字化未来的关键

Jackie Craig

《工程（英文）》 2018年第4卷第1期页码 9-10 doi: 10.1016/j.eng.2018.02.006

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工业无线控制网络——从WIA向未来演进

于海斌, 曾鹏, 许驰

《工程（英文）》 2022年第8卷第1期页码 18-24 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.024

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轨道交通行业网络空间安全现状与未来发展

彭轶华,刘明远 ,郜帅,苏伟,张宏科

《中国工程科学》 2023年第25卷第6期页码 136-149 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.06.005

摘要：

随着网络技术的广泛应用，轨道交通行业关键基础设施面临着更为复杂的网络环境挑战；开展轨道交通行业网络空间安全发展研究，是实施网络强国战略的重要组成部分本文阐述了轨道交通行业网络空间安全的基本概念与主要特征，从国外战略、国内战略、安全制度与规范等角度总结了轨道交通行业网络空间安全的宏观态势；着重从基础防护、强化防护、协同防护三方面梳理了轨道交通行业网络空间安全防护体系的发展现状，深入剖析了相应安全风险及成因，涉及传统网络威胁、数据攻击威胁的实际案例。研究认为，内外风险因素成为行业专网的双重威胁、传统网络架构制约安全与可靠性；研究建议，加强网络原创基础研究和体系化创新、构建行业网络安全自主可控产业链、深化行业网络安全运维管理、注重行业网络安全人才培养，以此提升轨道交通行业网络空间安全发展水平。

关键词：轨道交通；网络空间安全；网络体系架构；专用网络；网络攻击

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利用软件定义网络结构提升未来无线通信网络性能的方法研究与展望 Review

Mingjie FENG,Shiwen MAO,Tao JIANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第7期页码 606-619 doi: 10.1631/FITEE.1500336

摘要：随着互联网的负载高速增长和各种应用的日益丰富，为提供方便、快捷的互联网接入服务，现有的网络结构已经变得相当复杂和多样，这给网络管理提出了新的挑战。为了应对这一挑战，软件定义网络的概念被提出，并被认为是一种有前景的解决方案。在软件定义网络结构中，网络控制域和数据传输域是分开的；所有的网络设备被抽象化，通过一个集中式的控制器来进行管理。通过使用软件定义网络的结构，网络管理变得灵活和高效，因此可以潜在地提升网络性能。为了充分利用软件定义网络的优势，最近又提出了软件定义无线网络结构。本文首先分析在不同无线网络中软件定义网络结构的应用。然后讨论在基于软件定义网络结构的无线网络中使性能提升的几个关键技术环节。最后，提出一些关于软件定义无线网络可能的未来研究方向。

关键词：软件定义网络结构；软件定义无线网络；OpenFlow；性能提升

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将基于神经网络的机器学习方法应用于增材制造——应用现状、当前挑战和未来前景 Review

亓欣波, 陈国锋, 李勇, 程宣, 李长鹏

《工程（英文）》 2019年第5卷第4期页码 721-729 doi: 10.1016/j.eng.2019.04.012

摘要：得益于当前庞大的数据集、计算能力的提高和计算模型的优化改善，神经网络算法成为了机器学习算法中使用最广泛的模型。本文综述了神经网络算法在增材制造全链条中的模型设计、实时监测、质量评价等方面的应用进展。然后，本文概述了当前将神经网络应用于增材制造所遇到的挑战以及针对这些问题的可能解决方案。最后，提出了未来趋势，以对这一跨学科领域进行全面讨论。

关键词：增材制造 3D打印神经网络机器学习算法

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制造业的未来——一个新视角 Perspective

Ben Wang

《工程（英文）》 2018年第4卷第5期页码 722-728 doi: 10.1016/j.eng.2018.07.020

摘要：挑战一：当我们希望提高公众对新制造业经济及其社会影响的认识水平，并获得政策制定者的明确支持时，应如何重新定义未来制造业。挑战二：如何正确认识到未来制造业的关键词是“混合”。它具有人类与机器人协作、增材制造与减材制造结合、金属材料与复合材料并用以及网络系统与物理系统融合等特点。因此，划定界限与制定标准变得尤其重要。

关键词：先进制造伙伴计划制造业生态系统工业4.0 智能制造物联网制造业创新研究院美国国家制造创新网络