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关键词

神经网络 27

深度学习 15

人工智能 9

机器学习 7

人工神经网络 6

BP神经网络 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

COVID-19 2

RBF神经网络 2

中国制造 2

仿真 2

体系结构 2

区块链 2

工业4.0 2

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基于DQN的广域覆盖信令小区以用户为中心的动态多维资源分配 Research Article

佟舟,李娜,张慧敏,赵泉,赵芸,孙军帅,刘光毅

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第1期   页码 154-163 doi: 10.1631/FITEE.2200220

摘要： 6G网络面临更严苛、更多样的需求。在保证高速率、低时延等性能要求的同时，5G网络中存在的高能耗问题也成为6G网络需要解决的问题之一。广域覆盖信令小区技术顺应未来无线接入网的发展趋势，具有低网络能耗、高资源利用率的优势。在广域覆盖信令小区中，多维资源按需分配是保证用户极致性能需求的重要技术手段，其效果将直接影响网络资源使用效率。本文构建以用户为中心的无线资源动态分配模型，并提出一种基于深度Q网络的资源动态分配算法。该算法可根据用户上报的数据速率和时延等需求，实现动态灵活的接纳控制及多维资源分配。仿真结果表明，所提算法可有效提高长时间尺度下网络平均用户体验，在资源分配过程中保证高速率和低能耗。

关键词： 6G；广域覆盖信令小区；多维资源分配；深度Q网络（DQN）    

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基于深度Q学习网络与新训练算法的服务机器人主动物品检测模型 Research Article

刘少鹏,田国会,崔永成,邵旭阳

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第11期   页码 1673-1683 doi: 10.1631/FITEE.2200109

摘要： 因此，本文提出一种基于深度Q学习网络的AOD模型，并设计了一种新的模型训练算法。该模型旨在拟合各种动作Q值，包括状态空间、特征提取和多层感知机。

关键词： 主动物品检测；深度Q学习网络；训练算法；服务机器人    

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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： 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。然而，这些方法具有多种体系框架，但是至今未有文献对它们作深入分析和比较。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。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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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： justify;">基于衍射光学元件的光学深度学习在并行处理深度衍射神经网络（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。

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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融合深度置信网络的串联隐马尔科夫模型及其在脱机手写识别中的应用 Article

Partha Pratim ROY, Guoqiang ZHONG, Mohamed CHERIET

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第7期   页码 978-988 doi: 10.1631/FITEE.1600996

摘要： 在本文中，我们针对自由书写的脱机手写识别提出一种基于深度结构的串联方法。在提出的模型中，深度置信网络被用于学习序列数据的紧致表示，隐马尔科夫模型被用于（子-）词的识别。

关键词： 手写识别；隐马尔科夫模型；深度学习；深度置信网络；串联方法    

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深度神经网络加速器体系结构概述 Review

陈怡然, 谢源, 宋凌皓, 陈凡, 唐天琪

《工程（英文）》 2020年 第6卷 第3期   页码 264-274 doi: 10.1016/j.eng.2020.01.007

摘要： 在本文中，我们特别总结了用于深度神经网络（DNN）的加速器设计（即DNN加速器）的最新进展。我们从计算单元、数据流优化、网络模型、基于新兴技术的体系结构以及针对新兴应用的加速器等方面讨论支持DNN执行的各种体系结构。我们还提供了有关AI芯片设计未来趋势的展望。

关键词： 深度神经网络     特定领域体系结构     加速器    

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基于GPSR和Q网络的流量感知无人机ad-hoc网络路由协议 Research Articles

Yi-ning Chen, Ni-qi Lyu, Guang-hua Song, Bo-wei Yang, Xiao-hong Jiang,ch19930611@zju.edu.cn,lvniqi@gmail.com,ghsong@zju.edu.cn,boweiy@zju.edu.cn,jiangxh@zju.edu.cn

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第9期   页码 1308-1320 doi: 10.1631/FITEE.1900401

摘要： 在流量密集的无人机ad-hoc网络中，流量拥塞会增加网络时延和丢包，大大限制网络性能。因此，需要一个流量平衡策略控制流量。本文提出TQNGPSR，一个基于GPSR和Q网络的流量感知无人机ad-hoc网络路由协议。该协议利用邻居节点的拥塞信息实现流量平衡，并用一种强化学习算法-Q网络算法-评价当前节点每条无线链接的质量。基于对这些链接的评估，该协议可在多个选择中做出合理决定，降低网络时延和丢包率。在仿真环境中测试TQNGPSR、AODV、OLSR、GPSR和QNGPSR。

关键词： 流量平衡；强化学习；地理信息路由；Q网络    

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人工神经网络在弹体侵彻混凝土深度中的应用

李建光,李永池,王玉岚

《中国工程科学》 2007年 第9卷 第8期   页码 77-81

摘要：

针对弹体对混凝土材料侵彻深度问题，通过量纲分析和神经网络理论，建立了弹体侵彻深度h网络输出量与弹体长度lp、弹的长径比 lp/d、弹体形状系数ψ、弹体与混凝土的比强度σyt/σyp、弹体与混凝土的密度比ρp/ρt等13个网络输入量之间的非线性映射关系。并采用 RBF网络模型，通过Forrestal等文献的试验样本对网络模型训练，获得了弹体对混凝土材料侵彻深度的网络模型，输出结果满意。

关键词： 神经网络     量纲分析     侵彻混凝土深度     非线性映射关系     RBF网络    

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DAN：一种用于个性化推荐的深度联合神经网络 Research Articles

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： 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。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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从问答讨论中发现语义相关的技术术语和网络资源 Research Articles

贾俊芳1,Valeriia TUMANIAN2,李国强2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年 第22卷 第7期   页码 969-985 doi: 10.1631/FITEE.2000186

摘要： 目前网络上拥有大量可用于软件工程实践的技术和网络资源，并且这个数量还在持续增长。发现语义相似或相关的技术术语和网络资源，可以设计吸引人的服务，以促进信息检索和信息发现的机会。本文从问答（Q&A）讨论的社区中提取技术术语和网络资源，并提出一种基于神经网络语言模型的技术术语和网络资源在联合低维向量空间中的语义表示方法。方法仅基于讨论线程中技术术语（或网络资源）的周围技术术语和web资源，将技术术语和网络资源映射到语义向量空间，而不需挖掘讨论的文本内容。将方法应用于2018年3月的堆栈溢出数据转储。对聚类、搜索和语义推理任务的定量和定性分析表明，所学习的技术术语和网络资源向量表示可以捕获技术术语和网络资源的语义相关性，通过简单的K近邻搜索和在嵌入空间中对学习的向量表示作简单的代数运算，可以支持各种搜索和语义推理任务

关键词： 技术术语；网络资源；词语嵌入；问答网站；聚类任务；推荐任务    

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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-specific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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深度学习中的对抗性攻击和防御 Feature Article

任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu

《工程（英文）》 2020年 第6卷 第3期   页码 346-360 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.012

摘要：

在深度学习（deep learning, DL）算法驱动的数据计算时代，确保算法的安全性和鲁棒性至关重要。最近，研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响，但会使深度学习模型输出意想不到的结果。最近，在物理世界中成功实施的一系列对抗性攻击证明了此问题是所有基于深度学习系统的安全隐患。本文将介绍深度学习对抗攻击技术的理论基础、算法和应用。然后，讨论了防御方法中的一些代表性研究成果。这些攻击和防御机制可以为该领域的前沿研究提供参考。

关键词： 机器学习     深度神经网络     对抗实例     对抗攻击     对抗防御    

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Development of a new method for RMR and Q classification method to optimize support system in tunneling

Asghar RAHMATI,Lohrasb FARAMARZI,Manouchehr SANEI

《结构与土木工程前沿（英文）》 2014年 第8卷 第4期   页码 448-455 doi: 10.1007/s11709-014-0262-x

摘要： Rock mass classification system is very suitable for various engineering design and stability analysis. classification method is confirmed by Japan Highway Public Corporation that this method can figure out either strength or deformability of rock mass, further appropriating the amount of rock bolts, thickness of shotcrete, and size of pitch of steel ribs just after the blasting procedure. Based on these advantages of method, in this study, according to data of five deep and long tunnels in Iran, two equations for estimating the value of method from and classification systems were developed. These equations as a new method were able to optimize the support system for and classification systems. From classification and its application in these case studies, it is pointed out that the method for the design of support systems in underground working is more reliable than the and classification systems.

关键词： JH classification     Q and RMR classification     new method    

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An approach for evaluating fire resistance of high strength Q460 steel columns

Wei-Yong WANG, Guo-Qiang LI, Bao-lin YU

《结构与土木工程前沿（英文）》 2014年 第8卷 第1期   页码 26-35 doi: 10.1007/s11709-014-0239-9

摘要： To develop a methodology for evaluating fire resistance of high strength Q460 steel columns, the load bearing capacity of high strength Q460 steel columns is investigated. The current approach of evaluating load bearing capacity of mild steel columns at room temperature is extended to high strength Q460 steel columns with due consideration to high temperature properties of high strength Q460 steel. The critical temperature of high strength Q460 steel column is presented and compared with mild steel columns. The proposed approach was validated by comparing the predicted load capacity with that evaluated through finite element analysis and test results. In addition, parametric studies were carried out by employing the proposed approach to study the effect of residual stress and geometrical imperfections. Results from parametric studies show that, only for a long column (slenderness higher than 75), the magnitude and distribution mode of residual stress have little influence on ultimate load bearing capacity of high strength Q460 steel columns, but the geometrical imperfections have significant influence on any columns. At a certain slenderness ratio, the stability factor first decreases and then increases with temperature rise.

关键词： high strength Q460 steel     load bearing capacity     temperature    

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具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络 Research Article

李响1,2,李一兵1,2,汤春瑞3,4,李迎松1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第5期   页码 742-758 doi: 10.1631/FITEE.2200253

摘要： 为了提高多变环境下调制信号识别的准确性、减少先验知识不足等因素对识别结果的影响，研究人员逐渐采用深度学习技术来替代传统的调制信号处理技术。为了解决低信噪比下调制信号识别精度低的问题，我们设计了一种具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络，在标签平滑的对称交叉熵函数作用下识别实际采集的调制信号。该网络由一个具有深度自适应阈值学习的消噪编码器和一个具有多尺度特征融合的解码器组成。将两个模块进行跳跃连接，共同作用以提高整体网络的鲁棒性。该网络展示了对噪声阈值的灵活自学习能力以及所设计的特征融合模块对各种调制类型的多尺度特征获取的有效性。

关键词： 信号消噪；深度自适应阈值学习网络；多尺度特征融合；调制识别    

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标题 作者 时间 类型 操作

基于DQN的广域覆盖信令小区以用户为中心的动态多维资源分配

佟舟,李娜,张慧敏,赵泉,赵芸,孙军帅,刘光毅

期刊论文

基于深度Q学习网络与新训练算法的服务机器人主动物品检测模型

刘少鹏,田国会,崔永成,邵旭阳

期刊论文

深度三维重建：方法、数据和挑战

刘彩霞1,孔德慧1,王少帆1,王志勇2,李敬华1,尹宝才1

期刊论文

可见光波段的深度衍射神经网络

陈航, 冯佳楠, 江闽伟, 王逸群, 林杰, 谭久彬, 金鹏

期刊论文

融合深度置信网络的串联隐马尔科夫模型及其在脱机手写识别中的应用

Partha Pratim ROY, Guoqiang ZHONG, Mohamed CHERIET

期刊论文

深度神经网络加速器体系结构概述

陈怡然, 谢源, 宋凌皓, 陈凡, 唐天琪

期刊论文

基于GPSR和Q网络的流量感知无人机ad-hoc网络路由协议

Yi-ning Chen, Ni-qi Lyu, Guang-hua Song, Bo-wei Yang, Xiao-hong Jiang,ch19930611@zju.edu.cn,lvniqi@gmail.com,ghsong@zju.edu.cn,boweiy@zju.edu.cn,jiangxh@zju.edu.cn

期刊论文

人工神经网络在弹体侵彻混凝土深度中的应用

李建光,李永池,王玉岚

期刊论文

DAN：一种用于个性化推荐的深度联合神经网络

王旭娜,谭清美

期刊论文

从问答讨论中发现语义相关的技术术语和网络资源

贾俊芳1,Valeriia TUMANIAN2,李国强2

期刊论文

深度卷积神经网络高效计算研究进展

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

期刊论文

深度学习中的对抗性攻击和防御

任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu

期刊论文

Development of a new method for RMR and Q classification method to optimize support system in tunneling

Asghar RAHMATI,Lohrasb FARAMARZI,Manouchehr SANEI

期刊论文

An approach for evaluating fire resistance of high strength Q460 steel columns

Wei-Yong WANG, Guo-Qiang LI, Bao-lin YU

期刊论文

具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络

李响1,2,李一兵1,2,汤春瑞3,4,李迎松1,2

期刊论文