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复杂形状的扩展目标联合跟踪与分类 Research Articles

王丽萍,占荣辉,黄源,张军,庄钊文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 839-861 doi: 10.1631/FITEE.2000061

摘要：本文解决具有复杂形状的单扩展目标联合跟踪与分类（joint tracking and classification, JTC）问题。为描述复杂形状，首先利用随机超曲面模型（random hypersurface model, RHM）将空间扩展状态建模为星凸形状，并将其作为目标分类的特征信息。仿真结果表明：（1）与基于随机矩阵模型的JTC算法相比，所提JTC-RHM方法能更准确地对不同形状、相似大小的目标进行分类；（2）与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比，所提算法对目标状态性能估计更优；（3）所提JTC-RHM-Ber滤波算法在状态检测和估计方面具有良好性能，能够正确地实现目标分类。

关键词：扩展目标；傅里叶描述子；联合跟踪与分类；随机超曲面模型；伯努利滤波器

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广义近似空间与粗糙分类代数

刘永红

《中国工程科学》 2006年第8卷第3期页码 39-48

摘要：

提出了广义近似空间、粗近似公理、干扰集公理、粗糙集的分类原则、粗选原则、不确定偶集原则、精选原则、对策分类、量子逻辑分类、bit量子对称分类、不可比集、bit空间集、协议关系、粗糙集函数、粗糙分类代数和粗糙单代数等基本概念

关键词：广义近似空间粗糙集粗糙分类代数协议关系粗糙单代数粗糙商代数粗糙子代数

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基于随机有限集的非齐次马尔可夫链联合概率数据关联滤波器 Research Articles

朱昀1,2,梁爽3,吴晓军1,2,杨红红1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第8期页码 1114-1126 doi: 10.1631/FITEE.2000209

摘要：提出一种启发式方法，通过随机有限集理论优化数据关联跟踪算法的后验密度。具体而言，提出一种改进的联合概率数据关联滤波方法，即最近邻集合联合概率数据关联方法（NNSJPDA）。

关键词：目标跟踪；滤波理论；随机有限集理论；贝叶斯方法；马尔可夫链

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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

摘要：网页特征是网页分类的关键，通过有区分度的特征能有效对网页分类。网页结构特征是对文本特征的有效补充。不同分类器有不同特点，多分类器组合可实现分类器性能互补。提出一种基于异构特征和组合分类器的网页分类算法。与计算HTML标记的频率不同，本文采用树状分布的HTML标签表示网页结构特征，以向量形式将异构文本和结构特征融合。通过计算一组样本的分类准确率，提出将分类结果置信度作为比较不同分类器分类结果的标准。基于置信度采用投票、比较大小和直接输出的决策策略，得到组合分类器的分类结果。融合文本和结构特征的分类方法比仅使用文本特征的方法更全面有效。同时多分类器组合能够提高网页分类准确率，高于同类网页组合分类算法。

关键词：网页分类；网页特征；分类器组合

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基于互信息的水下无线传感器网络目标跟踪与加权融合 None

Duo ZHANG, Mei-qin LIU, Sen-lin ZHANG, Zhen FAN, Qun-fei ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 544-556 doi: 10.1631/FITEE.1601695

摘要：水下无线传感器网络为水下目标跟踪问题提供了可靠有效支持，但水下网络能量和带宽资源有限，只能选择一部分节点参与跟踪任务。融合中心通过收集、融合各个传感器发送的量测进行目标跟踪，因此设计更好的融合权值极为重要。针对水下目标跟踪中的加权融合问题，首先通过计算量测与目标状态之间的互信息，利用互信息衡量融合权重；其次利用互信息融合权重设计一种新的多传感器加权粒子滤波算法，利用克拉美罗（Cramer-Rao）下界设计节点选择方案，以提高跟踪算法效率；最后通过仿真实验对算法进行验证。

关键词：目标跟踪；加权融合；互信息；节点选择；水下无线传感器网络

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一种跟踪性能不占优的多无人机协同目标跟踪方法 Research Articles

郑之,蔡舜诚

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第10期页码 1334-1350 doi: 10.1631/FITEE.2000362

摘要：目标跟踪是无人机领域研究热点之一。本文针对无人机跟踪性能不占优，以及目标具有灵活、智能运动特征的情形，研究了多无人机协同目标跟踪问题。提出一种基于目标意图估计的多无人机协同跟踪策略。首先设计了一种具有降维和最大感知覆盖约束的轨迹特征提取方法，以降低无人机跟踪代价，并对目标典型的3类运动模式，根据环境和目标轨迹主要特征，设计了一种意图估计方法；然后，设计了一种在障碍物环境中基于最小可达距离和最小转角代价的MDA-Voronoi图，证明分析了目标被感知的概率；接着，设计了无人机的协同跟踪策略，以减小目标跟踪丢失的间隙，增加目标被感知的时间；通过纳什Q学习方法，在奖励函数中考虑了避障、跟踪代价、感知质量、飞行约束等因素最后，通过仿真验证了本文方法能在无人机跟踪性能不占优的情况下提高跟踪质量。

关键词：协同跟踪；意图估计；MDA-Voronoi图；多无人机；性能不占优

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基于机器学习的自动化恶意代码分类与新恶意代码检测技术 Article

Liu LIU, Bao-sheng WANG, Bo YU, Qiu-xi ZHONG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第9期页码 1336-1347 doi: 10.1631/FITEE.1601325

摘要：基于签名机制的传统反病毒系统无法将未知的恶意软件分类到相应的恶意家族和检测新的恶意软件。因此，我们提出一种基于机器学习的恶意软件分析系统，由数据处理系统，决策系统和新的恶意软件检测系统三个子系统组成。决策系统被用来分类恶意软件和证实可疑的恶意软件。最后，检测系统使用共享近邻聚类算法（shared nearest neighbor, SNN）来发现新的恶意软件。结果表明，我们的系统可以有效地分类未知恶意软件，准确率可达98.9％。同时新恶意软件的成功检测率为86.7％。

关键词：恶意代码分类；机器学习；n-gram；灰度图；特征提取；恶意代码检测

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一种粗模糊神经分类器

曾黄麟,王晓

《中国工程科学》 2003年第5卷第12期页码 60-65

摘要：

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。

关键词：模糊粗集神经网络分类

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认知中继三跳网络联合优化 Article

澄赵,万良王,信威姚,双华杨

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 253-261 doi: 10.1631/FITEE.1601414

摘要：本文将这个三阶段的联合优化问题转化为一个非线性的优化问题，并进行了求解。仿真结果表明，本文提出的优化方法可以在不增加中继跳数的情况下，延长主用户传输距离，并同时提高次级用户的传输吞吐量。

关键词：解码转发；三跳；认知中继网络；时间功率分配；叠加编码

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国内外颠覆性技术研究进展跟踪与研究方法总结

孙永福,王礼恒,陆春华,孙棕檀,王崑声,徐源

《中国工程科学》 2018年第20卷第6期页码 14-23 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.06.003

摘要：

当前，全球科技创新进入空前密集活跃的时期，一些重大颠覆性技术不断涌现，推动新产业与新业态的迭代加速，深刻影响和改变国家力量对比，重塑世界经济结构和国际竞争格局，各国纷纷瞄准这一时代契机，积极对颠覆性技术进行早期识别与培育。本文对国内外各类颠覆性技术研究报告进行了广泛跟踪，对国内外颠覆性技术研究进展及主要采用的颠覆性技术评估与预测方法进行了归纳、分析和评价，并就促进我国颠覆性技术研究科学发展与快速成型提出集中优势资源设立专业智库群

关键词：颠覆性技术评估与预测方法

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重大装备研发成果转化为生产力的理论与实践

张晓鲁

《中国工程科学》 2011年第13卷第8期页码 50-54

摘要：

从发电企业的科技研发与工程应用特点着手，阐述了重大装备研发成果转化为生产力的理论分析和组织方法。作者面对广泛存在的科技研发到成果应用旷日持久、难以推进的普遍问题，推行“用户主导，产学研联合”，“以示范工程的商业化实施为导向、以工程项目管理的责任体系为前提、集中全国的优势力量联合攻关，形成企业负责，研究机构支撑”的重大装备研发管理思路，探索了“研发与推广同步”的成果推广模式。用2个案例阐述了这种科研管理方法取得的成效，其中“超超临界燃煤发电技术”在电力发展中得到广泛应用，成为我国新建大型燃煤电厂的首选技术；“火电机组空冷系统研发与工程示范

关键词：研发重大装备产学研联合成果转化管理

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智能天线MC-CDMA系统中空频联合盲多用户检测算法

傅洪亮,酆广增

《中国工程科学》 2006年第8卷第2期页码 34-38

摘要：

提出了智能天线多载波CDMA系统中一种空域和频域联合的盲多用户自适应检测算法，它是将空域波束形成和频域合并检测合二为一，使得检测器在空域和频域两维上同时优化，从而提高了系统的检测性能。对这种空频联合检测算法的误码性能进行了分析,并与先自适应波束形成然后再进行频域合并的分步算法进行了仿真比较，仿真结果表明，提出的空频联合盲多用户自适应检测算法的检测性能优于分步检测算法。

关键词：智能天线多载波 CDMA 联合检测

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Actor-Critic强化学习算法及其在开发基于计算机视觉的界面跟踪中的应用 Article

Oguzhan Dogru, Kirubakaran Velswamy, 黄彪

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1248-1261 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.027

摘要：

本文通过将对象跟踪形式化为序列决策过程，使控制理论与计算机视觉实现同步。强化学习（RL）智能体成功跟踪了两种液体之间的界面，这通常是化学、石化、冶金和石油行业中跟踪的关键变量。该方法使用少于100 张图像来创建环境，智能体无需专家知识即可从中生成自己的数据。与依赖大量参数的监督学习（SL）方法不同，这种方法需要的参数少得多，这自然降低了维护成本。除了经济性外，该智能体还对环境不确定性（如遮挡、强度变化和过度噪声）具有鲁棒性。该方法展示了RL方法在油砂行业中的实时对象跟踪应用。本文除了介绍界面跟踪问题外，还详细回顾了最有效的RL方法之一——actor-critic策略。

关键词：界面跟踪对象跟踪遮挡强化学习均匀流形逼近和投影

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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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基于RGBD和稀疏学习的鲁棒目标跟踪 Article

Zi-ang MA, Zhi-yu XIANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 989-1001 doi: 10.1631/FITEE.1601338

摘要：鲁棒目标跟踪近年来成为计算机视觉领域一项重要的且极具挑战性的研究方向。随着深度传感器的普及，深度信息因其对光照变化与遮挡表现出一定的鲁棒性而被广泛应用于视觉目标跟踪算法中。本文提出了一种基于RGBD和稀疏学习的跟踪算法，从三个方面将深度信息应用到稀疏学习跟踪框架。首先将深度图像特征结合现有的基于彩色图像的视觉特征用于目标外观的鲁棒特征描述。为了适应跟踪过程中的各种遮挡情况，我们设计了一种特殊的遮挡物模板用于增广现有的超完备字典。最后，我们进一步提出了一种基于深度信息的遮挡物检测方法用于有效地指示模板更新。基于KITTI和Princeton数据集的大量实验证明了所提出算法的跟踪效果优于时下最先进的多种跟踪器，包括基于稀疏学习的跟踪以及基于RGBD的跟踪。

关键词：目标跟踪；稀疏学习；深度视角；遮挡物模板；深度图像特征

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标题作者时间类型操作

复杂形状的扩展目标联合跟踪与分类

王丽萍,占荣辉,黄源,张军,庄钊文

期刊论文

广义近似空间与粗糙分类代数

刘永红

期刊论文

基于随机有限集的非齐次马尔可夫链联合概率数据关联滤波器

朱昀1,2,梁爽3,吴晓军1,2,杨红红1,2

期刊论文