人工智能研究
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《人工智能研究》系开放获取期刊,主要围绕人工智能领域,关注产业政策,报道研究前沿,传播技术趋势,刊载应用案例,推动成果转化,服务我国制造业转型升级发展。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论人工智能领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。

ISSN: 3078-9753

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  • 人工智能在工业自动化中的应用研究 下载:17 浏览:450
  • 常义川 《人工智能研究》 2025年4期
  • 摘要:
    人工智能囊括了很多领域例如计算机理论、逻辑语言学、数学算法等内容。人工智能是几个领域相互渗透共同作用产生的综合性控制手段。我们通过实践探索验证,传统计算机功能和系统的功能放大是人工智能的基石,为了获得类似于人类的思维模式和基本行为,系统存储了大量案例数据来完成任务判断处理。这些年,在工业自动化控制领域运用人工智能可以全面改善工业生产的精准度,并确保制造过程的质量和效率。
  • 基于多图核的迁移学习方法 下载:42 浏览:351
  • 江悠 张道强 张俊艺 《人工智能研究》 2020年12期
  • 摘要:
    医学数据标注成本高昂,不同研究中心提供的脑影像数据间存在分布差异,无法有效整合,影响预测模型性能.针对此问题,文中提出基于多图核的迁移学习方法,将不同的图核用于挖掘脑网络结构信息并衡量脑网络间的相似性.提出多核学习框架,提高迁移模型的性能.在自闭症谱系障碍(ASD)多中心数据集上验证文中方法可有效利用脑网络数据的结构信息.多核学习框架也可综合不同图核的优点,进一步提高方法在脑网络数据上的分类性能.
  • 基于功能保持的特征金字塔目标检测网络 下载:48 浏览:370
  • 徐成琪1,2,3 洪学海1,4 《人工智能研究》 2020年12期
  • 摘要:
    针对特征金字塔网络在多尺度与小目标检测上的问题,提出基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.首先在主网络中选择特征图构建特征金字塔,针对不同尺度的特征图,通过功能保持融合模块自上而下地进行低损失的特征融合.功能保持融合模块有效保留高层的强语义信息,增强底层特征图对小目标的表示能力.再利用网络两个阶段的特征描述目标,提升检测精度.最后,充分利用上下文信息进一步增强对多尺度目标的判别能力.在PASCAL VOC公共数据集上的实验表明,文中网络检测效果较优.同时,通过检测效果图可看出,文中网络在目标遮挡、模糊等情况下的检测效果也较优.
  • 近邻感知的标签噪声过滤算法 下载:44 浏览:362
  • 姜高霞1 樊瑞宣1 王文剑1,2 《人工智能研究》 2020年12期
  • 摘要:
    基于k近邻的标签噪声过滤对近邻参数k的选取较敏感.针对此问题,文中提出近邻感知的标签噪声过滤算法,可有效解决二分类数据集的类内标签噪声的问题.算法分开考虑正类样本和负类样本,使分类问题中的标签噪声检测问题转化为两个单类别数据的离群点检测问题.首先通过近邻感知策略自动确定每个样本的个性化近邻参数,避免近邻参数敏感的问题.然后根据噪声因子将样本分为核心样本与非核心样本,并把非核心样本作为标签噪声候选集.最后结合候选样本的近邻标签信息,进行噪声的识别与过滤.实验表明,文中方法的噪声过滤效果和分类预测性能均较优.
  • 印尼语、马来语自然语言处理研究综述 下载:43 浏览:334
  • 蒋盛益1,2 李珊珊1,2 符斯慧1 林楠铠1,2 《人工智能研究》 2020年11期
  • 摘要:
    随着印尼语、马来语互联网普及率的上升,对海量印尼语、马来语文本进行信息处理存在重大需求.虽然研究人员对印尼语、马来语展开较广泛的研究,但是作为低资源语言,受到的关注远不及通用语,未能较好利用前沿的深度学习方法.文中梳理总结包括词法分析、句法分析、机器翻译、拼写检查等印尼语、马来语相关的自然语言处理技术.对比分析相关的研究成果发现,大多数研究因语料规模及评测标准不同难以客观对比各种算法的差异.最后结合印尼语、马来语现有的各领域语言资源开放情况,指出印尼语、马来语的自然语言处理研究面临的问题,并展望未来发展趋势.
  • 面向图像检索的深度汉明嵌入哈希 下载:49 浏览:384
  • 林计文 刘华文 郑忠龙 《人工智能研究》 2020年11期
  • 摘要:
    深度卷积神经网络学习的图像特征表示具有明显的层次结构.随着层数加深,学习的特征逐渐抽象,类的判别性也逐渐增强.基于此特点,文中提出面向图像检索的深度汉明嵌入哈希编码方式.在深度卷积神经网络的末端插入一层隐藏层,依据每个单元的激活情况获得图像的哈希编码.同时根据哈希编码本身的特征提出汉明嵌入损失,更好地保留原数据之间的相似性.在CIFAR-10、NUS-WIDE基准图像数据集上的实验表明,文中方法可以提升图像检索性能,较好改善短编码下的检索性能.
  • 基于词性软模板注意力机制的短文本自动摘要方法 下载:47 浏览:340
  • 张亚飞1 左一溪2 余正涛1,2 郭军军1,2 高盛祥1,2 《人工智能研究》 2020年11期
  • 摘要:
    任务中,带有直观主谓宾结构的摘要句语义完整性较强,但词性组合对该结构具有约束作用.为此文中提出基于词性软模板注意力机制的短文本自动摘要方法.首先对文本进行词性标记,将标记的词性序列视为文本的词性软模板,指导方法构造摘要句的结构规范,在编码端实现词性软模板的表征.再引入词性软模板注意力机制,增强对文中核心词性(如名词、动词等)的关注.最后在解码端联合词性软模板注意力与传统注意力,产生摘要句.在短文本摘要数据集上的实验验证文中方法的有效性.
  • 采用分数阶动量的卷积神经网络随机梯度下降法 下载:48 浏览:374
  • 阚涛1 高哲1,2 杨闯1 《人工智能研究》 2020年11期
  • 摘要:
    针对随机梯度下降法可能会收敛到局部最优的问题,文中提出采用分数阶动量的随机梯度下降法,提高卷积神经网络的识别精度和学习收敛速度.结合基于动量的随机梯度下降法和分数阶差分运算,改进参数更新方法,讨论分数阶阶次对网络参数训练效果的影响,给出阶次调整方法.在MNIST、CIFAR-10数据集上的实验表明,文中方法可以提高卷积神经网络的识别精度和学习收敛速度.
  • 改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法 下载:49 浏览:331
  • 刘丽1 郑洋2,3 付冬梅1,2 《人工智能研究》 2020年11期
  • 摘要:
    针对YOLOv3算法在监控视频行人检测中对遮挡目标漏检率较高的问题,文中提出改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法.首先在网络全连接层引入空间金字塔池化网络,增强网络的多尺度特征融合能力.然后采用网络剪枝的方式,精简网络冗余结构,避免网络层数加深导致的退化和过拟合问题,同时减少参数量.在走廊行人数据集上进行多尺度训练,获得最优的权重模型.实验表明,文中方法在平均准确率和检测速度上都有所提升.
  • 基于双流步态网络的跨视角步态识别 下载:46 浏览:337
  • 汪堃 雷一鸣 张军平 《人工智能研究》 2020年10期
  • 摘要:
    通过增强样本数据和网络特征,提出双流步态网络,增强模型对携带物、衣物变化影响的鲁棒性.首先构造双流步态网络,分别提取步态视频数据中的全局特征和协变量影响范围外的局部判别信息.再将两组网络的特征信息相加融合后,得到步态的双流特征表达.提出的限制随机遮挡策略增广用于训练样本的难度和多样性,提高网络对局部特征的学习能力,减弱协变量的不利影响.另外,改进三元组损失采样方法,加速网络模型的训练收敛速度.在大型步态数据集CASIA-B和OU-MVLP上的实验表明,在携带背包和穿着不同衣物的行走状态下,双流步态网络步态识别准确率较高.
  • 基于有效感受野的区域推荐网络 下载:42 浏览:357
  • 张绳昱1,2 董士风2 焦林2 王琦进2 王红强2 《人工智能研究》 2020年10期
  • 摘要:
    基于卷积神经网络的目标检测方法通过优化区域推荐达到较高的检测精度.由此,文中提出基于有效感受野的区域推荐网络.在区域推荐网络上引入基于有效感受野的样本匹配方法,强化基于交叠比的样本匹配规则,增强特征信息在区域推荐生成时的表征能力,减少锚定框和区域推荐数目,简化锚定框参数设置.结合快速区域的卷积神经网络检测器后,在Pascal VOC数据集上的检测精度有所提升,这表明文中方法是有效的.
  • 考虑布线资源松弛的X结构Steiner最小树算法 下载:46 浏览:344
  • 汤浩1,2 刘耿耿1,2,3 郭文忠1,2,3 陈国龙1,2 《人工智能研究》 2020年10期
  • 摘要:
    为了进一步考虑X结构,并充分利用障碍内可用布线资源,文中提出考虑布线资源松弛的X结构Steiner最小树算法.为了能够求解离散问题,在粒子的更新操作中引入交叉算子和变异算子.通过构建查找表,为整个算法流程提供快速的信息查询.提出角点选取策略,通过引入一些障碍角点,使粒子满足约束.最后构建精炼策略,进一步提高最终布线树的质量.实验表明,文中算法充分利用障碍内可用布线资源,有效缩短总布线长度,取得较佳的总布线长度.
  • 语言区间直觉模糊Frank算子 下载:41 浏览:346
  • 刘利枚1 龚尹励 1杨艺1 吴少智2 《人工智能研究》 2020年10期
  • 摘要:
    针对语言区间直觉模糊信息的集结问题,文中提出Frank集结算子,并构建解决供应商选择问题的群决策方法.首先引入拓展Frank t-模与s-模定义语言区间直觉模糊集的Frank运算法则,提出语言区间直觉模糊Frank加权平均(LIVIFFWA)算子与几何(LIVIFFWG)算子,证明算子的幂等性、封闭性、单调性等基本性质,剖析算子关于参数的退化性.然后,基于LIVIFFWA算子与LIVIFFWG算子构建语言区间直觉模糊多属性群决策方法,用于解决供应商决策问题.最后,通过共享单车回收供应商选择的案例分析验证文中决策方法的可行性和灵活性,讨论参数变化对决策结果的影响,并验证参数具有表征和反馈决策者态度的能力.
  • 多模态情感分析研究综述 下载:42 浏览:372
  • 张亚洲1 戎璐2 宋大为3 张鹏4 《人工智能研究》 2020年10期
  • 摘要:
    多模态情感分析现已成为自然语言处理领域的核心研究课题之一.文中首先介绍多模态情感分析的研究背景,归纳该领域最新的两类子课题,即叙述式多模态情感分析与交互式多模态情感分析.再分别以这两类子课题为出发点,梳理概括相应的发展脉络,最后,总结目前该领域中存在的交互建模的科学问题,探讨未来发展方向.
  • 基于类属特征和实例相关性的多标签分类算法 下载:47 浏览:376
  • 张永 刘浩科 张洁 《人工智能研究》 2020年9期
  • 摘要:
    学习类属特征方法为每个标签选择特有特征并考虑成对标签的相关性以降低维度,可有效解决多标签分类遇到的维度过大问题,但缺乏对实例相关性的考虑.针对此问题,文中提出基于类属特征和实例相关性的多标签分类算法,不仅考虑标签相关性还考虑实例特征的相关性.通过构建相似性图,学习实例特征空间的相似性.在8个数据集上的实验表明,文中算法可有效提取类属特征,具有较好的分类性能.
  • 基于稀疏字典的李群机器学习算法 下载:44 浏览:386
  • 熊啸东 李凡长 王邦军 梁合兰 《人工智能研究》 2020年9期
  • 摘要:
    李群机器学习理论被广泛应用于图像集分类中的数据表示和处理,并获得较优结果.由此,文中提出基于稀疏字典的李群机器学习算法.首先使用协方差矩阵对图像集建模,分析协方差矩阵构成的李群结构,应用对数映射将数据映射到线性空间中,得到数据的距离矩阵.再使用路标多维缩放对数据进行降维处理,降低运算成本.最后,使用带费舍尔判别字典学习进行分类.在YTC数据集上的实验证明文中算法具有良好的鲁棒性和准确率.
  • 视觉回环检测的多约束深度距离学习方法 下载:48 浏览:375
  • 陈良 金晟 杨慧 高瑜 孙荣川 孙立宁 《人工智能研究》 2020年9期
  • 摘要:
    在强场景变换下的视觉回环检测问题中,已有深度学习方法提取的特征描述子区分度不佳.针对此问题,文中深入分析多约束距离关系,提出视觉回环检测的多约束深度距离学习方法.首先,利用任意的卷积神经网络将原始图像映射为低维空间的特征描述子.然后,提出多约束损失函数,约束特征描述子之间的距离关系,并在线自动构造多约束训练样本集,提取更有区分度的低维特征.在New College、TUM数据集上的实验表明,文中方法提升强场景变化下回环检测的性能.
  • 基于多阶段数据生成的自循环文本智能识别 下载:43 浏览:383
  • 马新强1 刘丽娜2 李雪维4 顾晔4 黄羿3 刘勇2 《人工智能研究》 2020年9期
  • 摘要:
    在复杂多样场景下,极少存在同时对英文和中文都具有较优识别效果的大数据标注方法.因此文中提出针对复杂多样文本识别场景的数据生成和多阶段自循环训练算法.按照定义的生成数据参数随机生成文本数据,免去数据标注过程.在卷积循环神经网络的基础上,进行多阶段自循环训练,在循环过程中通过控制数据生成策略不断提升样本的识别精度.实验表明,文中算法在多个公开英文数据集及中文特定的复杂文本场景下都具有良好的识别性能.
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出版年份 2018-2025
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