模式识别与人工智能

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模式识别与人工智能 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：34-1089/TP; 国际标准刊号：1003-6059; 主办单位：中国自动化学会;国家智能计算机研究开发中心;中国科学院合肥智能机械研究所; 主管单位：中国科学技术协会; 查看模式识别与人工智能近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《计算机测量与控制》计算机专业论文; 下一本期杂志：《传感器世界》国家级优秀期刊

　　【杂志简介】

　　人工智能和模式识别是目前国际发展迅速的学科之一，本刊发表与此有关的最新研究结果和进展，旨在推动信息科学技术的发展。本刊面向各高等院校，研究机构和企业的科研人员、教师、工程技术人员及研究生和高年级大学生。集信息、知识、趣味、可读性于一体,以模式识别与人工智技术见长,博采、精选国内外模式识别与人工智研究、开发与应用的精华。

　　【影响因子】

　　国家新闻出版总署收录　自1992年以来，一直被《中文核心期刊要目总览》收为自动化技术、计算机技术领域核心刊物。

　　1994年起，为《中国学术期刊文摘》引用期刊。

　　1995年，被美国工程信息公司(Ei)收为Ei Page One数据库收录期刊。

　　1996年被《中国科学引文数据库》列为来源期刊及统计源。

　　1998年，被教育部定为“学位与研究生教育中文重要期刊”之一。

　　1999年～2000年，获国家自然科学基金委择优支持基础性和高科技学术期刊专项资助经费资助。

　　2008年，被 EI Compendex 数据库收录。

　　【栏目设置】

　　主要栏目：论文与报告、综述与评论、研究与应用、信息与动态等。

　　杂志优秀目录参考：

　　动态网络上最大流概念及其性质的研究张铃，ZHANG Ling

　　第六届ABB杯全国自动化系统工程师论文大赛征文通知

　　情感等级BDI主体模型研究张晓君，周昌乐，ZHANG Xiao-Jun，ZHOU Chang-Le

　　适于渐变概念漂移数据的自适应分类算法张景祥，王士同，邓赵红，Zhang Jing-Xiang，Wang Shi-Tong，Deng Zhao-Hong

　　实现稳定双向认知映射的逆向云变换算法许昌林，王国胤，XU Chang-Lin，WANG Guo-Yin

　　一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法张冠元，王斌，ZHANG Guan-Yuan，WANG Bin

　　基于类原型的复杂网络重叠社区发现方法姜雅文，贾彩燕，于剑，JIANG Ya-Wen，JIA Cai-Yan，YU Jian

　　基于稀疏表示的KCCA方法及在表情识别中的应用周晓彦，郑文明，辛明海，ZHOU Xiao-Yan，ZHENG Wen-Ming，XIN Ming-Hai

　　基于文本密度模型的Web正文抽取朱泽德，李淼，张健，陈雷，曾新华，ZHU Ze-De，LI Miao，ZHANG Jian，CHEN Lei，ZENG Xin-Hua

　　核正交判别局部正切空间对齐算法郑刚民，夏苏娜，马媛媛，马小虎，ZHENG Gang-Min，XIA Su-Na，MA Yuan-Yuan，MA Xiao-Hu

　　基于粒子滤波与稀疏表达的目标跟踪方法杨大为，丛杨，唐延东，YANG Da-Wei，CONG Yang，TANG Yan-Dong

　　引入跟踪搜索和免疫选择的人工蜂群算法付丽，罗钧，FU Li，LUO Jun

　　电子信息职称论文：对医院电子档案管理工作的几点认识

　　[摘要]随着医院现代化的建设，计算机使用的普及，对医院的各种公文文件、数据报表、病案管理等方面，都提出了更高的要求，原有的档案管理模式已难以适应现代医院档案工作的发展要求。为了更好地服务医院，本文谈几点对医院电子档案工作的认识，以推进电子档案的管理和推广。

　　[关键词]电子信息职称论文,医院电子档案,管理,质量

　　一、医院实行电子档案管理的优势

　　随着信息化的发展，特别是随着办公自动化的进一步扩展和深化，电子计算机和通信技术相结合形成了信息技术产业，过去用纸墨、照相形成和传递的政府机关公文以及图书、影像、文献资料等，都可用电子计算机进行管理，而记录档案信息的载体也日趋多样化，包括文本文件、电子报表、电子邮件、图像文件、视频文件等，在管理方式、载体形式、信息互动等方面对纸质档案形成巨大的冲击。电子档案的优势是：

　　模式识别与人工智能最新期刊目录

新AI的里程碑之年：人工智能与智能科技热点回眸————作者：沈甜雨;张慧;叶佩军;王飞跃;

摘要：2024年是新人工智能(Artificial Intelligence, AI)的里程碑之年，人工智能科学取得一系列突破性进展.文中从大模型与具身智能、人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)、AI智能体、人工智能驱动的科学研究(AI for Science, AI4S)与人工智能相关科学研究(Science for AI,...

协调广义多尺度区间集决策系统中基于熵的最优尺度约简————作者：郝婷婷;吴伟志;谭安辉;

摘要：针对广义多尺度区间集决策系统中的知识获取问题，提出基于区间集决策熵的最优尺度约简方法.首先，在广义多尺度区间集决策系统中定义含有零尺度的尺度组合的概念，并由不同尺度组合对应的条件属性集构造对象集上的相似关系，以获得相应信息粒的表示.然后，在给定的尺度组合下，定义决策类关于条件属性集的区间下近似、区间上近似、区间近似精度、区间粗糙度的概念，并进一步结合条件熵与区间粗糙度，给出区间集决策熵及其性质.最...

极小信息损失的兼容子背景获取与概念格压缩————作者：张露珍;任睿思;

摘要：随着数据规模的增加，概念格的规模呈指数级增长，因此，如何有效压缩概念格便成为形式概念分析中的关键问题之一.为了在压缩概念格的同时保持其基本结构，文中借助格上的同余关系对概念格进行压缩.首先，利用属性概念与对象概念分别获取原形式背景中的↗与↙关系.再定义初始删除属性(对象)集，借助剪枝思想，通过箭头封闭关系获取原形式背景的兼容子背景，并证明以属性(对象)单点集作为初始删除属性(对象)集，在箭头封闭关...

基于熵驱动双随机矩阵的图匹配神经网络————作者：曹树元;黄梅香;卢福良;屠良平;

摘要：图匹配旨在构造两个图结构之间的节点匹配关系.现有方法普遍忽视节点匹配置信度在图匹配任务中的关键作用.为了充分利用节点间的匹配置信度以控制节点特征信息传递，文中提出基于熵驱动双随机矩阵的图匹配神经网络(Entropy-Driven Doubly Stochastic Matrix-Based Graph Matching Neural Network, EDSGM),通过深度神经网络联合学习节点特征...

粗细粒度因果关系协同驱动的可解释性视觉问答方法————作者：施业成;缪佳李;俞奎;

摘要：可解释性视觉问答(Explanatory Visual Question Answering, EVQA)在回答视觉问题的同时为推理过程生成用户友好的多模态解释，从而提高模型推理的可信度.然而，由于缺乏对视觉区域对象关系的有效建模，现有EVQA生成的解释文本存在视觉区域与语义不一致的问题.为此，文中提出粗细粒度因果关系协同驱动的可解释性视觉问答方法(Fine-to-Coarse Grained C...

基于异构注意力网络的图像超分辨率重建方法————作者：诸宇杰;赵建伟;刘婕雨;周正华;

摘要：基于Transformer的图像超分辨率重建方法由于传统的多头设计和稠密的自注意力机制，存在大量冗余计算.针对此问题，文中提出基于异构注意力网络的图像超分辨率重建方法，包括异构多头自注意力模块和部分深度卷积前馈网络模块.异构多头自注意力模块采取三分支结构，即为了减少冗余计算，保留单个密集自注意力分支用于传递完整信息，引入稀疏自注意力分支过滤噪声，引入通道融合分支补充高频信息.同时，部分深度卷积前馈...

基于等势概念的网络形式概念获取————作者：艾森森;万青;李金海;

摘要：在图网络数据诱导的网络形式背景中，基于形式概念与半概念，引入集合连通性，得到全局网络形式概念与局部网络形式概念，而集合连通性与形式背景的等势概念之间具有密切关系，这两类网络形式概念与等势概念之间也必然存在关联性.因此，在网络形式背景中，文中首先借助等势概念，提出获取对象集的所有连通子集的方法，并通过概念诱导算子刻画连通集的性质.然后，提出由原形式背景等势概念获取子背景等势概念的方法，进而得到由子背...

基于嵌入对齐与参数激活的个性化联邦子图学习————作者：卢恬英;钟璐英;廖诗灵;于正欣;苗旺;陈哲毅;

摘要：融合子图学习与联邦学习后，联邦子图学习在保护数据隐私的同时可实现多客户端子图信息之间的协同学习.然而，由于不同客户端的数据收集方式存在差异，图数据通常呈现非独立同分布特性.同时，不同客户端局部图数据的结构和特征也存在较大差异.这些因素导致联邦子图学习在训练过程中出现收敛困难和泛化能较差等问题.为了解决此问题，文中提出基于嵌入对齐与参数激活的个性化联邦子图学习方法(Personalized Fede...

基于对比学习和结构更新机制的异质图结构学习————作者：郭宁远;孙国义;李超;

摘要：异质图神经网络在挖掘复杂图数据任务中性能较优，但现有方法主要采用有监督学习范式，高度依赖节点标注信息，对原始图结构数据中的噪声链接较敏感，限制其在标注稀缺场景下的应用.针对上述问题，文中提出基于对比学习和结构更新机制的异质图结构学习方法(Heterogeneous Graph Structure Learning Based on Contrastive Learning and Structur...

基于解耦标签传播和多节点混合正则的图神经网络分类器————作者：贺文武;刘小雨;毛国君;

摘要：图神经教师网络指导下的多层感知器在一定程度上平衡图数据相关任务中的推理性能与推理效率，但多层感知分类器独立看待图节点，难以显式捕获目标节点的邻域信息，推理性能受限.为此，文中提出基于解耦标签传播和多节点混合正则的图神经网分类器(Graph Neural Network Classifier Based on Decoupled Label Propagation and Multi-node Mi...

融合目标端历史信息的篇章级神经机器翻译————作者：王晓聪;余正涛;张元;高盛祥;赖华;李英;

摘要：现有的篇章级神经机器翻译方法难以有效挖掘目标端远距离的上下文信息，翻译的译文不连贯.为此，文中提出融合目标端历史信息的篇章级神经机器翻译方法.首先，通过多头自注意力机制，获得源语言的上下文表征和目标语言的上文表征.然后，使用线性偏置注意力机制，动态地将历史信息注入当前目标语言表征.最后，通过融合源语言表征和经过增强后的目标语言上下文表征获得较优的篇章译文.在多个数据集上的实验表明，文中方法性能较优...

基于结构变换补全的边缘纹理双特征聚合图像修复方法————作者：张荣国;文译浩;胡静;王丽芳;刘小君;

摘要：现有神经网络在修复受损图像缺失区域时，仍存在边缘结构不合理、纹理不完整等缺陷.为此，文中提出基于结构变换补全的边缘纹理双特征聚合图像修复方法.首先，设计基于轴向注意力与上下文Transformer的结构变换补全器，结合结构平滑器进一步补全优化边缘结构，增强对边缘局部细节与全局结构的捕捉能力，抑制边缘噪声和伪影，修复受损的边缘结构.然后，构建边缘引导特征对齐器和边缘纹理双特征聚合器，自适应学习缩放和...

基于锚点损失优化的细粒度人脸检测方法————作者：刘家龙;李光辉;代成龙;

摘要：非约束环境下人脸图像具有背景复杂、尺度分布广泛等特点，当前检测器在标签分配和特征提取方面分别存在人脸匹配锚点数量不均衡和卷积核增长视野受限的问题，导致网络难以进行细粒度优化.针对上述问题，文中提出基于锚点损失优化的细粒度人脸检测方法(Fine-Grained Face Detection Method Based on Anchor Loss Optimization, FALO).首先，分析人脸...

《模式识别与人工智能》投稿指南

摘要：<正>《模式识别与人工智能》是中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办的学术刊物。本刊面向国内外各高等院校、研究机构和企业的科研人员、教师、工程技术人员及研究生和高年级大学生。办刊宗旨：模式识别、人工智能学科是信息科学与技术的重要组成部分，本刊发表与此有关的最新研究成果与进展，旨在推动信息科学技术的发展

结合扩散模型的三维旋转等变自监督学习矢量网络————作者：沈科迪;赵杰煜;谢敏;

摘要：现有的部分处理三维数据的网络缺乏旋转等变性，难以处理经过未知旋转后的三维物体并估计其姿态变化.为了解决此问题，文中提出结合扩散模型的三维旋转等变自监督学习矢量网络，用于学习三维物体的旋转信息，估计三维物体的姿态变化.对于等变矢量网络，使用矢量神经元将标量数据提升为矢量表示，利用自监督学习的方式在无需标注数据的情况下学习三维目标的矢量信息，实现对三维数据的旋转重建和姿态变化估计.同时，针对姿态估计结...

基于改进最近邻图的主动聚类方法————作者：谢文波;邓涛;付勋;陈斌;邹甜;王欣;

摘要：在现代数据分析与机器学习应用中，如何对新采样数据提取关键信息以进行高效分组、标注，是聚类算法面临的核心挑战之一.传统无监督聚类算法缺乏先验信息指导，难以满足复杂任务(如大模型预训练)对高质量数据的需求.主动学习方法可有效提升聚类精度，但高昂的人机交互成本和计算开销限制其实际应用.为此，文中提出基于改进最近邻图的主动聚类方法(Active Clustering with Tailored Neare...

基于动态语义聚类关系建模的目标跟踪方法————作者：聂国豪;王兴梅;徐悦竹;杨文涛;

摘要：Transformer跟踪器采用全局注意力机制时，常因目标形变导致特征判别性下降，引发目标和背景混淆.针对此问题，文中提出基于动态语义聚类关系建模的目标跟踪方法.首先，构建语义关系建模模块，通过特征空间中局部注意力聚焦语义相近的特征向量，有效抑制目标与干扰背景的错误交互.然后，利用图神经网络捕捉局部关联性，设计动态语义聚类模块，自适应生成语义类别划分，实现动态注意力突出目标和背景的鉴别信息.最后，...

面向图像分类的双域特征联合网络————作者：袁姮;于东琪;高原;

摘要：针对图像分类网络主要依赖空域特征、忽略频域特征的作用，从而导致性能提升受限的问题，文中提出面向图像分类的双域特征联合网络(Two-Domain Feature Association Networks for Image Classification, TANet).首先，设计频域特征提取模块(Frequency Domain Feature Extraction, FDFE),利用快速傅里叶变换...

基于双重优化稳定扩散模型的文本生成图像方法————作者：黄金杰;刘彬;

摘要：稳定扩散模型(Stable Diffusion Model, SD)在面对包含多个对象的文本提示时，不能保证输入文本与其生成的图像完全对齐，而完全重新训练SD花费的资源是巨大的.因此，文中提出基于双重优化稳定扩散模型的文本生成图像方法(Text-to-Image Generation via Dual Optimization Stable Diffusion Model, DualOpt-SD)...

基于跨模态先验注入的图像描述方法————作者：江泽涛;张路豪;潘奕伟;李孟桐;杨建琛;

摘要：联合文本模态和图像模态中的语义信息是图像描述任务的关键点之一，但现有的图像描述方法往往只将文本信息作为解码阶段的约束条件或是简单地将文本特征与图像特征进行拼接融合，导致文本和图像之间的跨模态交互不足，产生模态鸿沟，使方法在编码阶段无法充分利用文本含有的语义信息.针对此问题，文中提出基于跨模态先验注入(Cross-Modal Prior Injection, CMPI)的图像描述方法.首先，通过CL...

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