智能系统学报

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《智能系统学报》 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：1673-4785; 国际标准刊号：1673-4785; 主办单位：中国人工智能学会哈尔滨工程大学; 主管单位：中华人民共和国工业和信息化部; 查看智能系统学报近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《控制理论与应用》期刊论文发表; 下一本期杂志：《微处理机》电子科技论文发表

　　【杂志简介】

　　《智能系统学报》经国家新闻出版署批准,《智能系统学报》已于2006年3月正式出刊,双月刊,大16k,96页,CN23-1538/TP,ISSN1673-4785,邮发代号14-190.

　　智能系统学报(CAAITransactionsonIntelligentSystems)由中国人工智能学会和哈尔滨工程大学联合主办，是中国人工智能学会会刊之一。主要刊登神经网络与神经计算、智能信息处理、自然语言理解、智能系统工程、机器翻译、复杂系统、机器学习、知识工程与分布式智能、机器人、智能制造、粗糙集与软计算、免疫系统、机器感知与虚拟现实、智能控制与智能管理、可拓工程、人工智能基础、生物信息学与人工生命等内容。

　　《智能系统学报》以高起点办刊为宗旨，为期刊发展迎来新契机，以“构建智能平台，打造精品期刊”为理念，为期刊发展奠定了良好的基础。由64位国内外智能科学领域的知名专家组成的编委会为刊物的发展作出了卓越的贡献。

　　【影响因子】

　　国家新闻出版总署收录　该刊已被波兰《哥白尼索引》、英国《科学文摘》数据库收录，2009年6月起成为中国科技核心刊源。

　　【栏目设置】

　　所刊内容包括人工智能与计算智能、智能控制与决策、智能信息处理、专家系统与知识工程、机器学习与知识发现、人工心理与机器情感,以及智能技术在各领域的应用。

　　杂志优秀目录参考：

　　单目视觉同步定位与地图创建方法综述顾照鹏，刘宏，GU Zhaopeng，LIU Hong

　　复杂网络结构比对算法研究进展刘富，姜奕含，邹青宇，LIU Fu，JIANG Yihan，ZOU Qingyu

　　人体下肢生物力学建模研究进展邵明旭，王斐，殷腾龙，刘健，SHAO Mingxu，WANG Fei，YIN Tenglong，LIU Jian

　　1-B it 人机交互系统程煜，张鸣宇，陶霖密，CHENG Yu，ZHANG Mingyu，TAO Linmi

　　一种基于模糊方法的领导-跟随型多机器人编队控制吴垠，刘忠信，陈增强，孙青林，WU Yin，LIU Zhongxin，CHEN Zengqiang，SUN Qinglin

　　一种新型悬垂绝缘子检测机器人机构设计何磊，王洪光，刘爱华，王林，HE Lei，WANG Hongguang，LIU Aihua，WANG Lin

　　《烟花算法引论》新书出版

　　基于改进逆向运动学的人体运动跟踪赵军，於俊，汪增福，ZHAO Jun，YU Jun，WANG Zengfu

　　具有面部表情的仿人头部机器人系统的研制信继忠，柯显信，杨阳，尚宇峰，XIN Jizhong，KE Xianxin，YANG Yang，SHANG Yufeng

　　第三届CCF大数据学术会议

　　柔性流水车间排产问题的一种协同进化 CGA 求解方法韩忠华，朱一行，史海波，林硕，董晓婷，HAN Zhonghua，ZHU Yihang，SHI Haibo，LIN Shuo，DONG Xiaoting

　　一种基于内存计算的电力用户聚类分析方法王德文，孙志伟，WANG Dewen，SUN Zhiwei

　　第一届国际智能信息系统应用研讨会

　　河北职称论文发表：城镇化综合水平演变特征及驱动因子分析

　　[摘要] 通过以合肥市为研究对象，从人口、经济、土地、生活方式四个方面，构建城镇化综合水平评价体系;运用熵值法，对2000-2012年合肥市城镇化综合水平进行测度，结果表明：自2000年以来，合肥市经济水平和基础设施增长速度较快，作为省会城市，经济中心与行政中心一致。区域经济发展所需要的人才、资金等要素向省域中心区集聚使经济发展的能力强化，但是相对于东部发达地区，合肥市前期的经济和设施水平较低。回归模型分析结果表明：合肥市城镇化水平的提高主要由政府行政力、产业集聚力、民营经济拉动力、外资推动力四个方面推动，其中政府行政力对合肥市城镇化水平的提高发挥了最重要的作用。

　　[关键词] 合肥市,城镇化综合水平,熵值法,驱动因子,结论

　　智能系统学报最新期刊目录

基于混合邻域图的复杂结构数据集层次聚类算法————作者：陈仲尚;冯骥;杨德刚;蔡发鹏;

摘要：复杂结构数据集通常指的是那些包含不同形状(包括球形、非球形、流形)、大小和密度的簇的数据集。自然邻居算法在处理边界不清晰、密度变化的数据集时存在局限性，特别是在数据集中含有大量噪声时，其性能显著下降。针对这些问题，本文提出了一种基于混合邻域图的复杂结构数据集层次聚类算法(hybrid neighborhood graph-based hierarchical clustering algorith...

面向复杂电力环境场景理解的可见光和红外图像特征级融合方法————作者：黄志鸿;杜瑞;张辉;

摘要：随着电力系统自动化和智能化程度的不断提高，变电站和配电网设备的有效监测与故障诊断成为保证电网稳定运行的重要手段。针对传统单模态图像处理方法在复杂电力环境中面临的挑战，提出了一种基于可见光和红外图像特征级融合的场景理解方法。通过深入分析可见光图像和红外图像的互补特性，设计了一个双分支的对称融合网络框架，有效结合了可见光图像的高分辨率纹理信息和红外图像的温度信息。此外，引入了多尺度特征融合层和多尺度注...

基于L1-mask约束的对抗攻击优化方法————作者：周强;陈军;陶卿;

摘要：当前的对抗攻击方法通常采用无穷范数或L2范数来度量距离，但这些方法在不可察觉性方面仍有提升空间。L1范数作为稀疏学习中常用的度量方式，其在提高对抗样本的不可察觉性方面尚未被深入研究。为了解决这一问题，提出基于L1范数约束的对抗攻击方法，该方法通过对特征进行差异化处理，将有限的扰动集中在更重要的特征上。此外，还提出了基于显著性分析的L1-mask约束方法，通过遮盖显著性较低的特征来提高攻击的针对性。...

基于特征融合和网络采样的点云配准————作者：陆军;王文豪;杜宏劲;

摘要：针对点云配准过程中，下采样时容易丢失关键点，影响配准精度的问题，本文提出了一种基于特征融合和网络采样的配准方法，提高了配准的精度和速度。在PointNet分类网络基础上，引入小型注意力机制，设计了一种基于深度学习网络的关键点提取方法，将局部特征和全局特征融合，得到混合特征的特征矩阵，使用深度学习实现了求取对应矩阵时相关参数的自动优化，最后使用加权奇异值分解（singular value decom...

面向复杂场景的变电设备锈蚀检测方法————作者：赵振兵;席悦;冯烁;赵文清;翟永杰;李冰;

摘要：针对复杂场景下变电设备锈蚀检测中存在锈蚀形态差异大、尺度大小不一、特征显著性低的问题，提出了一种面向复杂场景的变电设备锈蚀检测方法。引入了频率通道注意力机制，使用更多的频率分量补充深层网络中的细节特征，优化模型对锈蚀特征的提取；在特征融合网络使用多尺度特征增强模块重新构建C2f模块，使网络可以更好的捕获不同大小的锈蚀区域；引入附加检测头，缓解模型在特征融合过程中卷积层下采样造成的锈蚀关键信息丢失的...

基于事件触发灰狼优化算法的四旋翼无人机三维航迹规划————作者：秦冬燕;闫晓辉;邵桂伟;姚玉武;

摘要：针对复杂环境下四旋翼无人机三维航迹规划问题，提出了一种改进的事件触发灰狼优化算法(event triggered grey wolf optimization，ETGWO)。首先，引入球面矢量刻画飞行路径的生成，减少搜索空间，以扩大搜索能力；设计自适应权重动态调整飞行航迹成本适应度函数，提高航迹规划效率和准确性；其次，在灰狼优化算法(grey wolf optimization，GWO)基础上，选...

明暗恢复形状算法改进的高精度快速水下图像三维重建方法————作者：管凤旭;吴卓锋;张雨竹;唐世文;姚佳豪;杜雪;

摘要：明暗恢复形状（Shape from Shading，SFS）算法是三维重建中不可缺少的关键技术，该方法使用单幅图像中物体的灰度的亮度信息，求出每个点的相对高度和表面法向量，现有的SFS线性化算法利用泰勒级数进行展开忽略了高阶部分的影响，出现了三维重建的图像不够精确等问题。为解决三维重建的精度问题，本文提出了一种基于SFS算法改进的高精度快速水下图像三维重建方法，在提高三维重建的精度前提下，解决了对...

基于混合双分支卷积神经网络和图卷积神经网络的全色锐化方法————作者：王文卿;张小乔;何霁;刘涵;刘丁;

摘要：多光谱图像全色锐化是遥感影像处理与解译领域的热点问题。相较于传统全色锐化方法，基于深度学习的全色锐化方法聚焦于图像深层次特征的提取，大幅提升了融合图像的质量。本文提出了一种基于混合双分支卷积神经网络和图卷积神经网络的全色锐化方法，旨在同时挖掘图像的光谱、空间与非几何结构信息，提升融合图像空间分辨率和光谱分辨率。本方法建立在多分辨率分析融合框架的基础上，利用深度神经网络构建了特征提取、特征融合和图像...

基于伪标签细化的域适应TSK模糊分类器————作者：张馨匀;周琳家;程煜婷;邱成羽;谢宇航;陈秀;张远鹏;

摘要：Takagi-Sugeno-Kang (TSK)模糊分类器由于其良好的分类性能和可解释性在多个领域有着广泛的应用。针对训练样本和测试样本分布差异所导致的TSK模糊分类器泛化性能下降问题提出了一种基于伪标签细化的域适应TSK模糊分类器。该分类器使用模糊规则前件的非线性映射和后件的线性映射能力构建源域和目标域数据的模糊共享特征空间，并在模糊共享特征空间采用基于图随机游走和标签过滤细化两种策略来提升目标...

高低频特征融合的低照度图像增强方法————作者：王德文;胡旺盛;张润磊;赵文清;

摘要：针对现有低照度图像增强方法性能与开销不平衡的问题，本文提出一种高低频特征融合的低照度图像增强方法。该方法在多尺度上获取几何特征丰富的低频特征与语义特征丰富的高频特征，经过高低频特征融合得到增强图像，在保证良好图像质量的同时降低开销。为优化对低照度环境的特征提取能力，构建残差混合注意力模块，从像素与通道两方面对重要的局部区域给予更多关注。针对下采样造成的信息丢失问题，设计一种特征合并模块对下采样后的...

基于耳周肌电信号的默念口令识别方法————作者：魏柏淳;姜峰;张松涛;张琦;段锦楠;王修来;

摘要：智能设备的普及促使可穿戴人机交互技术需求日益增加。为提高用户接受度，人机交互技术对交互易用性与隐蔽性要求较高。本文提出基于耳周肌电信号的默念口令识别方法。该方法易于与集成生理电采集的耳机设备结合，实现无声操控智能设备，减少社交尴尬。具体地，本文首先确定并构建口令经验原则，筛选最优口令集。其次，根据单通道信噪比和分类准确率选择最优耳周传感器位置。再次，提出基于CNN-Transformer结构的识别...

决策变量分组优化的多目标萤火虫算法————作者：邢文来;吴润秀;肖人彬;钟劲文;赵嘉;

摘要：多目标萤火虫算法采用整体维度更新策略，常因某几维变量上优化效果不佳，导致算法收敛速度慢和寻优精度低。针对上述问题，本文提出决策变量分组优化的多目标萤火虫算法(MOFA-GD)。首先，引入决策变量分组机制，根据各变量对算法性能的不同影响，将整体决策变量划分成收敛性变量组和多样性变量组；其次，设计决策变量分组优化模型，利用学习行为优化收敛性变量组，加快种群收敛速度，非均匀变异算子优化多样性变量组，避免...

视觉感知人景互影响的人体动作预测方法————作者：李沁;陈飞扬;彭晗;王勇;刘利枚;张伟;

摘要：场景信息驱动人类调整动作轨迹，对人体动作预测影响较大。当前研究仅捕获场景信息更新动作特征，忽略了场景与动作的互影响关系。为此，提出一种视觉感知人景互影响的人体动作预测方法。首先提取动作特征和场景特征，然后循环执行场景信息捕获单元和场景适应度增强单元。前者捕获影响动作的场景信息，后者用该信息更新动作特征以增强场景适应性。完成循环后，得到场景适应型动作特征。接着，基于该特征执行噪声逆扩散完成动作预测。...

基于高效特征提取和大感受野的无人机航拍图像目标检测————作者：沈朕宇;朱凤华;王知学;沈震;熊刚;

摘要：针对无人机航拍图像中存在小目标、目标遮挡、背景复杂的问题，提出一种基于高效特征提取和大感受野的目标检测网络（EFLF-Net）。首先，通过优化检测层架构降低小目标漏检率；然后，在主干网络融合新的CNN构建模块以提升特征提取效率；接着，引入轻量级通用上采样算子和大型选择性核网络，增强颈部网络对遮挡目标的上下文感知能力；最后，采用WIoU损失函数优化边界框回归稳定性。在VisDrone2019数据集上...

基于惯性测量单元的人体运动意图识别方法，现状与挑战————作者：衣淳植;贾翊丞;姜峰;王修来;

摘要：人体行为识别(Human Activity Recognition，HAR)利用可穿戴计算、机器学习等技术识别和理解人体行为，在行为跟踪、健康监测及人机交互等领域得到广泛应用，极大提升了当下人类的生活水平。当前可穿戴传感器中，惯性传感器由于其高度小型化、低成本、信号稳定等优势，已经日益成为可穿戴计算领域的主流应用设备。基于此，HAR领域内较多研究以惯性信号作为数据源，并通过应用深度学习算法，以应对...

渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测————作者：王德文;安涵;张林飞;赵文清;

摘要：准确负荷预测是综合能源系统经济调度和高效运行的关键。由于综合能源系统中电、冷、热负荷存在复杂耦合关系，传统多任务学习模型难以学习到有效的多元负荷耦合特征，可能导致预测精度降低。本文充分考虑多元负荷复杂耦合关系，提出一种渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测模型。首先，将全年数据按季节划分，分析各季节下电、冷、热负荷间耦合强度；然后，采用变分模态分解将历史负荷序列分解为多个不同频率的分量，可以更...

基于时空动态图的交通流量预测方法研究————作者：孟祥福;谢伟鹏;崔江燕;

摘要：针对现有交通流量预测方法在建模时空数据和捕捉动态空间相关性上的不足，提出了一种基于时空动态图的交通流量预测模型。该模型采用带嵌入层的编码器-解码器架构，通过动态图生成模块从数据驱动的角度挖掘潜在的时空关系，并重构每个时间步的节点动态关联图。嵌入层使用时空自适应嵌入方法建模交通数据的内在时空关系和时间信息；编码器部分利用时空记忆注意力机制，从全局视角对时空特征进行建模；解码器部分将图卷积模块注入循环...

抑制心血管图像序列中运动伪影的无监督深度学习方法————作者：王茹;孙正;姚越;

摘要：血管内超声（IVUS）和光学相干断层成像（OCT）是诊断冠状动脉粥样硬化性病变的重要手段，但心脏运动和血流搏动会产生运动伪影，影响图像质量。为解决这一问题，本文提出一种无监督深度学习方法，用于抑制IVUS/OCT图像序列中的运动伪影。设计一个深度神经网络，包含特征提取、上采样、运动估计和运动校正模块，实现连续回撤导管采集的图像序列到去伪影图像序列的映射。利用临床IVUS/OCT图像进行无监督训练，...

融合低秩预分离与随机抖动机制的非凸型TRPCA算法————作者：潘昱妍;张德;李壮举;

摘要：张量鲁棒主成分分析(tensor robust principal component analysis， TRPCA)旨在将受损的张量数据分离成低秩和稀疏分量，可通过同等收缩所有奇异值还原低秩结构。但实际应用中不同奇异值之间存在差异，通常较大奇异值中主要信息较多，较小奇异值中噪声信息较多，因此需要区别对待。本文使用非凸加权张量Schatten-p范数(0<

结合多尺度大核卷积的红外图像人体检测算法————作者：邵煜潇;鲁涛;王震宇;彭勇杰;姚巍;

摘要：灾后搜救工作对人类的生命安全有着重要的意义。在废墟环境中，利用红外图像的视觉信息来检测人体是一种直观的方法。红外图像普遍分辨率低，并且图像中的人体特征不明显。针对上述问题，该研究基于YOLO框架设计了一种包含重参数化（re-parameterization）和多尺度大核卷积（multi-scale large kernel convolution）的红外图像人体检测网络RML-YOLO。该网络通过...

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