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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  • 平行眼:基于ACP的智能眼科诊疗 下载:457 浏览:466
  • 王飞跃1 张梅2 孟祥冰2 王雁3 马娇楠3 刘武4 王晓5 《人工智能研究》 2018年11期
  • 摘要:
    ACP理论是平行智能的核心,由人工社会(Artificial Societies,A)、计算实验(Computational Experiments,C)、平行执行(Parallel Execution,P)构成,在复杂系统建模与调控中发挥重要的作用.人眼作为一个典型的复杂系统,是接收外界信息的重要器官,拥有复杂而又精细的结构,同时又和身体其他器官有着密不可分的联系.文中将ACP理论引入到人眼的诊疗和护理中,提出平行眼的基本框架.人工眼(A)构建不断更新的虚拟人眼模型及其对应的由诊疗护理知识构成的虚拟眼科医生.在此基础上,计算实验(C)借助人工眼进行各种眼病发展预测并制定最优的治疗护理方案.最后平行执行(P)将虚拟世界和人工世界串联起来,利用实际人眼的数据不断更新人工眼模型,同时借助人工眼和计算实验引导实际人眼进行在线化、长期化的治疗护理.整个框架结合知识自动化、计算机视觉、知识图谱、机器学习等相关人工智能技术,力图有效提升对于人眼疾病的诊断精度,实现对于人眼的长期、精确、有效的监护.
  • 基于Fisher判别分析的增量式非负矩阵分解算法 下载:67 浏览:430
  • 蔡竞1 王万良1 郑建炜1 罗志坚3 申思2 《人工智能研究》 2018年11期
  • 摘要:
    增量式非负矩阵分解算法是基于子空间降维技术的无监督增量学习方法.文中将Fisher判别分析思想引入增量式非负矩阵分解中,提出基于Fisher判别分析的增量式非负矩阵分解算法.首先,利用初始样本训练的先验信息,通过索引矩阵对新增系数矩阵进行初始化赋值.然后,将增量式非负矩阵分解算法的目标函数改进为批量式的增量学习算法,在此基础上施加类间散度最大和类内散度最小的约束.最后,采用乘性迭代的方法计算分解后的因子矩阵.在ORL、Yale B和PIE等3个不同规模人脸数据库上的实验验证文中算法的有效性.
  • 保持二元关系不变的概念约简 下载:68 浏览:470
  • 曹丽1 魏玲1 祁建军2 《人工智能研究》 2018年11期
  • 摘要:
    受形式概念分析中因子分解的启发,借鉴属性约简的思想,从概念角度上思考,提出保持二元关系不变的概念约简.首先给出保持二元关系不变的概念约简的定义及概念协调集的判定定理.然后根据形式概念在保持二元关系不变的概念约简过程中所起的作用,将形式概念分为核心概念、相对必要概念、不必要概念.最后分别研究3类概念的特征,从二元关系和算子角度考虑,得到三类概念的相关结论.上述结果有助于进一步的算法研究与应用及更深入的理论分析工作.
  • 剩余型直觉模糊推理的反向三Ⅰ方法 下载:75 浏览:474
  • 彭家寅 《人工智能研究》 2018年11期
  • 摘要:
    提出直觉模糊取式(IFMP)和直觉模糊拒取式(IFMT)问题的直觉模糊推理的反向三Ⅰ原则、反向α-三Ⅰ原则和反向三Ⅰ约束原则.针对剩余型直觉模糊蕴涵算子,给出IFMP、IFMT问题的直觉模糊推理的反向三Ⅰ算法、反向α-三Ⅰ算法及反向三Ⅰ约束算法求解的计算公式和分解形式,指出这些算法都是相应模糊集情形下的推广,讨论IFMP、IFMT问题的直觉模糊推理的反向三Ⅰ算法的还原性.
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人工智能研究  期刊指标
出版年份 2018-2025
发文量 672
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