【雜志簡介】

　　人工智能和模式識別是目前國際發展迅速的學科之一，本刊發表與此有關的最新研究結果和進展，旨在推動信息科學技術的發展。本刊面向各高等院校，研究機構和企業的科研人員、教師、工程技術人員及研究生和高年級大學生。集信息、知識、趣味、可讀性于一體,以模式識別與人工智技術見長,博采、精選國內外模式識別與人工智研究、開發與應用的精華。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄　自1992年以來，一直被《中文核心期刊要目總覽》收為自動化技術、計算機技術領域核心刊物。

　　1994年起，為《中國學術期刊文摘》引用期刊。

　　1995年，被美國工程信息公司(Ei)收為Ei Page One數據庫收錄期刊。

　　1996年被《中國科學引文數據庫》列為來源期刊及統計源。

　　1998年，被教育部定為“學位與研究生教育中文重要期刊”之一。

　　1999年～2000年，獲國家自然科學基金委擇優支持基礎性和高科技學術期刊專項資助經費資助。

　　2008年，被 EI Compendex 數據庫收錄。

　　【欄目設置】

　　主要欄目：論文與報告、綜述與評論、研究與應用、信息與動態等。

　　雜志優秀目錄參考：

　　動態網絡上最大流概念及其性質的研究 張鈴，ZHANG Ling

　　第六屆ABB杯全國自動化系統工程師論文大賽征文通知

　　情感等級BDI主體模型研究 張曉君，周昌樂，ZHANG Xiao-Jun，ZHOU Chang-Le

　　適于漸變概念漂移數據的自適應分類算法 張景祥，王士同，鄧趙紅，Zhang Jing-Xiang，Wang Shi-Tong，Deng Zhao-Hong

　　實現穩定雙向認知映射的逆向云變換算法 許昌林，王國胤，XU Chang-Lin，WANG Guo-Yin

　　一種基于液體狀態機的音樂和弦序列識別方法 張冠元，王斌，ZHANG Guan-Yuan，WANG Bin

　　基于類原型的復雜網絡重疊社區發現方法 姜雅文，賈彩燕，于劍，JIANG Ya-Wen，JIA Cai-Yan，YU Jian

　　基于稀疏表示的KCCA方法及在表情識別中的應用 周曉彥，鄭文明，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 朱澤德，李淼，張健，陳雷，曾新華，ZHU Ze-De，LI Miao，ZHANG Jian，CHEN Lei，ZENG Xin-Hua

　　核正交判別局部正切空間對齊算法 鄭剛民，夏蘇娜，馬媛媛，馬小虎，ZHENG Gang-Min，XIA Su-Na，MA Yuan-Yuan，MA Xiao-Hu

　　基于粒子濾波與稀疏表達的目標跟蹤方法 楊大為，叢楊，唐延東，YANG Da-Wei，CONG Yang，TANG Yan-Dong

　　引入跟蹤搜索和免疫選擇的人工蜂群算法 付麗，羅鈞，FU Li，LUO Jun

　　電子信息職稱論文：對醫院電子檔案管理工作的幾點認識

　　[摘要]隨著醫院現代化的建設，計算機使用的普及，對醫院的各種公文文件、數據報表、病案管理等方面，都提出了更高的要求，原有的檔案管理模式已難以適應現代醫院檔案工作的發展要求。為了更好地服務醫院，本文談幾點對醫院電子檔案工作的認識，以推進電子檔案的管理和推廣。

　　[關鍵詞]電子信息職稱論文,醫院電子檔案,管理,質量

　　一、 醫院實行電子檔案管理的優勢

　　隨著信息化的發展，特別是隨著辦公自動化的進一步擴展和深化，電子計算機和通信技術相結合形成了信息技術產業，過去用紙墨、照相形成和傳遞的政府機關公文以及圖書、影像、文獻資料等，都可用電子計算機進行管理，而記錄檔案信息的載體也日趨多樣化，包括文本文件、電子報表、電子郵件、圖像文件、視頻文件等，在管理方式、載體形式、信息互動等方面對紙質檔案形成巨大的沖擊。電子檔案的優勢是：

　　模式識別與人工智能最新期刊目錄

新AI的里程碑之年：人工智能與智能科技熱點回眸

摘要：2024年是新人工智能(Artificial Intelligence, AI)的里程碑之年，人工智能科學取得一系列突破性進展.文中從大模型與具身智能、人工智能生成內容(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)、AI智能體、人工智能驅動的科學研究(AI for Science, AI4S)與人工智能相關科學研究(Science for AI,...

協調廣義多尺度區間集決策系統中基于熵的最優尺度約簡

摘要：針對廣義多尺度區間集決策系統中的知識獲取問題，提出基于區間集決策熵的最優尺度約簡方法.首先，在廣義多尺度區間集決策系統中定義含有零尺度的尺度組合的概念，并由不同尺度組合對應的條件屬性集構造對象集上的相似關系，以獲得相應信息粒的表示.然后，在給定的尺度組合下，定義決策類關于條件屬性集的區間下近似、區間上近似、區間近似精度、區間粗糙度的概念，并進一步結合條件熵與區間粗糙度，給出區間集決策熵及其性質.最...

極小信息損失的兼容子背景獲取與概念格壓縮

摘要：隨著數據規模的增加，概念格的規模呈指數級增長，因此，如何有效壓縮概念格便成為形式概念分析中的關鍵問題之一.為了在壓縮概念格的同時保持其基本結構，文中借助格上的同余關系對概念格進行壓縮.首先，利用屬性概念與對象概念分別獲取原形式背景中的↗與↙關系.再定義初始刪除屬性(對象)集，借助剪枝思想，通過箭頭封閉關系獲取原形式背景的兼容子背景，并證明以屬性(對象)單點集作為初始刪除屬性(對象)集，在箭頭封閉關...

基于熵驅動雙隨機矩陣的圖匹配神經網絡

摘要：圖匹配旨在構造兩個圖結構之間的節點匹配關系.現有方法普遍忽視節點匹配置信度在圖匹配任務中的關鍵作用.為了充分利用節點間的匹配置信度以控制節點特征信息傳遞，文中提出基于熵驅動雙隨機矩陣的圖匹配神經網絡(Entropy-Driven Doubly Stochastic Matrix-Based Graph Matching Neural Network, EDSGM),通過深度神經網絡聯合學習節點特征...

粗細粒度因果關系協同驅動的可解釋性視覺問答方法

摘要：可解釋性視覺問答(Explanatory Visual Question Answering, EVQA)在回答視覺問題的同時為推理過程生成用戶友好的多模態解釋，從而提高模型推理的可信度.然而，由于缺乏對視覺區域對象關系的有效建模，現有EVQA生成的解釋文本存在視覺區域與語義不一致的問題.為此，文中提出粗細粒度因果關系協同驅動的可解釋性視覺問答方法(Fine-to-Coarse Grained C...

基于異構注意力網絡的圖像超分辨率重建方法

摘要：基于Transformer的圖像超分辨率重建方法由于傳統的多頭設計和稠密的自注意力機制，存在大量冗余計算.針對此問題，文中提出基于異構注意力網絡的圖像超分辨率重建方法，包括異構多頭自注意力模塊和部分深度卷積前饋網絡模塊.異構多頭自注意力模塊采取三分支結構，即為了減少冗余計算，保留單個密集自注意力分支用于傳遞完整信息，引入稀疏自注意力分支過濾噪聲，引入通道融合分支補充高頻信息.同時，部分深度卷積前饋...

基于等勢概念的網絡形式概念獲取

摘要：在圖網絡數據誘導的網絡形式背景中，基于形式概念與半概念，引入集合連通性，得到全局網絡形式概念與局部網絡形式概念，而集合連通性與形式背景的等勢概念之間具有密切關系，這兩類網絡形式概念與等勢概念之間也必然存在關聯性.因此，在網絡形式背景中，文中首先借助等勢概念，提出獲取對象集的所有連通子集的方法，并通過概念誘導算子刻畫連通集的性質.然后，提出由原形式背景等勢概念獲取子背景等勢概念的方法，進而得到由子背...

基于嵌入對齊與參數激活的個性化聯邦子圖學習

摘要：融合子圖學習與聯邦學習后，聯邦子圖學習在保護數據隱私的同時可實現多客戶端子圖信息之間的協同學習.然而，由于不同客戶端的數據收集方式存在差異，圖數據通常呈現非獨立同分布特性.同時，不同客戶端局部圖數據的結構和特征也存在較大差異.這些因素導致聯邦子圖學習在訓練過程中出現收斂困難和泛化能較差等問題.為了解決此問題，文中提出基于嵌入對齊與參數激活的個性化聯邦子圖學習方法(Personalized Fede...

基于對比學習和結構更新機制的異質圖結構學習

摘要：異質圖神經網絡在挖掘復雜圖數據任務中性能較優，但現有方法主要采用有監督學習范式，高度依賴節點標注信息，對原始圖結構數據中的噪聲鏈接較敏感，限制其在標注稀缺場景下的應用.針對上述問題，文中提出基于對比學習和結構更新機制的異質圖結構學習方法(Heterogeneous Graph Structure Learning Based on Contrastive Learning and Structur...

基于解耦標簽傳播和多節點混合正則的圖神經網絡分類器

摘要：圖神經教師網絡指導下的多層感知器在一定程度上平衡圖數據相關任務中的推理性能與推理效率，但多層感知分類器獨立看待圖節點，難以顯式捕獲目標節點的鄰域信息，推理性能受限.為此，文中提出基于解耦標簽傳播和多節點混合正則的圖神經網分類器(Graph Neural Network Classifier Based on Decoupled Label Propagation and Multi-node Mi...

融合目標端歷史信息的篇章級神經機器翻譯

摘要：現有的篇章級神經機器翻譯方法難以有效挖掘目標端遠距離的上下文信息，翻譯的譯文不連貫.為此，文中提出融合目標端歷史信息的篇章級神經機器翻譯方法.首先，通過多頭自注意力機制，獲得源語言的上下文表征和目標語言的上文表征.然后，使用線性偏置注意力機制，動態地將歷史信息注入當前目標語言表征.最后，通過融合源語言表征和經過增強后的目標語言上下文表征獲得較優的篇章譯文.在多個數據集上的實驗表明，文中方法性能較優...

基于結構變換補全的邊緣紋理雙特征聚合圖像修復方法

摘要：現有神經網絡在修復受損圖像缺失區域時，仍存在邊緣結構不合理、紋理不完整等缺陷.為此，文中提出基于結構變換補全的邊緣紋理雙特征聚合圖像修復方法.首先，設計基于軸向注意力與上下文Transformer的結構變換補全器，結合結構平滑器進一步補全優化邊緣結構，增強對邊緣局部細節與全局結構的捕捉能力，抑制邊緣噪聲和偽影，修復受損的邊緣結構.然后，構建邊緣引導特征對齊器和邊緣紋理雙特征聚合器，自適應學習縮放和...

基于錨點損失優化的細粒度人臉檢測方法

摘要：非約束環境下人臉圖像具有背景復雜、尺度分布廣泛等特點，當前檢測器在標簽分配和特征提取方面分別存在人臉匹配錨點數量不均衡和卷積核增長視野受限的問題，導致網絡難以進行細粒度優化.針對上述問題，文中提出基于錨點損失優化的細粒度人臉檢測方法(Fine-Grained Face Detection Method Based on Anchor Loss Optimization, FALO).首先，分析人臉...

《模式識別與人工智能》投稿指南

摘要：<正>《模式識別與人工智能》是中國自動化學會、國家智能計算機研究開發中心和中國科學院合肥智能機械研究所共同主辦的學術刊物。本刊面向國內外各高等院校、研究機構和企業的科研人員、教師、工程技術人員及研究生和高年級大學生。辦刊宗旨： 模式識別、人工智能學科是信息科學與技術的重要組成部分，本刊發表與此有關的最新研究成果與進展，旨在推動信息科學技術的發展

結合擴散模型的三維旋轉等變自監督學習矢量網絡

摘要：現有的部分處理三維數據的網絡缺乏旋轉等變性，難以處理經過未知旋轉后的三維物體并估計其姿態變化.為了解決此問題，文中提出結合擴散模型的三維旋轉等變自監督學習矢量網絡，用于學習三維物體的旋轉信息，估計三維物體的姿態變化.對于等變矢量網絡，使用矢量神經元將標量數據提升為矢量表示，利用自監督學習的方式在無需標注數據的情況下學習三維目標的矢量信息，實現對三維數據的旋轉重建和姿態變化估計.同時，針對姿態估計結...

基于改進最近鄰圖的主動聚類方法

摘要：在現代數據分析與機器學習應用中，如何對新采樣數據提取關鍵信息以進行高效分組、標注，是聚類算法面臨的核心挑戰之一.傳統無監督聚類算法缺乏先驗信息指導，難以滿足復雜任務(如大模型預訓練)對高質量數據的需求.主動學習方法可有效提升聚類精度，但高昂的人機交互成本和計算開銷限制其實際應用.為此，文中提出基于改進最近鄰圖的主動聚類方法(Active Clustering with Tailored Neare...

基于動態語義聚類關系建模的目標跟蹤方法

摘要：Transformer跟蹤器采用全局注意力機制時，常因目標形變導致特征判別性下降，引發目標和背景混淆.針對此問題，文中提出基于動態語義聚類關系建模的目標跟蹤方法.首先，構建語義關系建模模塊，通過特征空間中局部注意力聚焦語義相近的特征向量，有效抑制目標與干擾背景的錯誤交互.然后，利用圖神經網絡捕捉局部關聯性，設計動態語義聚類模塊，自適應生成語義類別劃分，實現動態注意力突出目標和背景的鑒別信息.最后，...

面向圖像分類的雙域特征聯合網絡

摘要：針對圖像分類網絡主要依賴空域特征、忽略頻域特征的作用，從而導致性能提升受限的問題，文中提出面向圖像分類的雙域特征聯合網絡(Two-Domain Feature Association Networks for Image Classification, TANet).首先，設計頻域特征提取模塊(Frequency Domain Feature Extraction, FDFE),利用快速傅里葉變換...

基于雙重優化穩定擴散模型的文本生成圖像方法

摘要：穩定擴散模型(Stable Diffusion Model, SD)在面對包含多個對象的文本提示時，不能保證輸入文本與其生成的圖像完全對齊，而完全重新訓練SD花費的資源是巨大的.因此，文中提出基于雙重優化穩定擴散模型的文本生成圖像方法(Text-to-Image Generation via Dual Optimization Stable Diffusion Model, DualOpt-SD)...

基于跨模態先驗注入的圖像描述方法

摘要：聯合文本模態和圖像模態中的語義信息是圖像描述任務的關鍵點之一，但現有的圖像描述方法往往只將文本信息作為解碼階段的約束條件或是簡單地將文本特征與圖像特征進行拼接融合，導致文本和圖像之間的跨模態交互不足，產生模態鴻溝，使方法在編碼階段無法充分利用文本含有的語義信息.針對此問題，文中提出基于跨模態先驗注入(Cross-Modal Prior Injection, CMPI)的圖像描述方法.首先，通過CL...

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