【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

基于全局-局部先驗和紋理細節關注的圖像修復————作者：徐祺津;葉海良;曹飛龍;梁吉業;

摘要：圖像修復旨在利用周圍信息填充圖像中的缺失區域，然而現有基于先驗的方法大多難以兼顧全局語義一致性和局部紋理細節.因此，文中提出基于全局-局部先驗和紋理細節關注的圖像修復方法，結合小波卷積與傅里葉卷積，構造小波-傅里葉卷積塊，增強局部特征和全局特征的交互.在此基礎上，提出全局-局部學習式先驗，通過一個由小波-傅里葉卷積塊構成的先驗提取器，同時學習全局先驗和局部先驗.該先驗提取器作用于受損圖像和完整圖像...

耦合映射的非等距三維模型簇對應關系計算————作者：楊軍;薛又中;

摘要：針對現有非等距模型簇對應關系計算方法準確率較低且泛化能力較差的問題，文中提出耦合映射的非等距三維模型簇對應關系計算方法.首先，使用DiffusionNet直接從三維模型中提取初始特征，獲取具有鑒別能力的特征描述符.然后，使用描述符分別計算函數映射矩陣與逐點映射矩陣，并對兩種矩陣分別施加結構正則化約束與執行Softmax歸一化，得到最優耦合映射矩陣.最后，基于虛擬模板的模型簇匹配模塊以模型初始特征作...

基于語義的小樣本學習原型優化方法————作者：劉媛媛;邵明文;張黎旭;邵浚;

摘要：語義信息可為小樣本學習提供豐富的先驗知識，然而，現有的小樣本研究只在淺層結合圖像與語義，無法充分利用語義探索類別特征，從而限制模型性能.為了緩解此問題，文中提出基于語義的小樣本學習原型優化方法.首先，設計逐通道級語義提示模塊，引導方法提取視覺特征，逐步優化類原型.然后，設計多模態邊界損失，將視覺和語義維度上的類間相關性與損失函數結合，約束方法增強類原型的區分性.最后，通過兩階段微調，充分利用語義知...

基于網絡形式背景的雙層網絡傳染病模型————作者：范敏;陳瑞;李金海;

摘要：雙層網絡傳染病模型已成為復雜網絡動力學中的熱點問題之一.然而，現有研究忽略防疫意識和行為對傳染病傳播的影響，在遇到個體防疫行為差異較大時，難以反映實際的傳染病傳播情況.因此，文中從行為模式識別的角度出發，結合形式概念分析與微觀馬爾可夫鏈方法(Microscopic Markov Chain Approach, MMCA),提出基于網絡形式背景的雙層網絡傳染病模型.首先，定義雙層網絡形式背景、網絡概...

基于知識蒸餾與動態區域細化的人體姿態估計————作者：魏龍生;付興朋;李唐強;黃浩宇;

摘要：人體姿態估計方法分為基于坐標回歸的方法和基于熱圖的方法.基于坐標回歸的方法推理速度較快但精度較差，基于熱圖的方法可精確定位，但計算量和存儲開銷較大.因此，文中通過知識蒸餾，結合兩種方法，提出基于知識蒸餾與動態區域細化的人體姿態估計方法.首先，在特征蒸餾與姿態蒸餾兩方面將熱圖模型的信息傳遞給回歸模型.然后，對經過多層Transformer提取的特征進行選擇，在粗略化階段根據提取的特征生成初步姿態估計...

海森輔助的概率策略梯度方法————作者：胡磊;李永強;馮宇;馮遠靜;

摘要：強化學習中的策略梯度方法因其通用性而廣泛應用于連續決策問題，但高梯度方差導致的低樣本利用率始終制約其實際應用性能.文中提出海森輔助的概率策略梯度方法(Hessian Aided Probabilistic Policy Gradient Method, HAPPG),在PAGE(Probabilistic Gradient Estimator)的基礎上設計雙模態梯度估計機制：在大批量估計中增加歷史...

第二十七屆中國科協年會“模式識別與人工智能前沿研討”專題征稿通知

摘要：<正>為著力打造中國科技界示范學術品牌,涵養學術生態,服務高水平科技自立自強,中國科協組織全國學會聯合國家戰略科技力量,圍繞“培育新質生產力,服務高水平科技自立自強”主題,組織開展第二十七屆中國科協年會系列學術活動。中國自動化學會將于2025年7月在北京承辦“模式識別與人工智能前沿研討”專題論壇,匯聚全球頂尖專家學者,共探模式識別與人工智能前沿科技與發展趨勢,為我國人工智能發展提供智力支撐。《模式...

主編寄語————作者：鄭南寧;

摘要：<正>時光飛逝、歲月疾馳，當我們每個人都在為學習、工作和生活忙碌奔波不停的時候，2025年悄然而至，新的華彩篇章也徐徐開啟。舊符煥彩，新禧呈祥，在這個大地回春、萬物復蘇的美好時刻，我謹代表編輯委員會和編輯部全體成員向關心和支持《模式識別與人工智能》發展的廣大專家學者致以誠摯的祝福和問候!祝大家在新的一年里身體健康!工作順利!萬事如意!2024年，既是中華人民共和國成立75周年，也是《模式識別與人工...

廣義多尺度多重集值決策系統的最優尺度約簡————作者：劉夢欣;謝禎晃;吳偉志;朱康;

摘要：多尺度數據的知識表示與知識獲取是現階段多粒度計算研究的一個重要方向.在分析多尺度數據時，一個關鍵問題是最優尺度組合的選擇，其目的是選擇合適的子系統用于最終決策.因此文中針對多尺度多重集值數據的知識獲取問題展開研究.首先，基于海林格距離，在廣義多尺度多重集值決策系統中構造不同尺度組合下對象集上的相似關系，給出廣義多尺度多重集值決策系統的信息粒表示.然后，在協調廣義多尺度多重集值決策系統中，定義最優尺...

基于對抗強化學習的多跳知識推理————作者：成凌云;郭銀章;劉青芳;

摘要：為了解決現有知識圖譜問答中多跳推理模型在復雜關系中表示不足、數據稀疏性及強化學習推理中存在虛假路徑等問題，文中提出基于對抗強化學習的多跳知識推理模型.首先，通過高階分解關系向量，實現實體與關系特征參數化組合，并在聚合鄰居節點時引入注意力機制，賦予不同權重，增強復雜關系的表示能力.還設計知識圖譜嵌入框架，用于衡量嵌入空間中〈主題實體，問題，答案實體〉的可信度.然后，將多維信息融入強化學習框架的狀態表...

基于多尺度空間自適應注意力網絡的輕量級圖像超分辨率方法————作者：黃峰;劉鴻偉;沈英;裘兆炳;陳麗瓊;

摘要：針對現有圖像超分辨率重建方法存在模型復雜度過高和參數量過大等問題，文中提出基于多尺度空間自適應注意力網絡(Multi-scale Spatial Adaptive Attention Network, MSAAN)的輕量級圖像超分辨率重建方法.首先，設計全局特征調制模塊(Global Feature Modulation Module, GFM),學習全局紋理特征.同時，設計輕量級的多尺度特征聚合...

融合數據質量增強和時空信息編碼網絡的船舶海上軌跡預測方法————作者：石悅;羅賀;蔣儒浩;王國強;

摘要：高精度的海上船舶軌跡預測是降低船舶碰撞風險、提升船舶搜救效率的重要基礎.海上航行環境的多變性使船舶軌跡數據在時間和空間上具有高度復雜性，現有方法對船舶軌跡數據的質量及運動信息關注度不足，難以充分捕捉軌跡中的時空特征和關聯信息.因此，文中提出融合數據質量增強和時空信息編碼網絡的船舶海上軌跡預測方法(Ship Maritime Trajectory Prediction Method Integrat...

面向動態數據的聯合自表示子空間聚類方法————作者：張漢濤;趙杰煜;葉緒倫;

摘要：自表示子空間聚類方法在高維數據處理中表現優秀，已成為該領域的關鍵技術之一.然而，傳統的自表示模型通常假設數據集是靜態的，難以適應動態、連續到達的數據流，會導致新舊數據存在特征異構、新到樣本可能包含未知新類別等情況.因此，文中提出聯合自表示子空間聚類方法(Joint Self-Expressive Subspace Clustering Method, JSSC),可適應數據流的連續到達.JSSC結...

融合深淺層次知識的自學習TSK模糊癲癇輔助檢測算法————作者：施奇環;張雄濤;

摘要：Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分類器在癲癇檢測中用于處理模糊信息.然而，由于癲癇腦電信號復雜、患者發作表現多樣，一階TSK模糊分類器通常難以從訓練樣本中獲取足夠的泛化性能.因此，文中提出融合深淺層次知識的具有自我學習能力的TSK模糊分類算法(Deep-Shallow Mix Self-Learning TSK, DSMT),用于癲癇輔助檢測.DSMT引入類似人類“反思-歸納”的...

關于2025年度國家自然科學基金項目申請與結題等有關事項的通告

摘要：<正>國家自然科學基金委員會(以下簡稱自然科學基金委)堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，深刻領會習近平總書記關于基礎研究的重要論述和指示批示精神，堅持需求導向和自由探索，堅持“四個面向”的戰略導向，牢牢把握科學基金新定位，強化基礎研究前瞻性、戰略性、系統性布局，推進教育、科技、人才一體化發展

融合級聯頻域特征的信息微觀擴散預測模型————作者：賴雨陽;朱小飛;

摘要：微觀擴散預測對于深入理解信息在社會網絡中的傳播具有關鍵意義.為了進一步提升信息傳播預測的精準度，文中提出融合級聯頻域特征的信息微觀擴散預測模型.首先，基于用戶友誼關系和歷史級聯，分別構建社交圖和信息擴散超圖，并利用圖卷積神經網絡提取用戶在社交關系和轉發行為上的表征.然后，應用傅立葉變換，將級聯的時域特征映射至頻域，通過高頻分量與低頻分量捕捉級聯的短期波動和長期趨勢.最后，為了生成更具表現力的用戶表...

生物拓撲語義增強的藥物與微生物異質圖表征學習————作者：郭全明;郭延哺;宋勝利;陳紫豪;朱昊坤;

摘要：微生物與藥物的相互作用對人體健康具有重要影響.現有關聯預測方法未充分建模異質圖的內部節點信息，且忽略不同元路徑實例蘊含信息的重要性.為此，文中提出生物拓撲語義增強的藥物與微生物異質圖表征學習方法(Biological Topology-Semantic Enhanced Heterogeneous Graph Representation Learning for Drug-Microbe Int...

基于自適應組合濾波器的譜圖神經網絡————作者：李偉諾;黃梅香;盧福良;屠良平;

摘要：譜圖神經網絡(Spectral Graph Neural Networks, SGNNs)在處理同配圖數據時性能較優.然而，現有的SGNNs大多基于拉普拉斯矩陣的多項式近似設計濾波器，難以有效捕獲圖譜信號中的高頻部分，進而限制其在異配圖數據上的應用.此外，基于拉普拉斯矩陣設計的濾波器僅反映圖拓撲的全局結構特征，無法靈活適應圖數據中復雜的局部模式.為此，文中提出基于自適應組合濾波器的譜圖神經網絡(S...

高量子位橫場伊辛模型的通用波函數重構————作者：叢爽;林麗敏;

摘要：為了研究重構高維橫場伊辛模型中基態波函數的泛化性能，文中提出高量子位通用波函數概率分布重構模型.該模型利用Mamba的自回歸特性，同時結合高效采樣流程，無需額外標簽樣本就能自動生成獨立訓練樣本.結合多基態尺度縮放與變分蒙特卡洛優化策略，僅利用少量小區間內的不同物理參數訓練高量子位通用波函數的模型權值.在40量子位系統波函數重構的數值仿真實驗中，僅需采用外場強度為0.5至1.5的部分值進行權值訓練，...

輕量化特征點及可變形描述符提取網絡————作者：方寶富;張克傲;王浩;袁曉輝;

摘要：特征點提取是視覺同時定位與建圖(Visual Simultaneous Localization and Mapping, VSLAM)的重要步驟之一，近年來出現的基于深度學習的特征點提取方法通常效率較低，無法滿足實時性要求，也不能提供描述符所需的幾何不變性.為此，文中提出輕量化特征點及可變形描述符提取網絡(Lightweight Keypoint and Deformable Descripto...

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