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<!DOCTYPE html><html lang="zh-CN" dir="ltr"><head>  <script>(function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start': new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0], j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src= 'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f); })(window,document,'script','dataLayer','GTM-TF44WCG2');</script>  <meta name="google-site-verification" content="qtQTnMSrK6sA-4pRLrqiSiCZUW4v-JjdBfmipk6pNRI"> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <title>IEICE global.ieice.org Site</title> <meta name="description" content=""> <meta property="og:title" content="网上交易"> <meta property="og:type" content="website"> <meta property="og:url" content="#"> <meta property="og:image" content="#//assets/img/ogp.jpg"> <meta property="og:site_name" content="Transactions Online"> <meta property="og:description" content=""> <link rel="icon" href="https://global.ieice.org/assets/img/favicon.ico"> <link rel="apple-touch-icon" sizes="180x180" href="https://global.ieice.org/assets/img/apple-touch-icon.png"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/header.css"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/footer.css"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/style.css"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/2nd.css"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/index.css"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/archive.css"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/viewed.css"> <link href="https://use.fontawesome.com/releases/v5.15.4/css/all.css" rel="stylesheet"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://unpkg.com/tippy.js@5.0.3/animations/shift-toward-subtle.css"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/slick-carousel@1.8.1/slick/slick.css"> <link rel="stylesheet" href="https://use.typekit.net/mgs1ayn.css">  <script src="https://global.ieice.org/web/ui/js/custom.js"></script> <link href="https://global.ieice.org/web/ui/site.css" rel="stylesheet"> <script type="text/x-mathjax-config"> MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\$","\$"] ], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ], processEnvironments: true }, CommonHTML: { linebreaks: { automatic: true } }, "HTML-CSS": { linebreaks: { automatic: true } }, SVG: { linebreaks: { automatic: true } }, }); 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class="TEXT-TITLE">一种新的克隆选择算法及其在旅行商问题中的应用</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Hongwei%20DAI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Hongwei DAI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Gang%20YANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Gang YANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zheng%20TANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zheng TANG</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-神经网络和生物工程</dd></dl><br><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E90-A号：10</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">2318-2325</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1093/ietfec/e90-a.10.2318/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv0" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv0.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(380.1KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e90-a_10_2318"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2007"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">自然免疫系统采用克隆选择算法 (CSA) 来定义对抗原刺激的免疫反应的基本特征。在免疫反应中，根据伯内特的克隆选择原理，抗原对抗体群体施加选择压力，只允许选择那些特异性识别抗原的细胞进行增殖和分化。然而，正在进行的研究表明，受体编辑（指抗原受体结合导致二次体细胞基因重排事件和受体特异性改变的过程）偶尔会在亲和力成熟过程中发现。在本文中，我们通过结合受体编辑方法（称为 RECSA）扩展了传统的 CSA 方法，并将其应用于旅行商问题。因此，克隆选择理论的体细胞超突变（HM）和受体编辑（RE）都被用来提高抗体亲和力。仿真结果以及与其他通用算法的比较表明，RECSA算法能够有效提高搜索效率，并在合理的代数内大大提高搜索质量。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2018EDP7127/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">全面支持业务流程行为相似性度量</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Cong%20LIU"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Cong LIU</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Qingtian%20ZENG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Qingtian ZENG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Hua%20DUAN"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Hua DUAN</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Chanhong%20ZHOU"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Chanhong ZHOU</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">PAPER-办公信息系统、电子商务建模</dd></dl><br><dl> <dt class="TEXT-COL">  已发表：</dt><dd class="TEXT-COL">2018/12/05</dd></dl><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E102-D 编号：3</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">588-597</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2018EDP7127/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv1" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv1.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(598.9KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e102-d_3_588"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2019"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">许多应用程序都需要业务流程相似性度量，例如业务流程查询、改进、重新设计等。在过去的二十年里，人们提出了许多流程行为相似性度量。然而，据我们所知，大多数现有工作只关注直接因果转移关系，完全忽略了并发和传递转移关系，而这些转移关系被证明在测量过程行为相似性时同样重要。本文以现有流程行为相似性度量的不足为出发点，提出了一种基于扩展转换关系集（Extend Transition Relation set，简称ETR集）的综合衡量业务流程行为相似性的方法。本质上，ETR集是一个扩展的转移关系集，包含直接因果转移关系、最小并发转移关系和传递因果转移关系。基于ETR集，定义了一种新的过程行为相似性度量。通过构建并发可达性图，我们的方法找到了一种获取 ETR 集的有效技术。最后，我们根据其属性分析以及进行一组控制实验来评估我们提出的方法。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.E92.D.2498/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">图平面化问题的多层免疫系统</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Rong-Long%20WANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Rong-Long WANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Hiroki%20TAMURA"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Hiroki TAMURA</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zheng%20TANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zheng TANG</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-生物控制论、神经计算</dd></dl><br><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E92-D 编号：12</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">2498-2507</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.E92.D.2498/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv2" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv2.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(476.3KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e92-d_12_2498"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2009"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">本文提出了一种新的多层人工免疫系统架构，利用生物免疫系统产生的思想来解决组合优化问题。所提出的方法由五层组成。在第一层将问题表示为合适的表示之后，分别在第二层和第三层中估计和提取问题的搜索空间和特征。通过利用估计中的最小化搜索空间和提取中的启发式信息，抗体（或解决方案）在第四层中进化，最终导出最适合的抗体。为了证明所提出系统的效率，对图平面化问题进行了测试。基于多个基准实例的仿真结果表明，该算法的性能优于传统算法。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.E97.D.524/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">基于缓冲区溢出的隐藏软件水印触发行为的算法</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jiu-jun%20CHENG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jiu-jun CHENG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Catherine%20VAIRAPPAN"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Catherine VAIRAPPAN</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Rong-Long%20WANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Rong-Long WANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Antti%20YL%26Auml%3B-J%26Auml%3B%26Auml%3BSKI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Antti YLÄ-JÄÄSKI</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-信息网</dd></dl><br><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E97-D 编号：3</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">524-532</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.E97.D.524/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv3" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv3.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(1.5MB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e97-d_3_524"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2014"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">软件水印是一种通过嵌入一些秘密信息作为标识来保护软件的数字技术，以阻止软件盗版和未经授权的修改。水印仍然是一个相对较新的领域，在保护软件免受隐私威胁方面具有良好的潜力。然而，水印触发行为似乎存在安全漏洞，并且经常受到攻击。通过跟踪水印触发行为，攻击者可以轻松侵入软件并定位和公开水印以进行修改。为了解决这个问题，我们提出了一种利用缓冲区溢出来掩盖水印触发行为的算法。水印触发行为的代码从软件产品本身中删除，使攻击者更难以追踪软件。实验表明，新算法在软件水印的不可感知性方面具有良好的性能。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2016EDP7512/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">多重混沌嵌入式引力搜索算法</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zhenyu%20SONG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zhenyu SONG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yang%20YU"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Yang YU</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jian%20SUN"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jian SUN</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yuki%20TODO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Yuki TODO</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-生物控制论、神经计算</dd></dl><br><dl> <dt class="TEXT-COL">  已发表：</dt><dd class="TEXT-COL">2017/01/13</dd></dl><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E100-D 编号：4</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">888-900</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2016EDP7512/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv4" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv4.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(1008KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e100-d_4_888"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2017"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">本文提出了一种新颖的多重混沌嵌入式引力搜索算法（MCGSA），该算法以局部搜索的方式同时利用多个不同的混沌映射。嵌入式混沌局部搜索由于其固有的局部开发能力，可以利用一个小区域来细化由规范引力搜索算法（GSA）获得的解决方案。同时它也有机会利用混沌的遍历性来探索巨大的搜索空间。为了充分利用混沌的动态特性，我们提出了三种嵌入策略。多个混沌映射分别随机、并行或内存选择性地合并到 GSA 中。为了评估所提出的 MCGSA 的有效性和效率，我们将其与 GSA 和混沌 GSA 的 48 种变体进行比较，后者在一组 XNUMX 个基准优化函数上仅使用特定的混沌映射。实验结果表明，MCGSA 在收敛速度和求解精度方面均优于竞争对手。此外，基于Friedman检验的统计分析表明，并行嵌入策略对于提高GSA的性能最为有效。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2014EDP7418/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">使用具有树突非线性的神经元模型的乳腺癌分类器</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zijun%20SHA"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zijun SHA</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Lin%20HU"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Lin HU</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yuki%20TODO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Yuki TODO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Junkai%20JI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Junkai JI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zheng%20TANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zheng TANG</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-生物控制论、神经计算</dd></dl><br><dl> <dt class="TEXT-COL">  已发表：</dt><dd class="TEXT-COL">2015/04/16</dd></dl><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E98-D 编号：7</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">1365-1376</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2014EDP7418/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv5" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv5.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(1.4MB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e98-d_7_1365"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2015"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">乳腺癌是世界范围内的一种严重疾病，是女性癌症死亡的最大原因之一。传统的诊断不仅耗时而且容易受到影响。因此，人工智能（AI），尤其是神经网络，已被广泛用于辅助检测癌症。然而，近年来，神经元的计算能力引起了越来越多的关注。神经元的主要计算能力位于树突中。在本文中，提出了一种具有树突非线性（NMDN）的新型神经元模型来对威斯康星州乳腺癌数据库（WBCD）中的乳腺癌进行分类。在NMDN中，树突在实现兴奋性突触、抑制性突触、常量1突触和常量0突触时具有非线性，而不是简单地加权。此外，树突上突触之间的非线性相互作用被定义为突触输入的乘积。体体将分支的所有乘积相加以产生输出。引入基于反向传播的学习算法来训练 NMDN。将 NMDN 的性能与经典的反向传播神经网络 (BPNN) 进行了比较。仿真结果表明，NMDN在精度、收敛速度、稳定性和ROC曲线下面积（AUC）方面具有优越的性能。此外，对于ROC，对于连续统值，可以从树突形态中消除进化后现有的0连接分支以释放计算负载，但不影响分类性能。结果表明，神经元的计算能力被低估了，所提出的 NMDN 可能成为医学研究人员进一步研究的有趣选择。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1587/transfun.E94.A.795/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">用于学习多值逻辑网络的概率建模局部搜索</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Qiping%20CAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Qiping CAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Masahiro%20ISHII"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Masahiro ISHII</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zheng%20TANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zheng TANG</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-神经网络和生物工程</dd></dl><br><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E94-A号：2</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">795-805</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1587/transfun.E94.A.795/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv6" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv6.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(657.6KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e94-a_2_795"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2011"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">本文提出了一种用于多值逻辑（MVL）网络局部搜索方法的概率建模学习算法。学习模型（PMLS）有两个阶段：局部搜索（LS）阶段和概率建模（PM）阶段。 LS通过更新MVL网络的参数来执行搜索。它相当于误差测量的梯度下降，并导致误差的局部最小值，这代表了问题的良好解决方案。一旦 LS 陷入局部极小值，PM 阶段就会尝试为 LS 生成新的起点以进行进一步搜索。期望通过概率模型引导进一步的搜索到有希望的区域。因此，所提出的算法可以摆脱局部最小值并进一步搜索更好的结果。我们在许多随机生成的 MVL 网络上测试该算法。仿真结果表明，该算法优于其他改进的局部搜索学习方法，如随机动态局部搜索（SDLS）和混沌动态局部搜索（CDLS）。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2015EDP7397/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">多项目管理的时间绩效优化和资源冲突解决</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Cong%20LIU"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Cong LIU</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jiujun%20CHENG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jiujun CHENG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yirui%20WANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Yirui WANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-软件工程</dd></dl><br><dl> <dt class="TEXT-COL">  已发表：</dt><dd class="TEXT-COL">2015/12/04</dd></dl><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E99-D 编号：3</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">650-660</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2015EDP7397/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv7" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv7.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(798.6KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e99-d_3_650"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2016"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">时间绩效优化和资源冲突解决是多个项目管理环境中的两个重要挑战。与传统的项目管理相比，多项目管理通常面临着资源有限和不足、完成所有并发项目的期限紧迫和紧迫的问题。在这种情况下，迫切需要全局项目管理的时间绩效优化。据我们所知，现有的工作很少关注多项目管理的形式化建模和分析，以消除资源冲突并优化项目执行时间。这项工作提出了一种基于PRT-Net的方法，PRT-Net是一种基于Petri网的公式，专为一种受资源和时间约束的项目而定制。首先提出了基于PRT-Net的详细建模方法。然后，提出了资源冲突检测方法和相应的算法。接下来，提出了包括关键活动优先级策略和短等待优先级策略的优先级标准来解决资源冲突。最后，我们展示了如何通过设计资源冲突解决控制器来构建无冲突的 PRT-Net。通过实验，我们证明我们提出的优先策略可以确保全局多个项目的执行时间比不使用任何策略的项目要短得多。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2020EDL8102/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">一种阶梯球形进化搜索算法</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Haichuan%20YANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Haichuan YANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Rong-Long%20WANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Rong-Long WANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yuki%20TODO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Yuki TODO</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">信件-信息系统基础知识</dd></dl><br><dl> <dt class="TEXT-COL">  已发表：</dt><dd class="TEXT-COL">2020/12/02</dd></dl><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E104-D 编号：3</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">461-464</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2020EDL8102/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv8" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv8.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(512.8KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e104-d_3_461"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2021"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">2019年，提出了一种全新的算法——球形进化（SE）。 SE全新的搜索方式已经被证明具有强大的搜索能力。为了利用SE的优势，我们提出了一种称为梯子下降（LD）方法的新方法来改进SE的群体更新策略，并随后提出了梯子球形进化搜索（LSE）算法。随着迭代次数的增加，有资格产生后代的父代个体范围逐渐从整个种群变为当前最优个体，从而增强了算法的收敛能力。 IEEE CEC2017基准函数的实验结果表明了LSE的有效性。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.E92.D.78/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">基于量子干涉交叉的克隆选择算法及其在旅行商问题中的应用</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Hongwei%20DAI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Hongwei DAI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yu%20YANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Yu YANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Cunhua%20LI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Cunhua LI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jun%20SHI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jun SHI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zheng%20TANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zheng TANG</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-生物控制论、神经计算</dd></dl><br><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E92-D 编号：1</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">78-85</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.E92.D.78/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv9" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv9.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(603.3KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e92-d_1_78"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2009"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">克隆选择算法（CSA）以Burnet提出的克隆选择理论为基础，在过去十年中得到了广泛的关注和广泛的应用。然而，免疫细胞的增殖过程是无性的。也就是说，不同的免疫细胞之间不存在信息交换。因此传统的CSA往往效果不理想，容易陷入局部最优而早熟收敛。为了解决这个问题，受量子干涉力学的启发，引入了一种改进的量子交叉算子并将其嵌入到传统的CSA中。基于旅行商问题（TSP）的仿真结果证明了基于量子交叉的克隆选择算法的有效性。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2016EDP7152/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">使用单个树突神经元预测前往日本的游客人数</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Wei%20CHEN"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Wei CHEN</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jian%20SUN"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jian SUN</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jiu-Jun%20CHENG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jiu-Jun CHENG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jiahai%20WANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jiahai WANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yuki%20TODO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Yuki TODO</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-生物控制论、神经计算</dd></dl><br><dl> <dt class="TEXT-COL">  已发表：</dt><dd class="TEXT-COL">2016/10/18</dd></dl><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E100-D 编号：1</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">190-202</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2016EDP7152/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv10" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv10.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(1MB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e100-d_1_190"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2017"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">随着国际旅游业的快速发展，预测国际旅游市场的旅游需求已成为一个挑战。由于旅游时间序列的高波动性、不规则运动和非平稳性，传统的预测方法通常会遇到预测精度问题。在本研究中，提出了一种新颖的单树突神经元模型（SDNM）来执行旅游需求预测。首先，我们使用相空间重构来分析旅游的特征，并将时间序列重构为适当的相空间点。然后，利用最大李亚普诺夫指数来识别时间序列的混沌特性，从而确定预测的极限。最后，我们使用SDNM进行短期预测。每月赴日本外国游客人数预测的实验结果表明，所提出的 SDNM 比其他神经网络（包括多层感知器、神经模糊推理系统、Elman 网络和单个乘法神经元）更高效、更准确模型。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1587/transfun.E98.A.362/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">一种用于数值优化的多学习免疫算法</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shuaiqun%20WANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shuaiqun WANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=%20Aorigele"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR"> Aorigele</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yuki%20TODO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Yuki TODO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zheng%20TANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zheng TANG</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-数值分析与优化</dd></dl><br><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E98-A号：1</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">362-377</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1587/transfun.E98.A.362/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv11" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv11.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(2.5MB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e98-a_1_362"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2015"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">自然启发算法（NIA）的出现是计算智能领域的一个伟大里程碑。人工免疫算法（AIS）作为NIAs之一，模仿生物免疫系统的原理，在解决各种工程问题时展现出其有效性、隐式并行性、灵活性和适用性。然而，AIS由于其固有的随机搜索动态性，仍然存在进化早熟、局部极小值陷阱和收敛速度慢等问题。人们从种群多样性维护、自适应参数控制等不同方面做出了很大的努力来提高AIS的搜索性能。在本文中，我们在AIS中提出了一种新颖的多学习算子，以进一步丰富AIS的搜索动态。算法。还建立了将多个常用突变算子嵌入到抗体进化过程中的框架。选择鲍德温学习、柯西变异、高斯变异和横向变异四种不同的学习算子合并在一起作为多学习算子。可以预期，多重学习算子可以通过丰富的动态有效地平衡搜索的探索和利用。为了验证其性能，所提出的算法（称为多学习免疫算法（MLIA））应用于许多基准函数。实验结果证明了该算法在收敛速度和解质量方面的优越性。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1093/ietfec/e91-a.8.2223/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">一种扩展的横向交互式克隆选择算法及其应用</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Hongwei%20DAI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Hongwei DAI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jianchen%20ZHANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jianchen ZHANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zheng%20TANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zheng TANG</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-神经网络和生物工程</dd></dl><br><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E91-A号：8</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">2223-2231</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1093/ietfec/e91-a.8.2223/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv12" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv12.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(547.5KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e91-a_8_2223"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2008"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">基于Burnet提出的克隆选择原理，在免疫反应过程中，库成员之间不存在遗传物质的交叉，即以前的克隆选择模型中不同精英库之间不存在知识交流。结果，这些模型的搜索性能低下。为了解决这个问题，受独特型网络理论概念的启发，提出了一种扩展的横向交互式克隆选择算法（LICS）。在LICS中，抗体的成熟不仅通过体细胞超突变和B细胞的受体编辑，而且还通过其他抗体的刺激。刺激是通过记忆独特型上的一些常见基因片段来实现的，在此基础上还引入了横向交互受体编辑算子。然后，LICS 被应用于旅行商问题的几个基准实例。仿真结果表明，与其他传统算法相比，LICS 具有高效性和鲁棒性。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2017EDP7027/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">用于发现软件行为的两层框架：案例研究</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Cong%20LIU"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Cong LIU</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jianpeng%20ZHANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jianpeng ZHANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Guangming%20LI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Guangming LI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Qingtian%20ZENG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Qingtian ZENG</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-软件工程</dd></dl><br><dl> <dt class="TEXT-COL">  已发表：</dt><dd class="TEXT-COL">2017/08/23</dd></dl><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E101-D 编号：8</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">2005-2014</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2017EDP7027/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv13" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv13.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(1.4MB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e101-d_8_2005"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2018"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">在软件执行过程中，可以记录大量数据。通过利用执行数据，人们可以发现描述实际软件执行的行为模型。 ProM作为知名的开源流程挖掘工具包，集成了大量的流程挖掘技术，在广泛的领域有着广泛的应用。如何开发出更好的ProM软件，无论从用户体验还是软件性能角度来看，都至关重要。为了实现这一目标，我们需要研究 ProM 的真实执行行为，这可以提供有关其使用情况以及它如何响应用户操作的有用见解。本文旨在提出一种有效的方法来解决这一问题。为此，我们首先使用现有的 ProM 框架来捕获执行日志，而无需更改其架构。然后引入一个两层框架，通过分别表征用户交互行为和插件调用行为来支持准确的 ProM 行为发现。接下来，提出了获取用户交互行为模型和插件调用行为模型的详细发现技术。所有建议的方法均已实施。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1093/ietisy/e91-d.6.1813/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">改进的克隆选择算法结合蚁群优化</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Wei%20WANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Wei WANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Hongwei%20DAI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Hongwei DAI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Fangjia%20LI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Fangjia LI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zheng%20TANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zheng TANG</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-生物控制论、神经计算</dd></dl><br><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E91-D 编号：6</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">1813-1823</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1093/ietisy/e91-d.6.1813/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv14" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv14.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(682KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e91-d_6_1813"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2008"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">克隆选择算法（CSA）和蚁群优化算法（ACO）都受到自然现象的启发，都是解决复杂问题的有效工具。 CSA 可以并行且有效地利用和探索解决方案空间。然而，它不能使用足够的环境反馈信息，因此在搜索过程中必须进行大量的冗余重复。另一方面，ACO 基于通过分泌信息素间接合作觅食过程的概念。其正反馈能力较好，但由于初始信息素较少，收敛速度较慢。在本文中，我们提出了一种信息素链接器来结合这两种算法。所提出的混合克隆选择和蚁群优化（CSA-ACO）合理地利用了两种算法的优点，并克服了它们固有的缺点。基于旅行商问题的仿真结果证明了所提出的算法相对于一些传统技术的优点。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2021EDL8053/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">一种简单而有效的基于排序的差分进化</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jiayi%20LI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jiayi LI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Lin%20YANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Lin YANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Junyan%20YI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Junyan YI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Haichuan%20YANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Haichuan YANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yuki%20TODO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Yuki TODO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">LETTER-生物控制论、神经计算</dd></dl><br><dl> <dt class="TEXT-COL">  已发表：</dt><dd class="TEXT-COL">2021/10/05</dd></dl><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E105-D 编号：1</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">189-192</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2021EDL8053/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv15" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv15.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(927.6KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e105-d_1_189"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2022"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">差分进化（DE）算法简单有效。自从DE被提出以来，它被广泛用于解决各种复杂的优化问题。为了进一步利用 DE 的优势，我们通过对种群进行排序，提出了一种新的 DE 变体，称为基于排序的差分进化（RDE）。逐渐使用种群中较好的个体进行变异操作，从而提高算法的开发和探索能力。多个基准优化函数的实验结果表明，RDE 显着优于原始 DE，并且与其他两种最先进的 DE 变体相比具有竞争力。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1093/ietfec/e90-a.5.1085/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">一种学习多值逻辑网络的随机动态局部搜索方法</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Qiping%20CAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Qiping CAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Jianchen%20ZHANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Jianchen ZHANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zheng%20TANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zheng TANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Haruhiko%20KIMURA"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Haruhiko KIMURA</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-神经网络和生物工程</dd></dl><br><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E90-A号：5</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">1085-1092</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1093/ietfec/e90-a.5.1085/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv16" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv16.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(425.7KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e90-a_5_1085"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2007"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">在本文中，我们通过将随机动态引入传统的局部搜索方法，提出了一种用于多值逻辑（MVL）学习的随机动态局部搜索（SDLS）方法。所提出的学习网络保持了一些快速下降到全局最小值或局部最小值的趋势，同时通过允许学习期间的临时误差增加而有一定机会逃离局部最小值。因此，网络最终可能以非常高的概率达到全局最小状态或其最佳近似状态。仿真结果表明，该算法具有在合理的迭代次数内找到 MVL 网络学习全局最小值的优越能力。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1587/transfun.E95.A.1041/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">惯性估计学习自动机</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Junqi%20ZHANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Junqi ZHANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Lina%20NI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Lina NI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Chen%20XIE"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Chen XIE</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zheng%20TANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zheng TANG</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-数值分析与优化</dd></dl><br><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E95-A号：6</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">1041-1048</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals/10.1587/transfun.E95.A.1041/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv17" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv17.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(434KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e95-a_6_1041"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2012"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">本文提出了一种惯性估计学习自动机方案，通过该方案可以将环境的短期和长期视角纳入随机估计器中——长期信息以运行奖励概率估计的形式具体化，而短期信息则以运行奖励概率估计的形式具体化。通过考虑最近的响应是奖励还是惩罚而使用的术语信息。因此，当考虑短期观点时，随机估计器在估计器算法的上下文中变得相关。所提出的自动机采用惯性权重估计器作为短期视角，以在静态随机环境中运行时实现快速准确的收敛。根据所提出的惯性估计方案，动作奖励概率的估计受到环境的最后响应的影响。这样，在短时间内得到环境积极响应的行动就有机会被估计为“最优”，从而增加其选择概率，从而被选择。估计变得更加可靠，因此自动机可以快速准确地收敛到最佳动作。分析了该方案的渐近行为，并证明该方案在每个平稳随机环境下都是ε最优的。大量的仿真结果表明，当在平稳随机环境中运行时，所提出的算法比传统的基于随机估计器的 S ERI 方案以及基于确定性估计器的 DGPA 和 DPRI 方案收敛得更快。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2022EDP7119/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">一种非重访平衡优化算法</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Baohang%20ZHANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Baohang ZHANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Haichuan%20YANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Haichuan YANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Tao%20ZHENG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Tao ZHENG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Rong-Long%20WANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Rong-Long WANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-人工智能、数据挖掘</dd></dl><br><dl> <dt class="TEXT-COL">  已发表：</dt><dd class="TEXT-COL">2022/12/20</dd></dl><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E106-D 编号：3</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">365-373</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2022EDP7119/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv18" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv18.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(949.6KB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e106-d_3_365"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2023"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">平衡优化器 (EO) 是一种新颖的基于物理的元启发式优化算法，其灵感来自于估计受控体积质量平衡模型中的动力学和平衡状态。作为一种随机优化算法，EO不可避免地会产生重复的解，浪费了宝贵的评估机会。此外，过多的重复解决方案会增加算法陷入局部最优的风险。本文提出了一种基于双种群不重访（BNR）机制的改进EO算法，即BEO。它的目的是消除迭代过程中群体产生的重复解决方案，从而避免浪费评估机会。此外，当检测到重访解时，BNR机制会激活其独特的存档种群学习机制，辅助算法利用历史信息中的优秀基因生成高质量的解，这不仅提高了算法的种群多样性，还有助于算法摆脱了局部最优困境。 IEEE CEC2017 基准测试的实验结果表明，所提出的 BEO 算法优于其他七种代表性的元启发式优化技术，包括原始的 EO 算法。</p> </div></div></li><li><h4><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2022EDP7130/_p" style="color: #2c83a3;"><span class="TEXT-TITLE">伞状分层人工蜂群算法</span></a></h4><p class="gt-block"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Tao%20ZHENG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Tao ZHENG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Han%20ZHANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Han ZHANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Baohang%20ZHANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Baohang ZHANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Zonghui%20CAI"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Zonghui CAI</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Kaiyu%20WANG"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Kaiyu WANG</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yuki%20TODO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Yuki TODO</span></a>  <a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Shangce%20GAO"><span id="skip_info" class="notranslate TEXT-AUTHOR">Shangce GAO</span></a>  <br> </p><div class="data"> <dl><dt> </dt><dd class="TEXT-COL">论文-生物控制论、神经计算</dd></dl><br><dl> <dt class="TEXT-COL">  已发表：</dt><dd class="TEXT-COL">2022/12/05</dd></dl><dl class="TEXT-COL"><dt class="TEXT-COL">  成交量：</dt><dd class="TEXT-COL">E106-D 编号：3</dd><dt class="TEXT-COL">  页码：</dt><dd class="TEXT-COL">410-418</dd></dl></div><div class="action"><ul><li class="summary toggle"><a><i class="fas fa-angle-down"></i></a></li><li class="html"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information/10.1587/transinf.2022EDP7130/_p">HTML</a></li><li class="pdf"><form method="POST" name="ppv19" action="/globalppv/ppv/purchase.php" style="display: inline"> <a href="javascript:void(0)" onclick="document.ppv19.submit();return false;"> <i class="fas fa-file-pdf"></i><span id="skip_info" class="notranslate">PDF(1.2MB) </span>>> <span style="color: #800000;">购买这篇文章</span> </a> <input type="hidden" name="id" value="e106-d_3_410"> <input type="hidden" name="category" value=""> <input type="hidden" name="year" value="2023"> <input type="hidden" name="lang" value="zh-cn"> <input type="hidden" name="abst" value=""> <input type="hidden" name="cid" value=""> </form> <p></p></li></ul><div class="summary_txt"> <p class="TEXT-COL">很多优化算法都是从种群结构的角度来改进算法。然而，大多数改进方法只是在原有的种群结构上添加层次结构，未能从根本上改变其结构。在本文中，我们提出了一种伞状分层人工蜂群算法（UHABC）。首次在人工蜂群算法（ABC）中添加了历史信息层，并且允许该信息层与其他层交互生成信息。为了验证所提算法的有效性，我们将其与原始人工蜂群算法以及IEEE CEC2017上的五种代表性元启发式算法进行了比较。实验结果和统计分析表明，伞状机制有效提高了ABC的性能。</p> </div></div></li> </ul> </div> </section> <div class="pager" style="text-align:center;"> <ul> <span class="current">1</span><a href="/en_transactions/Author/a_name=Shangce GAO/PageNo/2" title="2页">2</a><a href="/en_transactions/Author/a_name=Shangce GAO/PageNo/2" title="下一页">>></a> </ul> </div> 1-20击(25击)  </div> <div class="right_box">   <section class="latest_issue"> <h4 id="skip_info" class="notranslate">Latest Issue</h4> <ul id="skip_info" class="notranslate"> <li class="a"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals">IEICE Trans. Fundamentals</a></li> <li class="b"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/communications">IEICE Trans. Communications</a></li> <li class="c"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/electronics">IEICE Trans. Electronics</a></li> <li class="d"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/information">IEICE Trans. Inf. & Syst.</a></li> <li class="elex"><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_publications/elex">IEICE Electronics Express</a></li> </ul> </section> </div> </div> </section>  <div id="link"></div> <div id="footer"></div> </section>  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.6.3/jquery.min.js"></script> <script> $(function() { // $("#header").load("/assets/tpl/header.html"); // $("#footer").load("/assets/tpl/footer.html"); // $("#form").load("/assets/tpl/form.html"); // $("#link").load("/assets/tpl/link.html"); // $("#aside").load("/assets/tpl/aside.html"); }); </script>  <script type="text/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/slick-carousel@1.8.1/slick/slick.min.js"></script>  <header> <div class="nav_sub">  <h1><a href="https://www.ieice.org/eng_r/index.html"><img src="https://global.ieice.org/assets/img/logo_w.png" alt=""></a></h1> <div class="nav-toggle"> <div> <span></span> <span></span> <span></span> </div> </div> <style> header .nav_sub { 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<li><a href="https://www.jstage.jst.go.jp/browse/nolta/-char/en">NOLTA</a></li> <li><a href="https://www.ieice.org/cs_r/eng/comex/">ComEX</a></li> </ul> <ul> <li><a href="https://www.ieice.org/publications/conferences/">会议</a></li> <li><a href="https://www.ieice.org/publications/proceedings/">论文集</a></li> <li><a href="https://www.journal.ieice.org/index.php?lang=E">期刊</a></li> <li><a href="https://www.ieice.org/publications/ken/index.php?lang=en">技术报告</a></li> <li><a href="https://webinar.ieice.org/">点播网络研讨会存档</a></li> </ul> </div> </div> </li> <li><span class="toggle"><a>存档<span class="plus"></span></a></span> <div class="nav_main_sub"> <div class="inner clearfix"> <ul> <li><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/_arc/">卷列表</a></li> <li><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/_arc_jpn/">卷表（日文版）</a></li> <li><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_publications/_arc/">卷列表（ELEX）</a></li> </ul> </div> </div> </li> <li><span class="toggle"><a>编辑委员会<span 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class="slide"><a href="https://www.ieice.org/eng_r/transactions/transactions_including_elex_comex_and_nolta.html"> <figure><img src="https://global.ieice.org/assets/img/link_02.jpg" alt="提交到 IEICE 反式"></figure> <div class="txt"> <h5>提交到 IEICE 反式</h5> <p>给作者的信息</p> </div> </a></div> <div class="slide"><a href="https://www.ieice.org/eng_r/information/topics.html"> <figure><img src="https://global.ieice.org/assets/img/link_03.jpg" alt="交易新闻"></figure> <div class="txt"> <h5>交易新闻</h5> <p> </p> </div> </a></div> <div class="slide"><a href="https://www.ieice.org/eng_r/ranking/index.html"> <figure><img src="https://global.ieice.org/assets/img/link_04.jpg" alt="热门文章"></figure> <div class="txt"> <h5>热门文章</h5> <p>前 10 名下载</p> </div> </a></div> </div> </section>   <script> $('.slider').slick({ autoplay: true, autoplaySpeed: 3000, speed: 2000, centerMode: true, //centerPadding: '60px', slidesToShow: 3, infinite: true, responsive: [ { breakpoint: 1300, settings: { centerMode: true, //centerPadding: 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href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_publications/editorial_board/EB/">Trans Commun.</a></li> <li><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_publications/editorial_board/EC/">Trans Electron.</a></li> <li><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_publications/editorial_board/ED/">Trans Inf. & Syst.</a></li> <li><a href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_publications/editorial_board/E_Archive/">存档</a></li>  </ul> </li> <li class="box"> <p class="gt-block toggle">提交并订阅<span class="plus"></span></p> <ul> <li><a href="https://www.ieice.org/eng_r/transactions/transactions_including_elex_comex_and_nolta.html">投稿指南</a></li> <li><a href="https://review.ieice.org/regist/regist_baseinfo_e.aspx">投稿</a></li> <li><a href="https://www.ieice.org/eng_r/member/subscription_member/index.html?id=c">提交订阅</a></li> </ul> </li> </ul> </nav> </div> <div class="nav_sub"> <div class="logo"><a href="/top"><img src="https://global.ieice.org/assets/img/logo_g.png" alt=""></a></div> <nav> <ul> <li><a 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