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基于代理模型的XAI可解释性量化评估方法
被引量:
1
1
作者
李瑶
王春露
+3 位作者
左兴权
黄海
丁忆宁
张修建
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期680-688,共9页
可解释人工智能(explainable artificial intelligence, XAI)近年来发展迅速,已出现多种人工智能模型的解释技术,但是目前缺乏XAI可解释性的定量评估方法.已有评估方法大多需借助用户实验进行评估,这种方法耗时长且成本高昂.针对基于代...
可解释人工智能(explainable artificial intelligence, XAI)近年来发展迅速,已出现多种人工智能模型的解释技术,但是目前缺乏XAI可解释性的定量评估方法.已有评估方法大多需借助用户实验进行评估,这种方法耗时长且成本高昂.针对基于代理模型的XAI,提出一种可解释性量化评估方法.首先,针对这类XAI设计一些指标并给出计算方法,构建包含10个指标的评估指标体系,从一致性、用户理解性、因果性、有效性、稳定性5个维度来评估XAI的可解释性;然后,对于包含多个指标的维度,将熵权法与TOPSIS相结合,建立综合评估模型来评估该维度上的可解释性;最后,将该评估方法用于评估6个基于规则代理模型的XAI的可解释性.实验结果表明,所提出方法能够展现XAI在不同维度上的可解释性水平,用户可根据需求选取合适的XAI.
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关键词
可解释人工智能
可解释性评估
评估模型
代理模型
规则模型
定量评估
原文传递
人工智能可解释性评估研究综述
被引量:
6
2
作者
李瑶
左兴权
+2 位作者
王春露
黄海
张修建
《导航定位与授时》
CSCD
2022年第6期13-24,共12页
近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性...
近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性的工作。综述了XAI的可解释性评估方法,首先,介绍了XAI的可解释性及其评估的概念和分类;其次,总结和梳理了一些可解释性的特性;在此基础上,从可解释性评估方法和可解释性评估框架两方面,综述和分析了当前可解释性评估工作;最后,总结了当前人工智能可解释性评估研究的不足,并展望了其未来发展方向。
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关键词
可解释性评估
人工智能可解释性
主观评估
客观评估
评估方法
神经网络
深度学习
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职称材料
基于残差SDE-Net的深度神经网络不确定性估计
3
作者
王永光
姚淑珍
谭火彬
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1991-2000,共10页
神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题,一是在处理大规模数据集时,随着网络层次的增加会导致性能退化;二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数...
神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题,一是在处理大规模数据集时,随着网络层次的增加会导致性能退化;二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数据所引起的偶然不确定性问题时性能较差。为此设计了一种残差SDE-Net(ResSDE-Net),该模型采用了改进的残差网络(ResNets)中的残差块,并应用于SDE-Net以获得一致稳定性和更高的性能;针对具有噪声或高丢失率的分布内数据,引入具有平移等变性的卷积条件神经过程(ConvCNPs)进行数据修复,从而提高ResSDE-Net处理此类数据的性能。实验结果表明:ResSDE-Net在处理分布内和分布外的数据时获得了一致稳定的性能,并在丢失了70%像素的MNIST、CIFAR10及实拍的SVHN数据集上,仍然分别获得89.89%、65.22%和93.02%的平均准确率。
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关键词
神经随机微分方程
卷积条件神经过程
不确定性估计
残差块
深度神经网络
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职称材料
基于ESB和BPM的计量检定集成平台关键技术研究与实现
被引量:
3
4
作者
李皓月
杨平
+1 位作者
张修建
丁亦嘉
《计算机测量与控制》
2023年第2期217-222,共6页
计量是现代工业发展的基础,计量检定信息系统是实现工业计量规范化、体系化、数字化目标的重要工具;面对大量异构的信息系统和数字设备的软件接口、复杂的计量业务流程、频繁变更的需求,高质量敏捷搭建计量检定系统的难度日益增加;为解...
计量是现代工业发展的基础,计量检定信息系统是实现工业计量规范化、体系化、数字化目标的重要工具;面对大量异构的信息系统和数字设备的软件接口、复杂的计量业务流程、频繁变更的需求,高质量敏捷搭建计量检定系统的难度日益增加;为解决计量检定系统内外软件接口的高质量集成和软件接口的全生命周期管理,进行计量检定业务流程驱动的敏捷开发,采用集成ESB和BPM平台化的软件架构方法,不仅实现了大量异构接口的快速接入和全生命周期管理,也实现了基于计量业务流程的快速低代码开发;经实际应用提升了软件质量和可靠性,提升了软件项目开发速度和效率,满足了大中型企业计量管理的应用需求。
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关键词
计量检定
软件接口
敏捷开发
软件架构
ESB
BPM
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职称材料
题名
基于代理模型的XAI可解释性量化评估方法
被引量:
1
1
作者
李瑶
王春露
左兴权
黄海
丁忆宁
张修建
机构
北京邮电大学网络空间安全学院
北京邮电大学计算机学院
可信分布式计算
与
服务教育部
重点
实验室
北京航天
计量
测试
技术研究所
国家
市场监管
重点
实验室
(
人工智能
计量
测试
与
标准
)
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期680-688,共9页
文摘
可解释人工智能(explainable artificial intelligence, XAI)近年来发展迅速,已出现多种人工智能模型的解释技术,但是目前缺乏XAI可解释性的定量评估方法.已有评估方法大多需借助用户实验进行评估,这种方法耗时长且成本高昂.针对基于代理模型的XAI,提出一种可解释性量化评估方法.首先,针对这类XAI设计一些指标并给出计算方法,构建包含10个指标的评估指标体系,从一致性、用户理解性、因果性、有效性、稳定性5个维度来评估XAI的可解释性;然后,对于包含多个指标的维度,将熵权法与TOPSIS相结合,建立综合评估模型来评估该维度上的可解释性;最后,将该评估方法用于评估6个基于规则代理模型的XAI的可解释性.实验结果表明,所提出方法能够展现XAI在不同维度上的可解释性水平,用户可根据需求选取合适的XAI.
关键词
可解释人工智能
可解释性评估
评估模型
代理模型
规则模型
定量评估
Keywords
explainable artificial intelligence
interpretability evaluation
evaluation model
surrogate model
rule model
quantitative evaluation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
人工智能可解释性评估研究综述
被引量:
6
2
作者
李瑶
左兴权
王春露
黄海
张修建
机构
北京邮电大学网络空间安全学院
北京邮电大学计算机学院
可信分布式计算
与
服务教育部
重点
实验室
北京航天
计量
测试
技术研究所
国家
市场监管
重点
实验室
(
人工智能
计量
测试
与
标准
)
出处
《导航定位与授时》
CSCD
2022年第6期13-24,共12页
文摘
近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性的工作。综述了XAI的可解释性评估方法,首先,介绍了XAI的可解释性及其评估的概念和分类;其次,总结和梳理了一些可解释性的特性;在此基础上,从可解释性评估方法和可解释性评估框架两方面,综述和分析了当前可解释性评估工作;最后,总结了当前人工智能可解释性评估研究的不足,并展望了其未来发展方向。
关键词
可解释性评估
人工智能可解释性
主观评估
客观评估
评估方法
神经网络
深度学习
Keywords
Interpretability evaluation
Artificial intelligence interpretability
Subjective evaluation
Objective evaluation
Evaluation method
Neural network
Deep learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于残差SDE-Net的深度神经网络不确定性估计
3
作者
王永光
姚淑珍
谭火彬
机构
北京航空航天大学计算机学院
北京航天
计量
测试
技术研究所
北京航空航天大学软件学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1991-2000,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1402600)。
文摘
神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题,一是在处理大规模数据集时,随着网络层次的增加会导致性能退化;二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数据所引起的偶然不确定性问题时性能较差。为此设计了一种残差SDE-Net(ResSDE-Net),该模型采用了改进的残差网络(ResNets)中的残差块,并应用于SDE-Net以获得一致稳定性和更高的性能;针对具有噪声或高丢失率的分布内数据,引入具有平移等变性的卷积条件神经过程(ConvCNPs)进行数据修复,从而提高ResSDE-Net处理此类数据的性能。实验结果表明:ResSDE-Net在处理分布内和分布外的数据时获得了一致稳定的性能,并在丢失了70%像素的MNIST、CIFAR10及实拍的SVHN数据集上,仍然分别获得89.89%、65.22%和93.02%的平均准确率。
关键词
神经随机微分方程
卷积条件神经过程
不确定性估计
残差块
深度神经网络
Keywords
neural stochastic differential equation
convolutional conditional neural processes
uncertainty estimates
residual blocks
deep neural networks
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于ESB和BPM的计量检定集成平台关键技术研究与实现
被引量:
3
4
作者
李皓月
杨平
张修建
丁亦嘉
机构
北京航天
计量
测试
技术研究所、
国家
市场监管
重点
实验室
(
人工智能
计量
测试
与
标准
)
出处
《计算机测量与控制》
2023年第2期217-222,共6页
文摘
计量是现代工业发展的基础,计量检定信息系统是实现工业计量规范化、体系化、数字化目标的重要工具;面对大量异构的信息系统和数字设备的软件接口、复杂的计量业务流程、频繁变更的需求,高质量敏捷搭建计量检定系统的难度日益增加;为解决计量检定系统内外软件接口的高质量集成和软件接口的全生命周期管理,进行计量检定业务流程驱动的敏捷开发,采用集成ESB和BPM平台化的软件架构方法,不仅实现了大量异构接口的快速接入和全生命周期管理,也实现了基于计量业务流程的快速低代码开发;经实际应用提升了软件质量和可靠性,提升了软件项目开发速度和效率,满足了大中型企业计量管理的应用需求。
关键词
计量检定
软件接口
敏捷开发
软件架构
ESB
BPM
Keywords
metrological and verification
software interface
agile development
software architecture
ESB
BPM
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于代理模型的XAI可解释性量化评估方法
李瑶
王春露
左兴权
黄海
丁忆宁
张修建
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
原文传递
2
人工智能可解释性评估研究综述
李瑶
左兴权
王春露
黄海
张修建
《导航定位与授时》
CSCD
2022
6
下载PDF
职称材料
3
基于残差SDE-Net的深度神经网络不确定性估计
王永光
姚淑珍
谭火彬
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
4
基于ESB和BPM的计量检定集成平台关键技术研究与实现
李皓月
杨平
张修建
丁亦嘉
《计算机测量与控制》
2023
3
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职称材料
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