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学者姓名：邓新国
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Abstract ：
针对新工科背景下国产电子设计自动化（EDA）软件人才紧缺和培养难的状况，从教学内容调整、实践教学体系搭建和综合实践项目设置等方面提出“分层递进，产教融合”的模式，设计面向国产EDA人才培养的课程群实践教学体系，阐述如何采用课程群分层递进、一体化贯穿式，使实践教学体系可以有效覆盖各个层次的创新实践能力的培养，最后说明教学效果。
Keyword ：
EDA软件人才 EDA软件人才 创新实践能力 创新实践能力 实践教学体系 实践教学体系
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| GB/T 7714 | 陈家瑞 , 邓新国 , 陈振 . 面向国产EDA软件人才培养的课程群实践教学体系 [J]. | 计算机教育 , 2024 , PageCount-页数: 4 (07) : 174-177 . |
| MLA | 陈家瑞 等. "面向国产EDA软件人才培养的课程群实践教学体系" . | 计算机教育 PageCount-页数: 4 . 07 (2024) : 174-177 . |
| APA | 陈家瑞 , 邓新国 , 陈振 . 面向国产EDA软件人才培养的课程群实践教学体系 . | 计算机教育 , 2024 , PageCount-页数: 4 (07) , 174-177 . |
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Abstract ：
基于国内外地铁列车驾驶技术的发展现状,提出并阐述了地铁列车驾驶技术发展的4个阶段为人工驾驶、自动驾驶、无人驾驶、智能无人驾驶.概括了我国无人驾驶地铁列车的建设情况,针对目前基于神经网络这类机器学习方法的列车控制方法可解释性差的弊端,引入了深度模糊系统的概念,提出了基于人机混合智能的地铁智能无人驾驶基本框图,为将处理紧急情况的专家经验、人工智能算法和无人驾驶系统结合起来,实现智能无人驾驶提供了一种具有前景的解决思路.
Keyword ：
人工智能 人工智能 人机混合智能 人机混合智能 地铁 地铁 无人驾驶 无人驾驶 智能无人驾驶 智能无人驾驶
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| GB/T 7714 | 赖文柱 , 陈德旺 , 何振峰 et al. 地铁列车驾驶技术发展综述:从人工驾驶到智能无人驾驶 [J]. | 智能科学与技术学报 , 2022 , 4 (3) : 335-343 . |
| MLA | 赖文柱 et al. "地铁列车驾驶技术发展综述:从人工驾驶到智能无人驾驶" . | 智能科学与技术学报 4 . 3 (2022) : 335-343 . |
| APA | 赖文柱 , 陈德旺 , 何振峰 , 邓新国 , GIUSEPPE CARLO Marano . 地铁列车驾驶技术发展综述:从人工驾驶到智能无人驾驶 . | 智能科学与技术学报 , 2022 , 4 (3) , 335-343 . |
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Abstract ：
基于国内外地铁列车驾驶技术的发展现状,阐述了地铁列车智能驾驶发展及研究的必要性.针对当前无人驾驶采用的机器学习算法可解释性差的缺陷,引入模糊系统,提出了基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统,以两种方式实现人机混合智能.探索了结合认知系统的地铁列车无人驾驶系统,为实现真正意义上的强人工智能地铁列车无人驾驶系统提供了一种面向未来的解决方案.
Keyword ：
人机混合智能 人机混合智能 地铁 地铁 无人驾驶 无人驾驶
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| GB/T 7714 | 黄本遵 , 陈德旺 , 何振峰 et al. 基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统研究 [J]. | 智能科学与技术学报 , 2022 , 4 (4) : 584-591 . |
| MLA | 黄本遵 et al. "基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统研究" . | 智能科学与技术学报 4 . 4 (2022) : 584-591 . |
| APA | 黄本遵 , 陈德旺 , 何振峰 , 邓新国 , GIUSEPPE CARLO Marano . 基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统研究 . | 智能科学与技术学报 , 2022 , 4 (4) , 584-591 . |
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Abstract ：
工艺参数选择是动力电池焊接行业面临的困难,为提升动力电池焊接效率并满足多项目标,采用核岭回归与多目标粒子群优化算法相结合的方法辅助优化工艺参数选择。构造了工艺参数对应的焊接下限,继而利用基于高斯核函数的核岭回归模型进行拟合;多目标粒子群的每个粒子代表一组工艺参数,通过群体进化与变异、引导者选取与优化、解集维护3种操作,并结合回归模型,有效获取了指定焊接目标下的最优解集。该方法还借鉴K近邻算法思想设计评价标准,以度量每个解的可靠性,进一步筛选更优质的解,保证所选工艺参数有更高的容错性。所提方法解决了电池焊接行业目前面临的问题,具有极其重要的应用价值。
Keyword ：
动力电池 动力电池 多目标粒子群优化 多目标粒子群优化 工艺参数 工艺参数 核岭回归 核岭回归 激光焊接 激光焊接
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| GB/T 7714 | 邓新国 , 王磊 , 陈家瑞 et al. 结合核岭回归与多目标粒子群优化算法的激光焊接工艺参数预测 [J]. | 计算机集成制造系统 , 2021 , 27 (11) : 3131-3137 . |
| MLA | 邓新国 et al. "结合核岭回归与多目标粒子群优化算法的激光焊接工艺参数预测" . | 计算机集成制造系统 27 . 11 (2021) : 3131-3137 . |
| APA | 邓新国 , 王磊 , 陈家瑞 , 徐海威 . 结合核岭回归与多目标粒子群优化算法的激光焊接工艺参数预测 . | 计算机集成制造系统 , 2021 , 27 (11) , 3131-3137 . |
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Abstract ：
The selection of process parameters is a difficult problem in current power battery welding industry. To improve the efficiency of power battery welding and to solve the difficulty in selecting process parameters for meeting multiple objectives, a solution combining kernel ridge regression and Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) was adopted. In this scheme, the welding lower limit corresponding to process parameters was set, and the kernel ridge regression model was used for simulation based on Gauss kernel function. A set of process parameters was represented as a particle of MOPSO, and by means of a regression model, an optimal solution set for the specified welding objective was effectively obtained through three operational steps consisting of the evolution and variation of the population, the selection and optimization of the guide and the maintenance of solution set. In addition, K-nearest neighbor algorithm was referenced for designing an evaluation criterion to measure the reliability of each solution and further screen better solutions, which ensured that the selected process parameters own higher fault tolerance. The proposed method had solved the difficult problem in selecting process parameters faced by current power battery welding industry, which would enhance the efficiency and effectiveness of power battery welding. © 2021, Editorial Department of CIMS. All right reserved.
Keyword ：
Efficiency Efficiency Electric batteries Electric batteries Fault tolerance Fault tolerance Laser beam welding Laser beam welding Multiobjective optimization Multiobjective optimization Nearest neighbor search Nearest neighbor search Particle swarm optimization (PSO) Particle swarm optimization (PSO) Regression analysis Regression analysis
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| GB/T 7714 | Deng, Xinguo , Wang, Lei , Chen, Jiarui et al. Prediction of laser welding process parameters by kernel ridge regression and MOPSO [J]. | Computer Integrated Manufacturing Systems, CIMS , 2021 , 27 (11) : 3131-3137 . |
| MLA | Deng, Xinguo et al. "Prediction of laser welding process parameters by kernel ridge regression and MOPSO" . | Computer Integrated Manufacturing Systems, CIMS 27 . 11 (2021) : 3131-3137 . |
| APA | Deng, Xinguo , Wang, Lei , Chen, Jiarui , Xu, Haiwei . Prediction of laser welding process parameters by kernel ridge regression and MOPSO . | Computer Integrated Manufacturing Systems, CIMS , 2021 , 27 (11) , 3131-3137 . |
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Abstract ：
逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分.针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题,该文提出一种结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法.首先,通过代价预估函数确定引脚的布线顺序,使用改进A*算法初始化有序逃逸布线.接着,优化同长度布线路径,调整拥挤区域布线路径.最后,使用A*算法和广度优先搜索进行拆线重布.实验结果表明,该方法对给出的所有测试用例都实现了100％的逃逸,得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解,CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6％,?97.8％,总体线长也接近最优.提出的方法能够明显减少寻找可行解的时间,提高布线质量.
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| GB/T 7714 | 邓新国 , 叶似锦 , 陈家瑞 et al. 结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线 [J]. | 电子与信息学报 , 2021 , 43 (6) : 1609-1616 . |
| MLA | 邓新国 et al. "结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线" . | 电子与信息学报 43 . 6 (2021) : 1609-1616 . |
| APA | 邓新国 , 叶似锦 , 陈家瑞 , 陈传东 . 结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线 . | 电子与信息学报 , 2021 , 43 (6) , 1609-1616 . |
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Abstract ：
电阻点焊是多种因素交互作用的复杂过程。该过程的复杂性加上数据规模小和工艺不稳定问题使得难以建立精确的数学模型来对电阻点焊参数进行预测。该文提出一种将贝叶斯极限梯度提升机(Bayes-XGBoost)与粒子群优化(PSO)算法结合的方法,对厚度为0.15 mm的镍片和0.4 mm的不锈钢电池正极帽选取合适的样本特征和样本组合;利用极限梯度提升机(XGBoost)的非线性切分能力和防控过拟合机制对点焊工艺参数进行正向训练,并引入贝叶斯优化为梯度提升机选取最佳超参数;利用粒子群优化算法的全局寻优能力,对可变目标值的工艺参数进行反向预测,从而得到最优工艺参数。电阻点焊实验表明该方法比文中其他对比算法具...
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极限梯度提升机 极限梯度提升机 电阻点焊参数 电阻点焊参数 粒子群优化 粒子群优化 贝叶斯优化 贝叶斯优化
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| GB/T 7714 | 邓新国 , 游纬豪 , 徐海威 . 贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测 [J]. | 电子与信息学报 , 2021 , 43 (04) : 1042-1049 . |
| MLA | 邓新国 et al. "贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测" . | 电子与信息学报 43 . 04 (2021) : 1042-1049 . |
| APA | 邓新国 , 游纬豪 , 徐海威 . 贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测 . | 电子与信息学报 , 2021 , 43 (04) , 1042-1049 . |
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Abstract ：
逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分。针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题,该文提出一种结合改进A~*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法。首先,通过代价预估函数确定引脚的布线顺序,使用改进A~*算法初始化有序逃逸布线。接着,优化同长度布线路径,调整拥挤区域布线路径。最后,使用A~*算法和广度优先搜索进行拆线重布。实验结果表明,该方法对给出的所有测试用例都实现了100%的逃逸,得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解,CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6%, 97.8%,总体线长也接近最优。提出的...
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A~*算法 A~*算法 拆线重布 拆线重布 最短路径 最短路径 有序逃逸布线 有序逃逸布线
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| GB/T 7714 | 邓新国 , 叶似锦 , 陈家瑞 et al. 结合改进A~*算法与拆线重布的有序逃逸布线 [J]. | 电子与信息学报 , 2021 , 43 (06) : 1609-1616 . |
| MLA | 邓新国 et al. "结合改进A~*算法与拆线重布的有序逃逸布线" . | 电子与信息学报 43 . 06 (2021) : 1609-1616 . |
| APA | 邓新国 , 叶似锦 , 陈家瑞 , 陈传东 . 结合改进A~*算法与拆线重布的有序逃逸布线 . | 电子与信息学报 , 2021 , 43 (06) , 1609-1616 . |
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Abstract ：
电阻点焊是多种因素交互作用的复杂过程.该过程的复杂性加上数据规模小和工艺不稳定问题使得难以建立精确的数学模型来对电阻点焊参数进行预测.该文提出一种将贝叶斯极限梯度提升机(Bayes-XGBoost)与粒子群优化(PSO)算法结合的方法,对厚度为0.15 mm的镍片和0.4 mm的不锈钢电池正极帽选取合适的样本特征和样本组合;利用极限梯度提升机(XGBoost)的非线性切分能力和防控过拟合机制对点焊工艺参数进行正向训练,并引入贝叶斯优化为梯度提升机选取最佳超参数;利用粒子群优化算法的全局寻优能力,对可变目标值的工艺参数进行反向预测,从而得到最优工艺参数.电阻点焊实验表明该方法比文中其他对比算法具有较强的综合性能,能够有效辅助点焊工艺.
Keyword ：
极限梯度提升机 极限梯度提升机 电阻点焊参数 电阻点焊参数 粒子群优化 粒子群优化 贝叶斯优化 贝叶斯优化
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| GB/T 7714 | 邓新国 , 游纬豪 , 徐海威 . 贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测 [J]. | 电子与信息学报 , 2021 , 43 (4) : 1042-1049 . |
| MLA | 邓新国 et al. "贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测" . | 电子与信息学报 43 . 4 (2021) : 1042-1049 . |
| APA | 邓新国 , 游纬豪 , 徐海威 . 贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测 . | 电子与信息学报 , 2021 , 43 (4) , 1042-1049 . |
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Abstract ：
为了克服推荐算法的静态性缺点,提出融合相似用户和信任关系的动态反馈协同过滤推荐算法.该算法用动态因子融合相似用户和信任关系,动态因子初始取随机数,根据用户反馈和系统预测的误差建立正负反馈机制.按照反馈类型,选择增值或衰减函数适当调整动态因子,以便系统更好预测用户评分.在真实数据集Epinions上的实验表明,采用正负反馈的动态融合算法,不仅克服了静态性缺点,而且较基于相似用户或者信任关系的推荐进一步提高了推荐准确率.
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信任关系 信任关系 动态融合 动态融合 协同过滤推荐 协同过滤推荐 相似用户 相似用户
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| GB/T 7714 | 高董英 , 邓新国 , 肖如良 . 融合相似用户和信任关系的动态反馈协同过滤推荐算法 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2017 , 45 (1) : 25-31 . |
| MLA | 高董英 et al. "融合相似用户和信任关系的动态反馈协同过滤推荐算法" . | 福州大学学报（自然科学版） 45 . 1 (2017) : 25-31 . |
| APA | 高董英 , 邓新国 , 肖如良 . 融合相似用户和信任关系的动态反馈协同过滤推荐算法 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2017 , 45 (1) , 25-31 . |
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