我校第五批青年科研创新团队在人工智能模式识别领域发表高水平论文
我校青年科研创新团队设立以来,各批次团队按照原定计划积∑极开展科研活动,陆续发表系列高水平学术论文。近日,第五批“基于深度图卷积网络模型的金融风险分析研究”创新团队负责人、信息学院崔丽欣副教授在※金融人工智能交叉研究领域取得重要进展,在国际人工智能模式识别领域旗舰期刊《Pattern Recognition》(简称PR)发表3篇论文。论文分别提出了两种新颖的结构特征选择学习算法,创新性地将结构特征交互信息引入经典Fused Lasso(融合套索模型)与Elastic Net(弹性》网模型),并在理论上将结构空间与原始向量空间的「特征进行了整合,融入了样本间结构交互信息。引入了半监督支持向量机(SVM)技术,并结合多★层卷积核构建了一个半监督多层卷积核支持向量机(SSMCK),用于类别客户信用评估数据集。该方法不仅基于广义微分算子在H1空间构建了基卷积核函ξ数,还进一步在H2与H3空间融入了基于深度学习策略ω的多层卷积核。
PR被认为是国际人工智能模式识别领域顶级期刊,2021年影响因ζ 子为7.74,中科院一区TOP期刊,根据2021年度爱思唯尔(Elsevier)官方CiteScore统计,PR在227本国际人工智『能期刊排名第9。
崔丽欣副教授长期从事人工智能、优化算法与互联◇网金融研究,主持国家自然科学基金青年科学基金项目、模式识别国家重点实验室开放课题,以及我校“第五批青年科研创新团队”与“青年英才”项目等4项。
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