近日，煙臺大學計算機與控制工程學院劉驚雷教授團隊在國際著名期刊Expert Systems with Applications和Information Sciences上發表研究論文“Noise-tolerant clustering via joint doubly stochastic matrix regularization and dual sparse coding”和“Noise-aware clustering based on maximum correntropy criterion and adaptive graph regularization”。Expert Systems with Applications和Information Sciences雜志都是中科院一區Top期刊。兩篇論文的通訊作者均為我校劉驚雷教授。
基于相關熵的噪音感知處理方法圖
兩篇論文關注的是在噪聲環境下，特別是在非高斯噪聲環境下，如何提高機器學習效率的問題。前者論文通過構造一個雙隨機矩陣表達的動態圖來逼近真實的圖數據，并通過雙稀疏編碼，即通過潛在空間坐標的稀疏和該坐標下系數的稀疏來有效去除噪音；后者論文主要是通過矩陣加法模型剝離出干凈數據和噪音數據，然后在真實數據上進行相關熵調節來抑制非高斯噪聲，同時利用干凈數據的上下文近鄰來獲取圖的真實拓撲結構，從而提高了機器學習的精度。
論文鏈接：
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119814
https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.01.024
來稿時間：3月14日 審核：曲世金 責任編輯：徐揚
