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(fā)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(qū)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(huán)境下，特別是在非高斯噪聲環(huán)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(tài)圖來逼近真實的圖數(shù)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(shù)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(shù)據和噪音數(shù)據，然后在真實數(shù)據上進行相關熵調節(jié)來抑制非高斯噪聲,，同時利用干凈數(shù)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
