近日，烟台大学计算机与控制工程学院刘惊雷教授团队在国际著名期刊Expert Systems with Applications和Information Sciences上发表研究论文“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杂志都是中科院一区Top期刊。两篇论文的通讯作者均为我校刘惊雷教授。

基于相关熵的噪音感知处理方法图

两篇论文关注的是在噪声环境下，特别是在非高斯噪声环境下，如何提高机器学习效率的问题。前者论文通过构造一个双随机矩阵表达的动态图来逼近真实的图数据，并通过双稀疏编码，即通过潜在空间坐标的稀疏和该坐标下系数的稀疏来有效去除噪音；后者论文主要是通过矩阵加法模型剥离出干净数据和噪音数据，然后在真实数据上进行相关熵调节来抑制非高斯噪声，同时利用干净数据的上下文近邻来获取图的真实拓扑结构，从而提高了机器学习的精度。

论文链接：

https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119814

https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.01.024

来稿时间：3月14日 审核：曲世金 责任编辑：徐扬