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    歡迎訪問控制科學與工程學院

    我院劉偉鋒教授于模式識別領域國際期刊(Pattern Recognition)發表論文

    作者:發布者:李芳發布時間:2020-11-26瀏覽次數:288

    近日,控制科學與工程學院劉偉鋒教授團隊在遷移學習中領域自適應研究方面取得新進展,相關研究論文“Unified Cross-domain Classification via Geometric and Statistical AdaptationsUCGS)于Pattern RecognitionPR)在線發表。劉偉鋒教授為論文第一作者同時為論文通訊作者,中國石油大學(華東)為第一署名單位。

    Pattern Recognition是模式識別領域的頂級期刊之一,SCI二區Top期刊,2019年影響因子(Impact Factor7.196,在全球機器學習與模式識別領域具有很高的影響力。

    Graphical user interface, application

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    劉偉鋒教授于模式識別期刊(PR)發表論文

     

    遷移學習放寬了傳統機器學習服從獨立同分布這一假設,從而使得參與學習的領域或者任務可以服從不同的概率分布。領域自適應是遷移學習研究的最為充分的問題,也是目前研究的熱點。UCGS采用了雙角度適配的方法:一方面利用最大均值差異(Maximum Mean Discrepancy, MMD)度量域間分布差異,通過最小MMD距離,使得兩個領域的數據均值相互靠近;另外一方面,靈活運用Nystr?m估計的方法建立一個域不變的幾何圖結構從幾何角度建立域間聯系。這樣,從兩個互補角度進行域間分布適配,所得到的學習模型能夠對領域間的分布差異具有更好的魯棒性。

    劉偉鋒教授團隊主要從事模式識別和機器學習理論及相關應用的研究,近年來在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,IEEE Transactions on Image Processing,IEEE Transactions on Cybernetics等國際權威期刊上發表學術論文近百篇,其中10篇論文入選ESI高被引論文,3篇入選ESI熱點論文。

    論文鏈接如下:

      https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320320304611


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