近日，我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杂志均为中科院一区Top期刊。第一篇论文的第一作者为烟台大学研究生时照群，烟台大学为第一署名单位；第二篇论文的第一作者为山东工商学院研究生李洛溪，烟台大学为第二署名单位；两篇论文的通讯作者均为刘惊雷。

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。第一篇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，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；第二篇论文通过矩阵加法模型剥离出干净数据和噪音数据，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

作者：胡新慧  责任编辑：王莹洁  审核：段昕