我校硕士研究生在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》发表最新研究成果
近日,我校计算机与信息学院 PRiSE(Pattern Recognition and Intelligence Software Engineering)研究团队 2023 级硕士研究生郭啸行在多视图子空间聚类领域取得新进展。相关成果发表在神经网络与机器学习领域国际顶级期刊 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(中科院一区TOP,IF=8.9),题为“Contrastive-Driven Diversity and Consistency exploration in Tensorized Multi-view Subspace Clustering”。安徽工程大学为论文第一完成单位。该研究围绕多视图子空间聚类问题,借鉴并引入了对比学习思想,为多视图数据中互补信息与一致性信息的建模提供了新的解决方案。研究通过构建统一框架,有效融合了表示学习、图正则化和张量约束等方法,在多个公开数据集上的实验均取得了优异表现,验证了方法的有效性与鲁棒性。图1 算法框架图图2 算法参数敏感性分析、收敛性分析PRiSE 团队简介
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