近日，我院計算機科學與技術專業2018級碩士研究生劉明同學以第一作者在《Information Sciences》（中科院分區1區，TOP期刊，IF=5.91）上發表了題目為“A modified real-value negative selection detector-based oversampling approach for multiclass imbalance problems”的研究論文（DOI：10.1016/j.ins.2020.12.058），實現了學院信息類碩士研究生發表高水平論文的新突破。

多類不平衡學習是當前機器學習和深度學習領域面臨的重大挑戰，該文将實值否定選擇思想用于上采樣方法設計，構造出便于學習的數據集，較好的解決了這一難題。論文主要工作在于對實值否定選擇算法進行了改進，并将其融入到上采樣方法中，提出了監督機制這一概念，可以很好地防止傳統上采樣方法過度泛化問題。此外，論文還基于擁擠密度方法和實值否定選擇算法提出了一種有效的權重選擇方法來減輕類内分布不平衡。該研究為當前多類不平衡學習研究提供了一種有效的解決方法。

近年來，學院緊緊圍繞學校第三次黨代會精神提出的“一流學科”建設目标，狠抓碩士研究生培養質量，積極引導和鼓勵研究生開展創新性研究，加強學術訓練，不斷提升研究生培養質量和科研創新能力。劉明同學是我校2014級計算機科學與技術專業本科生，在董明剛教授的精心指導下，他本科畢業設計期間就發表了中文核心期刊論文。在攻讀碩士期間，他潛心鑽研，踏實工作，研究工作取得了重要進展，目前已經完成3篇高質量論文。近年信息科學與工程學院碩士研究生先後在《Information Sciences》、《Journal of Systems and Software》、《Neurocomputing》、《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》等國際國内重要期刊發表多篇高質量SCI收錄論文，這是學院研究生培養改革取得積極成效的重要體現。

論文鍊接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002002552031224X

https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.058

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