徐义田教授最新研究成果在IEEE会刊在线发表

本网讯 日前，理学院数学系徐义田教授作为通讯作者，在信息处理和智能计算领域国际顶级期刊IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst.上在线发表了题为“Safe Screening Rules for Accelerating Twin Support Vector Machine Classification”的论文。

支持向量机是针对小样本提出的一种有效的数据分类方法，目前已广泛应用到很多领域。针对大规模数据如何提高其计算效率是一个热门话题。该论文首次针对双子支持向量机提出了安全的样本筛选方法，该方法在保证模型的解完全一致的情况下大大缩减了求解问题的规模，从而加快其求解速度。在当今大数据时代，这是一项十分有意义的研究工作。

2016级博士生潘贤丽为该论文第一作者，该生在硕士期间曾获国家奖学金，其硕士论文荣获中国农业大学十佳优秀硕士论文。2014级博士生杨智基为该论文第二作者。该研究得到了国家自然科学基金和北京自然基金的资助。

徐义田教授从事支持向量机方面的研究，近几年发表SCI论文30余篇，部分成果已发表在计算机领域顶级期刊IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 和IEEE Trans. Cybern.上。IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. (5-IF: 5.167)位列中科院期刊分区一区，在JCR期刊所有COMPUTER SCIENCE类中排名为13 /383。