近日，我院计算机科学与技术专业2018级硕士研究生刘明同学以第一作者在《Information Sciences》（中科院分区1区，TOP期刊，IF=5.91）上发表了题目为“A modified real-value negative selection detector-based oversampling approach for multiclass imbalance problems”的研究论文（DOI：10.1016/j.ins.2020.12.058），实现了学院信息类硕士研究生发表高水平论文的新突破。

多类不平衡学习是当前机器学习和深度学习领域面临的重大挑战，该文将实值否定选择思想用于上采样方法设计，构造出便于学习的数据集，较好的解决了这一难题。论文主要工作在于对实值否定选择算法进行了改进，并将其融入到上采样方法中，提出了监督机制这一概念，可以很好地防止传统上采样方法过度泛化问题。此外，论文还基于拥挤密度方法和实值否定选择算法提出了一种有效的权重选择方法来减轻类内分布不平衡。该研究为当前多类不平衡学习研究提供了一种有效的解决方法。

近年来，学院紧紧围绕学校第三次党代会精神提出的“一流学科”建设目标，狠抓硕士研究生培养质量，积极引导和鼓励研究生开展创新性研究，加强学术训练，不断提升研究生培养质量和科研创新能力。刘明同学是我校2014级计算机科学与技术专业本科生，在董明刚教授的精心指导下，他本科毕业设计期间就发表了中文核心期刊论文。在攻读硕士期间，他潜心钻研，踏实工作，研究工作取得了重要进展，目前已经完成3篇高质量论文。近年信息科学与工程学院硕士研究生先后在《Information Sciences》、《Journal of Systems and Software》、《Neurocomputing》、《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》等国际国内重要期刊发表多篇高质量SCI收录论文，这是学院研究生培养改革取得积极成效的重要体现。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002002552031224X

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

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