南湖网讯（通讯员 石峰）11月23日，机器学习国际会议Advances in Neural Information Processing Systems （NIPS）在线发表了我校理学院陈洪副教授与美国Heng Huang 教授（University of Pittsburgh）等合作研究论文“Group Sparse Additive Machine”和“Regularized Modal Regression with Applications in Cognitive Impairment Prediction”。这是陈洪博士继2016年在NIPS发表论文“Error Analysis of Generalized Nyström Kernel Regression”后，取得的又一进展。
该系列论文针对实际应用问题中的数据特性，如高维、高噪声、大样本等，引入前沿统计方法来构建新型机器学习算法，利用逼近论、鲁棒统计等建立其理论基础，并在模拟和实际数据（如Alzheimer’s Disease数据等）中验证了算法的有效性和竞争性。陈洪博士为上述论文第一作者或并列第一作者，相关研究得到了国家自然科学基金面上项目等的资助。
据悉，NIPS为人工智能领域国际会议，CCFA类会议，在机器学习学术界享有盛誉。NIPS 2017共收到3240篇投稿，经过领域专家盲评筛选，共有678篇论文被最终录用，接受率为20.9%。国内高校2017年共计发表20余篇。
【链接】https://papers.nips.cc/book/advances-in-neural-information-processing-systems-30-2017
