近日，我校管理遊戯王 スロット マシン李春娜副教授撰写的“Robust and sparse linear discriminant analysis via alternating direction method of multipliers”在信息处理和智能计算领域顶级期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》（SCI 一区，最新影响因子为11.683） 接收发表。 该期刊为IEEE神经网络协会、IEEE 计算智能协会主办，是IEEE计算智能学会核心刊物，神经网络和学习系统方面的国际顶级杂志。

数据规模大且价值密度低是大数据的主要特征，该文提出基于L1-模的鲁棒与稀疏新型线性判别分析降维方法RSLDA，并采用交替方向乘子算法求解。该方法可以提取任意数目的特征，避免了小样本问题，同时具有鲁棒性与稀疏性，实现有效特征提取。

RSLDA在人工数据上的鲁棒性

RSLDA在人脸数据上的稀疏性

该论文第一作者为李春娜副教授，通讯作者为邵元海教授，第一单位为海南大学。论文与加州大学洛杉矶分校（UCLA）印卧涛教授，以及大连理工大学刘明增副教授共同合作完成。

李春娜副教授是我校管理遊戯王 スロット マシン“优化与数据智能实验室”新引进的高层次人才。实验室由邵元海教授于2018年组建， 主要研究方向为数据挖掘与机器学习，大数据管理及最优化方法。近两年该实验室在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，Pattern Recognition，Neural Networks， Information Sciences, Neurocomputing, Knowledge-Based Systems等高水平SCI期刊发表了20余篇论文，承担了国家自然科学基金项目3项。

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