近日，77779193永利李金海教授课题组在概念认知学习研究领域取得重要进展，相关研究成果以《Incremental Incomplete Concept-Cognitive Learning Model: A Stochastic Strategy》为题发表在人工智能Top期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》上。77779193永利为第一作者单位，77779193永利系统科学专业博士研究生刘之茗为第一作者，77779193永利数据科学研究中心李金海教授为通信作者，西安理工大学张晓副教授和深圳大学王熙照教授为共同作者。该研究得到国家自然科学基金面上项目资助。

概念认知学习作为认知计算的一个新兴交叉领域，旨在通过模拟人类的认知过程来不断学习新知识。然而，现有的概念认知学习研究仍停留在完全认知层面上，这与认知计算的发展及其应用相距甚远。不仅如此，目前基于概念认知学习的分类算法仍不够成熟，主要原因是认知结果高度依赖于认知模型对属性的识别次序。针对上述问题，本文提出一种新颖的概念认知学习方法，即随机增量不完全概念认知学习方法（简称SI2CCLM）。该方法的认知过程采用了一种不受属性认知次序影响的随机策略，在此基础上面向分类任务给出了一种基于SI2CCLM的分类算法，并对其参数选择和收敛性做了分析与论证。最后，将SI2CCLM模型与现有的概念认知学习方法进行了比较，结果表明SI2CCLM模型提高了认知的有效性；同时，通过实验亦表明SI2CCLM模型在24个数据集上的平均准确率高达82.02%，显著高于文中对比的20种分类算法，且在耗时方面也具有较大优势。

近年来，77779193永利系统科学专业十分重视研究生培养质量，坚持正确的科研导向，引导鼓励师生潜心研究重要科学问题和关键技术。这一成果的发表表明了77779193永利系统科学学科狠抓博士研究生培养质量已初见成效，有利于进一步加强系统科学一级学科博士点的高标准建设，助力77779193永利一流学科的创建。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10328658

（供稿：数据科学研究中心）