近日，光电学院节制科学与工程专业2019级李明博士于光电学院宋燕传授引导下的最新研究论文《多级评分模式下无向年夜范围稀少收集的潜于因子进修》（Latent factor learning under multiple rating patterns for undirected large-scaled and sparse networks )于第23届工业技能国际集会 (The 23rd IEEE International Conference on Industrial Technology , IEEE IES ICIT 2022)上荣获最好论文奖。该论文第一作者为博士生李明，上海理工年夜学为第一单元，宋燕传授为独一通信作者。
跟着信息技能的快速成长，使用传感器收集举行地舆信息收罗与定位已经经变患上十分遍及。而无线传感器收集是由年夜量无线传感器件所组成的，当这些无线传感器部署于地下、水下或者者高峻修建物密集的街区时，无线旌旗灯号严峻衰减或者者吸收不到。此时，无线传感网中年夜量节点之间的间隔信息就像一个高维无向的稀少收集，就需要经由过程挖掘该收集中有限的已经知信息，对于年夜量的未知信息举行正确预计，实现被测物体的精准定位。
对于此，该论文提出了一种多级评分模式下的潜于因子模子。经由过程构建辅助等级矩阵，联合多情境下的数据信息，使用迁徙进修的思惟，促成了潜于信息的充实挖掘；三木SEO-应用瓜代更新的进修要领，加速了模子的练习速率，终极提高了模子对于缺掉信息的猜测精度。末了，于针对于海底定位的真实数据集长进行仿真试验，成果注解该论文所提出的模子较着优在现有的模子，同时也注解所预计的数据越发靠近在真实数据，这一研究发明将会为计较机精准绘制舆图提供极年夜的帮忙，可以用在工业、军事、农业、生物、医疗、经济等浩繁范畴，解决如无人机编队飞行、购物平台商品保举、医疗体系康健治理等问题。
李明自读博以来，于宋燕传授的悉心引导下开展人工智能与年夜数据技能方面的研究。截至今朝，已经发表中科院SCI一区期刊论文5篇(此中，IEEE汇刊论文4篇)，年夜数据范畴国际集会论文5篇。
最好论文奖获奖证书
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