首次！武漢科技大學柴利教授團隊發表的論文被國際頂級期刊收錄

2020-11-02 全國教育信息平臺


武科大柴利教授帶領團隊

發表的論文被國際頂級期刊收錄

成為武科大在該期刊發表的

第一篇科技論文

近日，人工智慧領域的國際頂級期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，錄用發表了武科大信息學院柴利教授團隊撰寫的論文「Graph Signal Processing Approach to QSAR/QSPR Model Learning of Compounds」（基於圖信號處理對化合物QSAR/QSPR建模的研究，DOI : 10.1109/TPAMI.2020.3032718）。這是武科大在該期刊發表的第一篇科研論文。



該論文的第一作者為武科大青年教師宋笑影博士，通訊作者為柴利教授，澳大利亞斯威本科技大學張競新教授為共同作者。第一單位是武漢科技大學冶金自動化與檢測技術教育部工程研究中心。


IEEE T PAMI是人工智慧領域的頂級國際期刊，2019年影響因子為17.86。


該論文創新性地提出一種基於圖信號處理的化合物物理化學/活性性質與結構之間定量關係（QSAR/QSPR）的模型學習框架，解決了現有方法不能有效區分具有相同圖結構化合物的瓶頸問題，算法的預測性能及穩定性顯著優於現有方法。首次在原子節點上引入多維信號，設計了具有高辨識度的分子描述符。在此基礎上，構造了一個新的分子描述符圖結構並利用圖濾波器的高通特性增強描述符變量間的差異性，建立了性能更優更穩健的非線性QSAR/QSPR模型。


論文錄用圖


該項研究成果首次嘗試從圖信號處理與機器學習的角度研究化合物的QSAR/QSPR建模問題，為化合物的預測和分類提供了一種基於人工智慧的新方法，對圖學習與化合物結構分析等領域的交叉研究具有重要的科學意義。

恭喜柴利教授團隊

在國際頂級領域上獲得認可

讓我們在良師的帶領下

努力汲取知識

成為更好的自己！


免責聲明：以上內容轉載自武漢科技大學，所發內容不代表本平臺立場。全國教育信息平臺聯繫電話：010-65367702，郵箱：hz@people-energy.com.cn，地址：北京市朝陽區金臺西路2號人民日報社

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