神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构根本。
虽然深度学习在近几年景长迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。
该团队分别针对人工智能中神经网络构造繁芜、高维大规模数据存在无效和冗余特色、难以获取永劫序信息等问题与毛病，设计出了一系列网络构造优化、大数据特色选择和时序循环神经网络模型，有效改进了上述不敷，提高了人工智能模型的学习性能。

带Group Lasso惩罚与掌握冗余的神经网络特色选择

题目为《带Group Lasso惩罚与掌握冗余的神经网络特色选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文揭橥在人工智能领域威信国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。
王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者，我校名誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与辅导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。
该项事情得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中心高校根本研究经费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑操持的帮助。

特色选择技能也称属性选择，是指从原始特色或属性中选择出最有效的特色或属性以降落数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的主要步骤，也是大数据处理技能的主要环节。
该项事情在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特色冗余掌握，在选出对办理问题最有帮助、蕴含信息量最大的特色或属性的同时，掌握所选特色子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降落神经网络模型产生过拟合的风险。

基于L1正则化的神经网络构造优化模型设计与剖析

题目为《基于L1正则化的神经网络构造优化模型设计与剖析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文揭橥在国际人工智能领域威信期刊IEEE Transactions on Cybernetics。
硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校名誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与辅导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。
该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中心高校基本科研业务基金的帮助。

该项事情借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络构造优化学习模型；本项事情其余一个突出贡献便是提出了一种大略且具有通用性的收敛性证明方法，同时担保了模型设计的合理性。
实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、空想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。
该研究成果在人工智能与深度学习布局最简网络构造方面具有很强的辅导浸染和运用推广代价。

影象强化循环神经网络模型：共轭梯度学习算法和模型收敛性

题目为《影象强化循环神经网络模型：共轭梯度学习算法和模型收敛性》（Arecalling-enhanced recurrent neural network: Conjugate gradient learning algorithm and its convergence analysis）的研究论文揭橥在人工智能领域打算机科学TOP期刊Information Sciences。
博士生高涛为该论文第一作者，王健副教授和张凯教授为共同通讯作者，我校特聘教授及兼职博士生导师Jacek M. Zurada院士（美国路易斯维尔大学）参与辅导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。
该项事情得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中心高校根本研究经费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑操持的帮助。

循环神经网络因其构造分外性，对办理人工智能中韶光序列问题具有天然上风。
该项事情基于最优化理论设计出一种新型影象强化循环神经网络模型；为提升算法性能，通过布局自适应共轭梯度法对构造参数进行优化，分别从理论和实践两个方面验证了模型的合理性和有效性。

扩展阅读：

由王健副教授卖力的大数据研究团队紧张从事人工智能领域中神经网络模型设计、神经网络模型理论剖析、特色选择、分数阶神经网络和石油工程大数据处理等领域的研究，近年来先后得到国家自然科学基金项目、山东省重点研发操持项目、山东省农业厅重大推广项目、山东省自然科学基金、国际互助互换基金等20余项科研项目的帮助，在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，IEEE Transactions on Cybernetics，Neural Networks，Information Sciences，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，SPE Journal，Journal of Petroleum Science and Engineering，Journal of Natural Gas Science and Engineering等国际主要期刊上揭橥SCI收录论文30余篇，在人工智能领域形成了一定国际影响力。

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素材来源：中国石油大学（华东）***网