川旅新闻网讯（通讯员 冉晓娟）近日，我院青年教师吴彦学在人工智能领域的权威期刊《知识系统》（Knowledge-Based Systems，JCR Q1区，在中国科学院大类中被评为1区，最新影响因子7.2）上以我校为第一单位成功发表了题为《基于不确定性-掌控能力混合的自监督类别平衡主动学习》（Self-supervised class-balanced active learning with uncertainty-mastery fusion）的学术论文。这一成果标志着我校在人工智能前沿研究领域的又一重要突破。

图1 文章封面

图2 自监督类别平衡主动学习框架

该研究聚焦于深度主动学习领域，针对当前方法普遍忽视的持续类别平衡及融合自监督与监督学习以优化数据表征的难题，创新性地提出了自监督主动学习（SSAL）框架。该框架通过并行化处理自监督与监督学习过程中的偏差，有效提升了每轮学习中的数据表示精度。同时，引入了一种基于不确定性与掌控能力相结合的样本重要性评估机制，不仅考虑了样本的代表性，还兼顾了其多样性，为样本选择提供了更为科学的依据。尤为重要的是，研究提出了一种创新的持续类别再平衡样本选择策略，该策略基于模型对总体数据的近似学习理论，显著降低了模型训练过程中的偏差，为类别再平衡主动学习领域树立了新的研究标杆。

此外，吴彦学老师近期还以第一作者身份，我校为第一单位，在另一SCI收录期刊《知识与信息系统》（Knowledge and Information Systems）上发表了题为《加权交叉熵框架下的误分类引导损失》（Misclassification-guided loss under the weighted cross-entropy loss framework）的论文，再次展示了其在机器学习领域的深厚研究功底与创新能力。

近年来，我校始终秉持“教学科研并重”的发展理念，积极响应社会和学科发展的需求，通过组建高水平科研团队，鼓励并支持教师深入开展应用基础研究，实现科教与教学的深度融合。