实验室蒋太翔教授连续发表高水平期刊论文

近日，以新财经综合实验室、人工智能与行业大数据创新团队成员蒋太翔教授为第一作者、西南财经大学为第一单位的学术论文“Nonnegative Low Rank Tensor Approximations with Multidimensional Image Applications”在《Numerische Mathematik》（德国数值数学）正式发表，该文为西南财经大学在这一计算数学顶级期刊上发表的首篇论文，以蒋太翔教授为通讯作者、西南财经大学为通讯单位的学术论文“Tangent Space Based Alternating Projections for Nonnegative Low Rank Matrix Approximation”在外文A+期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》正式发表。论文合作者包括潍坊学院宋广景教授、香港浸会大学潘珺珺博士与吴国宝教授

这两篇论文致力于研究非负张量\矩阵的低秩逼近问题：前者提出了非负低秩张量逼近的数学模型与逼近理论，首次证明在连续两次投影之间夹角大于0情况下，交替投影算法能精确收敛到最优值点，即低秩张量流形与非负流形交点；后者提出了基于矩阵切空间投影加速的交替投影算法，不仅能更快收敛到非负矩阵流形与低秩矩阵流形的交点，同时在人脸识别、文本聚类、高光谱图像解混、多视图聚类、社群发现等多项人工智能应用任务上表现优越。

图1. 部分实验效果图

蒋太翔教授，博士生导师，四川省学术和技术带头人后备人选，四川省人工智能学会理事。主要研究兴趣为人工智能中的张量建模与计算方法，受邀撰写Elsevier出版社的学术专著1章，在高水平期刊和会议发表学术论文40余篇（其中中国计算机学会（CCF）A类推荐10余篇），包括计算数学顶级期刊Numer. Math.，IEEE汇刊系列，包括数据挖掘顶级期刊IEEE TKDE、图像处理顶级期刊IEEE TIP、人工智能权威期刊IEEE TNNLS、IEEE TCyb、遥感领域顶级期刊IEEE TGRS，以及人工智能顶会CVPR、AAAI、IJCAI、ACM MM等，谷歌学术引用2000余次，入选ESI高被引论文6篇。主持国家自然科学基金青年项目和四川省自然基金青年项目，主研华为合作项目。获第九届计算数学优秀青年论文奖二等奖、首届川渝科学技术大会优秀论文一等奖、四川省数学会第二届应用数学奖一等奖、四川省计算机科学技术奖一等奖和西南财经大学优秀科研成果奖。

Numerische Mathematik 期刊主要发表展示数值分析领域重大新发展的高质量论文，期刊主题涵盖：计算机中实际使用的有效数值格式概念及数学分析、优化与控制理论、数学建模、科学计算中的数学，全年发文80篇左右。

IEEE TKDE是中国计算机学会（CCF） A类国际期刊，也是《清华大学计算机学科群推荐学术会议和期刊列表》数据库与数据挖掘方向的A类期刊。该刊为月刊，全年共发文130篇左右。