喜報：電氣學(xué)院學(xué)子在國際頂尖期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文

陽春三月，喜訊傳來：電氣與計算機工程學(xué)院2018級學(xué)生鄭煜釩在國際期刊《IEEE Internet of Things Journal》發(fā)表題為《Random-Forest-Bagging Broad Learning System with Applications for COVID-19 Pandemic》的學(xué)術(shù)論文（第二作者），指導(dǎo)老師是電氣學(xué)院特聘教授詹儔軍博士。

該期刊的影響因子為9.9，排名電子電氣工程類期刊Q1（前25%），中科院一區(qū)雜志。

2019年，一場前所未有的流行性傳染病COVID-19席卷全球，其快速的地域傳播導(dǎo)致全球性的健康危機。如何有效預(yù)測COVID-19大流行的變化成為一個關(guān)鍵問題。本論文提出了一種用于COVID-19預(yù)測的機器學(xué)習(xí)模型Random-forest-Bagging Broad Learning System（RF-Bagging-BLS），該模型使用Random Forest來篩選預(yù)測特征，利用篩選出來的特征建立一個將Bagging和BLS相結(jié)合的機器學(xué)習(xí)預(yù)測模型，最終發(fā)現(xiàn)RF-Bagging-BLS相比傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型和集成學(xué)習(xí)模型有更好的預(yù)測能力。根據(jù)作者提出的預(yù)測模型，可以幫助公共衛(wèi)生政策決策者根據(jù)預(yù)測的疫情變化情況對實施的防疫政策進行有效地調(diào)整。

電氣學(xué)院堅持學(xué)�！案咂瘘c、有特色、更開放”的辦學(xué)理念，秉承以生為本的作風(fēng)，落實我�！叭�全育人”模式，教師以教書育人為典范，一直致力于學(xué)生成長，注重學(xué)生綜合素質(zhì)培養(yǎng)，支持學(xué)術(shù)帶頭人代領(lǐng)學(xué)生參加高水平的學(xué)術(shù)科研活動，學(xué)生研究能力得到提升，是學(xué)院人才培養(yǎng)的成果。

新學(xué)期、新起點，大家加油！

來源| 廣州南方學(xué)院