我校青年科研创新团队设立以来，各批次团队按照原定计划积极开展科研活动，陆续发表系列高水平学术论文。近日，第五批“基于深度图卷积网络模型的金融风险分析研究”创新团队负责人、信息学院崔丽欣副教授在金融人工智能交叉研究领域取得重要进展，在国际人工智能模式识别领域旗舰期刊《Pattern Recognition》（简称PR）发表3篇论文。论文分别提出了两种新颖的结构特征选择学习算法，创新性地将结构特征交互信息引入经典Fused Lasso（融合套索模型）与Elastic Net（弹性网模型），并在理论上将结构空间与原始向量空间的特征进行了整合，融入了样本间结构交互信息。引入了半监督支持向量机（SVM）技术，并结合多层卷积核构建了一个半监督多层卷积核支持向量机（SSMCK），用于类别客户信用评估数据集。该方法不仅基于广义微分算子在H1空间构建了基卷积核函数，还进一步在H2与H3空间融入了基于深度学习策略的多层卷积核。
PR被认为是国际人工智能模式识别领域顶级期刊，2021年影响因子为7.74，中科院一区TOP期刊，根据2021年度爱思唯尔（Elsevier）官方CiteScore统计，PR在227本国际人工智能期刊排名第9。
崔丽欣副教授长期从事人工智能、优化算法与互联网金融研究，主持国家自然科学基金青年科学基金项目、模式识别国家重点实验室开放课题，以及我校“第五批青年科研创新团队”与“青年英才”项目等4项。