近日 ，我院高级机器学习与应用团队成员母亚双博士在国际高水平学术期刊Information Sciences （中科院一区，Top, IF=8.1）上发表了题为“Information granulation-based fuzzy partition in decision tree induction”（DOI: 10.1016/j.ins.2022.07.055）的研究论文，该成果是基于区间信息粒化的模糊划分方法研究的阶段成果，河南工业大学人工智能与大数据学院为第一署名单位，高级机器学习与应用团队成员为共同作者。

该成果建立了基于区间信息粒化的模糊划分方法来定义模糊项，采用合理粒度原则，在不同条件属性上按不同类别构建信息颗粒，之后，利用每个信息颗粒确定的代表性样本的平均值来定义每个条件属性的模糊项的隶属函数，最后，基于预定义的模糊项，采用自顶向下递归的方法构造了基于区间信息粒化的模糊决策树。通过与其他一些类似的模糊决策树的比较，所提出的算法具有较强的可比性，并且在噪声强度和极端异常值方面表现出良好的抗干扰能力。

期刊简介：《Information Sciences》人工智能领域的国际学术期刊，创刊于1994年，由Elsevier Inc.出版商出版，出版周期Semimonthly。该刊是计算机信息系统领域的国际顶级期刊，主要发表关于信息管理、数据科学、知识工程和智能系统等领域的最新研究成果，涉及工程、数学、统计学、物理学、计算机科学、细胞生物学、分子生物学、管理科学、认知科学、神经生物学、行为科学和生物化学等领域。该期刊被SSCI和SCIE检索，JCR分区Q1，2022年影响因子为8.1，在中科院SCI期刊分区中为1区且被认定为计算机科学领域TOP期刊。