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　　●日前，理学院数学系徐义田教授作为通讯作者，在信息处理和智能计算领域国际顶级期刊IEEETrans.NeuralNetw.Learn.Syst.上在线发表了题为“Safe.Screening#Rules#for#Accelerating#Twin#Support#Vector#Machine.Classification”的研究论文。
　　支持向量机是针对小样本提出的一种有效的数据分类方法，目前已广泛应用到很多领域。该论文首次针对双子支持向量机提出了安全的样本筛选方法，该方法在保证模型的解完全一致的情况下大大缩减了求解问题的规模，从而加快其求解速度。在当今大数据时代，这是一项十分有意义的研究工作。
　　2016级博士生潘贤丽为第一作者，2014级博士生杨智基为第二作者。该研究得到了国家自然科学基金和北京自然基金的资助。