针对识别数据中重要特征问题与特征结构问题，华中农业大学陈洪教授团队撰写了研究论文：神经部分线性可加模型。

　　文章旨在提出具有可解释性和良好函数逼近能力的神经部分线性可加模型，基于可学习的双门结构和Lasso惩罚，自动识别数据中不重要的特征、线性特征和非线性特征。

　　将神经网络与部分线性可加模型融合，在特征进入模型后和特征进入神经网络前分别引入两个可学习参数构造出特征选择门和结构发现门，并采用Lasso惩罚稀疏特征选择门和结构发现门。

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　　大量实验结果表明，所提出的神经部分线性可加模型，可以准确地区分出重要特征、线性特征和非线性特征。并且通过消融实验验证了特征选择门和结构发现门的重要性。

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　　Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。

　　由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，于2006年正式创刊，以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群，其中12种被SCI收录，其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式，保证文章以最快速度发表。

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