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　　近日，我校计算机科学与工程学院计算智能实验室冯旻昱博士生，在人工智能领域著名期刊《IEEE Transactions on Cybernetics》上发表题为“Subnormal Distribution Derived From Evolving Networks With Variable Elements”的论文，计算机学院屈鸿教授作为通讯作者，电子科技大学为第一署名单位，四川大学教授、IEEE Fellow章毅和欧洲科学院院士Jürgen Kurths教授为合作作者。该文是冯旻昱以第一作者发表的第3篇IEEE Transactions期刊论文。

　　该论文作者在大量观测现实网络的基础上，提出了一种全新的概率分布“Subnormal Distribution”，用于拟合具有变量的演化网络度分布。作者通过严谨的数学推导，发现该分布的概率密度介于幂律分布和对数正态分布之间（如图1），比传统幂律分布具有更广的适用范围，数据拟合更加精确。此外，该分布不仅可以拟合大部分现实网络的度分布，还能拟合其他存在增量变化的不均匀分布，例如个人财富分布（如图2）。其数字特征可以广泛应用于不均匀数据拟合和数值分析，在网络科学、人工智能、统计学、经济学等学科领域有很高的理论和应用价值。

　　《IEEE Transactions on Cybernetics》主要发表计算智能、生物学习、神经网络、数据挖掘等方面国际前沿研究成果，SCI影响因子高达7.384，属于IEEE协会的顶级期刊（中科院JCR分区一区TOP期刊）。

　　计算智能实验室主要从事人工智能领域相关研究，现有教授3人、博士后3人，博士12人，硕士30余人。本文是该团队近1年在IEEE顶级期刊（中科院JCR一区TOP）上发表的第3篇研究论文，另外两篇题为“Evolving Scale-Free Networks by Poisson Process: Modeling and Degree Distribution”和“Efficient Training of Supervised Spiking Neural Network via Accurate Synaptic-Efficiency Adjustment Method”，分别发表在《IEEE Transactions on Cybernetics》（IF=7.384, Volume: 46, Issue: 5, Pages: 1144 - 1155）和《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》（IF=6.108, Volume: 28, Issue: 6, Pages: 1411 - 1424）。

　　论文链接：

　　http://ieeexplore.ieee.org/document/8055441/

　　http://ieeexplore.ieee.org/document/7444173/

　　http://ieeexplore.ieee.org/document/7101257/