近日，山东省网络环境智能计算技术重点实验室杨波教授团队在神经网络分类器研究方面取得重要进展。以王琳副教授为第一作者、杨波教授为通讯作者的成果论文《Improving Neural-Network Classifiers using Nearest Neighbor Partitioning》在线发表在国际权威刊物IEEE神经网络与学习系统汇刊（IEEE即国际电子电气工程师协会）。该项成果是杨波教授团队继2015年在一区刊物IEEE进化计算汇刊发表成果之后在智能计算国际最高级别杂志的又一项突破。

该项工作是在国家自然科学基金（No. 61573166, No. 61572230）的资助下完成的，提出了一种基于最近邻分区的技术来改进神经网络分类器。与传统神经网络分类器的固定质心和球型决策边界不同，最近邻法的灵活性使得神经网络可以生成任意形状的决策边界并增大了找到最优解的可能性，试验结果表明所提出的方法具有良好的性能。

IEEE神经网络与学习系统汇刊(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE TNNLS)是目前信息科学领域里的国际顶级杂志之一。最新SCI数据显示，IEEE神经网络与学习系统汇刊是IEEE汇刊系列(IEEE Transactions)中影响因子最高的刊物之一，达到了4.854，为期刊分区表一区刊物。由IEEE计算智能学会创办，在智能计算领域享有广泛而深远的影响。