近日，我院易长安博士以第一作者身份在人工智能领域的顶级期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)在线发表了题为Multicomponent Adversarial Domain Adaptation: A General Framework的学术论文。我校为该论文的第一单位，山东大学的徐庸辉教授和新加坡南洋理工大学的于涵教授等人合作撰写。

迁移学习相当于人类的“举一反三”机制，是人工智能领域的主要研究方向之一。传统的研究方法受样本标签的影响较大，但是，此论文突破了该限制。此论文提出了一种基于特征内在关联的对抗迁移学习方法，认为不同标签的样本特征之间具有某种隐含的关联，并且对这种关联进行了深入挖掘。此论文在不同的真实数据上验证了方法的有效性、优越性，并且进行了理论证明。

TNNLS期刊由国际电气和电子工程师协会(IEEE)，是人工智能领域的顶级期刊、中科院SCI一区TOP期刊，影响因子为14.255。