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开题答辩题目：基于层级异构噪声抑制的鲁棒增强方法研究

开题答辩人：王杰  

开题答辩时间：2025年6月4日10:30

开题答辩地点：友谊校区毅字楼6楼606会议室

开题内容简介：

在数字化时代，数据已成为驱动智能决策的核心要素，但在数据挖掘过程中，噪声问题对机器学习模型的可靠性和应用广度构成了严重挑战。随着物联网、边缘计算等技术的快速发展，数据规模呈现指数级增长，然而噪声数据、噪声标签和噪声关联等问题仍然普遍存在，并且对模型性能产生深远影响。现有研究大多集中于单一噪声类型或特定阶段的抑制方法，缺乏系统化、层次化的解决方案。因此，本研究旨在提出一个基于层级异构噪声抑制的鲁棒增强框架，系统性地探讨噪声数据、噪声标签和噪声关联的产生机理与传播路径，重点研究噪声数据在特征空间的离群分布、噪声标签对模型训练的干扰以及噪声关联在多模态数据语义对齐中的配对错误问题。通过构建相应的噪声抑制机制，研究将设计鲁棒特征选择、标签修正、鲁棒表示学习和跨模态配对纠正策略，旨在提高机器学习模型在高噪声环境下的鲁棒性与泛化能力。

开题答辩人简介：

王杰，男，学号2023101356，光电与智能研究院，导师王榕副教授，主要研究方向为鲁棒机器学习研究。