近日，重庆交通大学机电与车辆工程学院硕士研究生徐梓桓（导师：张霞）在中科院一区Top期刊《Knowledge-Based Systems》上发表题为“A stochastic configuration network based on an improved sampling strategy and Bayesian optimization”的研究论文。论文提出的融合改进采样策略与贝叶斯优化的随机配置网络（SCN）算法，解决了传统SCN在处理复杂任务时模型性能下降和依赖人工调参的核心问题，突破了传统SCN在此类任务中的性能瓶颈。

该论文受到随机采样策略及权重初始化理论的启发，是神经网络领域监制式随机学习算法的研究成果。

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