在刚刚结束的由英国布拉德福德大学(University of Bradford)主办、“IEEE计算智能协会（IEEE CIS）”和“IEEE英国与爱尔兰计算智能分会（IEEE UKRI Chapter）”协办的计算智能领域高水平国际会议——“第十四届全英计算智能研讨会UKCI2014”上，以我校信息科学与技术学院智能科学与技术系硕士研究生姚刚同学为第一作者的论文荣获本届会议唯一奖项“最佳学生论文奖（Best Student Paper Award）”。
该论文介绍了在集成分类器的精简过程中，使用特征选择算法与多样性度量相结合的方式获得较高的集成分类器的计算精度与计算效率。这篇论文在姚刚同学的硕士导师晁飞助理教授精心指导下完成，并由晁飞助理教授出席会议并做口头报告。这篇论文的合作者还有我院智能系的曾华琳助理教授、施明辉副教授、江敏副教授和周昌乐教授。
近年，由周昌乐教授、晁飞助理教授等教师为主要成员的仿脑智能机器人研究小组在机器人和模式分类研究领域，特别是在基于人机交互技术的问题上，提出了一系列提高机器人自主学习能力和改进集成分类器计算有效性和计算效率的办法，并取得了一系列重要的成果，成果先后发表在Information Sciences, IEEE Transactions on Cybernetics, Brain Research, ROBIO, UKCI等高水平学术期刊和会议上。
今年的UKCI会议收到了世界范围内包括英国众多名校在内的大量学术论文，最终有60篇论文获得录用。在获得录用的论文中，只有3篇被挑选为最佳论文奖的候选者，经过激烈的角逐，最终，姚刚同学的论文被选为最佳论文，并被推荐给计算智能领域著名期刊soft computing刊发 。
论文信息：
Yao, G., Chao, F., Zeng, H., Shi, M., Jiang, M., and Zhou, C. Integrate Classifier Diversity Evaluation to Feature Selection Based Classifier Ensemble Reduction. Proceedings of 2014 UK Workshop on Computational Intelligence (UKCI), 2014.
背景材料：
今年的UKCI会议于9月8日至9月10日在英国布拉德福德市举办。UKCI会议创办于2001年爱丁堡大学，今年是第14届，历史上都在英国举行。尽管UKCI坚持以英国为本，但是从第一届开始每年都会吸引世界范围一大批计算智能领域的一流研究者参与。为鼓励青年学者，UKCI会议只设置最佳学生论文奖作为会议的最佳论文。会议程序委员会根据首轮论文评审的结果选出了3-4篇论文作为最佳学生论文候选者，最后由程序委员会选出其中的１篇为大会最佳学生论文。
