人工智能的基础理论创新是推动下一代智能系统发展的关键。莱斯特国际学院2023级数理基础科学专业本科生朱禹洲、张政，在化工海洋与生命学院周亮老师的指导下，独立提出了一种新型的矩阵等价特征提取网络（SinBasis Networks），通过在卷积网络、视觉Transformer与胶囊网络的权重矩阵中引入正弦函数再参数化，有效提升了神经网络在波动型光谱图像中的表征能力与稳健性。莱斯特国际学院副教授张金涛、公共基础学院高级工程师焦力宾为该研究给予了大力支持和指导。

该研究首次从矩阵等价角度统一了卷积与注意力机制的线性变换形式，并通过权重空间的正弦映射实现了频谱先验的嵌入，从而在理论上证明了模型的平移不变性与泛化边界。研究团队在飞秒光谱、拉曼与傅里叶红外光谱、光致发光及声学梅尔频谱等多类数据集上进行了系统实验。结果显示，SinBasis框架在峰值信噪比、结构相似度以及抗扰动鲁棒性方面均超越主流方法（如FNO、SIREN、LFF-CNN等），实现了在光学与波动信号建模任务上的最新State-of-the-Art表现。该研究成果以论文《SinBasis Networks: Matrix-Equivalent Feature Extraction for Wave-Like Optical Spectrograms》被人工智能领域顶级国际会议AAAI-2026(CCF-A)正式接收。朱禹洲为论文第一作者，张政为论文第二作者，周亮老师为通讯作者。未来，研究团队计划进一步拓展SinBasis框架至一般的函数基底，并融入可解释AI建模，为神经网络架构的应用提供新思路。

长期以来，莱斯特国际学院注重学生创新精神与科研能力的培养，始终秉持着“以学生为中心”的教育理念，通过“1+X科创育成计划”“优秀本科生基础科研项目”“优秀本科生创新创业项目”等支持举措，培养具有国际视野、创新精神和实践能力的拔尖创新人才。

会议背景：

AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI）是由美国人工智能促进协会主办的国际顶级学术会议，与NeurIPS、ICML、IJCAI并列为人工智能领域“四大旗舰会议”之一。AAAI 2026将于2026年1月在新加坡举行，录用论文代表了全球人工智能研究的最高学术水平，涵盖机器学习、知识表示、计算机视觉、自然语言处理及多智能体系统等前沿方向。

审核：王天舒