2019年7月，计算机学院18级研究生白盛兴等撰写的论文《基于邻域粗糙集的大规模层次分类在线流特征选择》被《模式识别与人工智能》录用。该论文提出了面向大规模层次分类学习的在线流特征选择框架。这个框架首先定义了一种新的面向层次化结构数据的邻域粗糙模型；其次，基于特征相关性进行重要特征动态选择；最后，基于特征冗余性进行鉴别冗余动态特征。实验结果证明，与现有的流特征选择算法相比，所提算法更加优越。

      (a)预测精度             (b)LCA-F1              (c) H-F1                (d)TIE         
基于KNN分类器通过通过盒形图直观比较OHFS与其它算法的差异
Comparison of the OHFS against other comparing algorithms with the box plot using the KNN classifier

       《模式识别与人工智能（PRAI）》是由中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办、科学出版社出版的学术性期刊。最新的2018年影响因子为1.411。