作为理解自然法则的关键概念，对称在数学优化研究中得到了充分研究。在过去的几十年里，优化在制定和解决机器学习任务中发挥了关键作用，因此优化与机器学习之间的联系正成为一个热门的研究课题。毫无疑问，随着现实任务的复杂性不断增加，优化和机器学习都带有以不同形式传达的对称或非对称的固有方面，这需要有效的方法来产生最优解以及高效的算法。

Symmetry 邀请了南京林业大学宋军副教授以及刘鸿斌副教授，合作创建特刊“Advances in Machine Learning and Symmetry/Asymmetry (机器学习和对称/不对称的进展)”。

本期特刊重点介绍了通过使用机器学习概念来应对优化中的对称性的方法和应用。欢迎在相关范围内采用理论分析和/或实际应用的研究论文。也欢迎致力于提高对称约束优化模型的可解释性和计算效率的论文。

投稿截止日期：2025年5月31日

客座编辑

宋军 副教授

南京林业大学

宋军，工学博士、副教授，硕士生导师。英国兰卡斯特大学访问学者。主要研究方向为物联网系统设计、机器学习、嵌入式仪器仪表等。江苏省一流本科课程负责人，江苏省在线开放课程负责人，国家级一流本科课程骨干成员。主持江苏省高校自然科学基金、南京林业大学青年科技创新基金等项目多项，主持基于机器视觉的产品缺陷检测分类等企业横向课题多项；参与国家自然科学基金、国家重点研发计划"林业资源培育及高效利用技术创新"重点专项项目、江苏省经信委智能环保物联网示范工程子课题项目各一项，获得梁希林业科学技术奖一项，第一作者发表研究论文30余篇，其中SCI和EI检索论文20篇，获授权发明专利3项，实用新型专利10余项，登记软件著作权15项，目前为Circuits systems and signal processing、《电讯技术》等多个期刊的审稿专家，兼任国际会议ICCT的技术委员会成员，南京市科技咨询专家库专家，江苏省高新技术企业评审专家，国家自然基金评审专家库专家。

研究领域：

物联网系统设计；机器学习；嵌入式仪器仪表等

刘鸿斌 副教授

南京林业大学

刘鸿斌博士，南京林业大学轻工与食品学院副教授、高级工程师。在人工智能领域有20年的研发经验，主要研究方向为化工、轻工、环境等复杂工业过程的建模、优化及控制；过程监测、故障诊断；机器学习、深度学习。国家留学基金委评审专家、江苏省科技咨询专家、广东省基础与应用基础研究基金项目评审专家、《中国造纸》及《中国造纸学报》青年编委。主持教学科研项目20余项，发表科研论文100多篇 (其中SCI论文70余篇，高被引论文3篇)，授权发明专利5件、软件著作权30余件，参编教材1部。

研究领域：

化工、轻工、环境等复杂工业过程的建模、优化及控制：深度学习；机器学习；软测量建模；过程监测；故障诊断

了解更多特刊信息 (内含投稿通道)：https://www.mdpi.com/si/220211

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/symmetry

Symmetry 期刊介绍

主编：Sergei D. Odintsov, Institute of Space Sciences (IEEC-CSIC), Spain

期刊主题涵盖了所有科学研究中有关对称/非对称现象的理论和应用研究，主要包括数学、计算机、工程与材料、物理学、化学、生命科学等领域的最新进展。期刊已被 Scopus、SCIE (Web of Science)、CAPlus/SciFinder 等多家知名数据库收录。

2023 Impact Factor：2.2

2023 CiteScore：5.4

Time to First Decision：16.8 Days

Acceptance to Publication：4.6 Days