近日，我院应用统计系李安水副教授团队在Fuzzy Optimization and Decision Making期刊2024年第4期发表题目为 “Music statistics: uncertain logistic regression models with applications in analyzing music”的学术论文。该论文由我院陆珏、周联联、李安水和蔡元培艺术学院曾文幸四位老师合作完成，陆珏为第一作者，李安水为通讯作者，绍兴文理学院为唯一完成单位。
本研究提出了一种基于不确定性理论的音乐分类方法。通过构建不确定性逻辑回归模型，研究团队将音乐分为巴洛克、古典、浪漫和印象派等类型，并基于和声复杂性、节奏复杂性、织体复杂性和形式结构四个特征进行了分类。该理论框架为在模糊性和多变性条件下的音乐解读提供了细致的理解。相比传统的概率方法，本研究提出的不确定性方法展示了不确定性理论的多样性，为音乐这一主观性较强的领域提供了更具可行性的数据分析方法。此外，这一方法也拓宽了不确定性理论在艺术领域的应用潜力，为未来更广泛的研究提供了理论支持。
Fuzzy Optimization and Decision Making由Springer出版社出版，为中科院二区杂志，每年仅接受4期28篇论文，接受率极低。该期刊致力于不确定条件下模糊优选与决策的理论与实践，发表研究领域如建模、理论发展、算法发展、系统开发和应用。
论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s10700-024-09436-8
