期刊名：Axioms
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/axioms
函数型数据分析（FDA）是统计学的一个分支，主要用于处理曲线、集合、图像这类无穷维变量。
Axioms期刊邀请了周建军博士（云南大学）与Jong-Min Kim教授（美国明尼苏达大学莫里斯分校）担任客座主编共同创建特刊“Functional Data Analysis and Its Application（函数型数据分析及其应用）”。本特刊旨在处理高维、时间依赖、非规则采样的函数型数据。随着传感器技术与数据采集手段飞速发展，函数型数据分析技术在金融、生物统计、工程、环境科学等领域得到越来越广泛的应用。因此，本特刊聚焦函数型数据分析方法在各领域中的应用，包括但不限于气候科学、金融预测、生物统计学与环境科学。面对数据规模爆炸式增长，以及对自适应学习框架日益增长的需求，本特刊重点关注大规模函数型数据分析、半监督学习、迁移学习方向的创新成果，解决跨域泛化与计算效率难题，尤其鼓励投稿融合函数型数据分析与现代机器学习范式的研究工作。本期特刊面向从事统计学、机器学习、高维数据分析以及各应用交叉领域的科研人员、学者与从业人员。
本特刊涵盖主题包括但不限于：
•函数型数据分析；
•高维数据；
•迁移学习；
•半监督学习；
•机器学习；
•分布式推理；
•子采样；
•函数回归分析。
本特刊旨在为函数型数据分析理论及其在各应用领域的研究，搭建高水平的跨化学术交流平台。
客座编辑介绍：
周建军 教授
云南大学理学博士，云南大学副教授，SCI期刊Axioms客座编辑。主要研究方向：函数型数据分析。现任中国现场统计研究会经济与金融统计分会常务理事，全国投入产出与大数据研究会常务理事，全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会理事，云南省应用统计学会理事。参与国家级、区级项目多项。
Jong-Min Kim教授
俄克拉荷马州立大学统计学博士，现任美国明尼苏达大学莫里斯分校教职，兼任墨西哥蒙特雷理工大学商学院研究员。他为国际统计学会当选会员，担任多本SCI/Scopus期刊主编、副主编。主要研究方向为因果推断、深度学习、强化学习、Copula统计建模与金融大数据分析，累计发表论文200余篇，长期从事统计与各学科交叉研究工作。
特刊链接：https://www.mdpi.com/journal/axioms/special_issues/9R68G85144
投稿截止日期：2027年4月30日
期刊介绍
主编： Prof. Dr. Humberto Bustince, Public University of Navarra, Spain
Axioms(ISSN 2075-1680)期刊专注于数学、数理逻辑及数学物理领域的最新研究进展。涵盖的研究方向包括但不限于：代数与数论、几何与拓扑、数理逻辑、数学分析、数学物理，以及与希尔伯特第六问题相关的研究。现已被SCIE (Web of Science)、DOAJ、dblp等重要数据库收录。
2025 Impact Factor：1.5
Time to First Decision：21.6 Days
Acceptance to Publication：2.9 Days
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