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基于知识约简的知识获取研究
文章来源:[]  作者:[]  时间:[2017-04-28]  阅读: 次

报告题目:基于知识约简的知识获取研究

报告人:苗夺谦,教授,同济大学

邀请人:李小南副教授

报告时间:5月6日上午9:00

报告地点:西电宾馆大会议室报告摘要:知识获取是人工智能领域的重要研究内容之一,本报告主要介绍利用知识约简方法的知识获取算法。知识约简的目标对发现数据中蕴含知识至关重要,将重点介绍几种不同约简目标下的知识约简模型,以及不确定性在约简过程中的演化规律。

报告人简介:现任同济大学电子与信息工程学院计算机系教授、博士生导师;教育部嵌入式系统与服务计算重点实验室副主任,计算机与信息技术国家实验教学示范中心主任。主要研究方向包括:机器学习、数据挖掘、大数据、文本与图像理解、粒度计算、粗糙集等。在国内外重要学术刊物与会议上发表论文180余篇,其中SCI和EI等收录100余篇次,出版教材和学术著作10部,授权专利11项。主持国家自然科学基金项目6项,高等学校博士学科点专项科研基金项目2项,荣获国家教学成果二等奖(2009)、上海市教学成果一等奖(2009)、二等奖(2013)。荣获2010年度教育部-IBM中国优秀教师奖,2011年度宝钢教育优秀教师奖。

目前担任国际粗糙集学会咨询委员会主席,国家自然科学基金委信息学部评议组专家,教育部高等学校计算机科学与技术专业教学指导分委员会专家工作组成员,中国计算机学会杰出会员,中国人工智能学会常务理事,上海市计算机学会常务理事,上海市计算机科学与技术专业教学指导委员会副主任,上海市学位委员会计算机学科评议组专家,中国人工智能学会粗糙集与软计算专委会主任。

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