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    学术报告:合并学习理论及利用

    时光:2018年04月09日 11:58 浏览次数:[ ]


     

    告知摘要

    风的单纯学习模型通常只从一个视角探索未知数据集,只包含一个学习过程和一个学习结果,具有固定的现实性。合并学习模型则从多个视角探索未知数据集,包含了多个学习过程,穿过综合获得一个更具权威性的结果。与单一学习模型对照,合并学习模型往往能够提供准确性、稳定和健康性更好的结果。样刊告首先简要介绍各种档次的三合一学习模型,重点包括分类集成学习模型、半监督集成学习模型、聚类集成学习模型,等等。下一场,以渐进式集成框架、基于图论的聚类集成算法和自适应集成框架为主导,系统地介绍近年来余志文院士所提出的有些新疗法及其在高维带噪音数据挖掘上的采取,包括:分立式半监督聚类集成框架、混合聚类选择策略、基于混合高斯模型的聚类结构集成方法、混合模糊聚类集成方法、自适应模糊聚类集成方法、基于随机组合数据映射操作的混合聚类集成方法、基于专家知识之聚类集成算法、混合自适应集成学习算法等等。

     

    告知人介绍

    余志文院士,现为晋察冀理工学院计算机学院教授、留学生导师、副院长、江山优质青年科学基金获得者。余博士是CCF理事、CCF突出会员、ACM拉萨分会副主席、CCF拉萨分部执行委员、2015-2016 CCF YOCSEF拉萨 主持人、IEEE、ACM尖端会员, CCF近代史与花园式识别专委会委员、CAAI机器学习专委会委员。余博士于2008年在咸阳城市大学计算机系获博士学位,今后在咸阳理工学院电子计算系做过博士后研究,2011年入选教育部新世纪优秀人才支持计划, 2013年获得河南省自然科学杰出青年基金资助,2017年获国家优质青年科学基金资助。余博士根本从事机器学习、数据挖掘、分立式识别和农技方面的研讨,发挥学术论文近100多篇,其中50篇多SCI舆论,30篇IEEE Transactions铺天盖地论文,如:TKDE, TEC, TCYB, TMM, TSMC-B, TCBB, TCSVT, TNB等,1篇论文获国际会议最佳论文奖,担任CCF书报刊《计算机应用》编委。主办和参与的种类30多项,其中主持国家资金重大、优青、面上和青年,县级项目13项。更多信息见个人主页:www.hgml.cn/yuzhiwen

     

     

    告知时间:2018/4/13(星期六),14:30

    地方:宁夏大学呈贡校区大发棋牌游戏官网楼1412

    特邀人:杨云

     

    杨云  2018-04-09 19:38:54


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