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三元名家论坛:多粒度粒球计算:一种自适应、高效、鲁棒、可解释的多粒度表示和智能计算方法
作者:     日期:2023-05-26     来源:     阅读:

讲座主题:多粒度粒球计算:一种自适应、高效、鲁棒、可解释的多粒度表示和智能计算方法

专家姓名:夏书银

工作单位:重庆邮电大学

讲座时间:2023年5月28日 9:00-10:00

讲座地点:计控学院二楼报告厅6205室

主办单位:tyc1286太阳集团计算机与控制工程学院

内容摘要:

基于多粒度认知计算理论,提出了多粒度粒球计算方法。该理论使用不同粒度粒球来覆盖数据样本,并基于从粗到细的生成方式来模拟“大范围首先的”人脑认知机制,能够自适应地、高效地实现数据的多粒度表示,并形成高效、鲁棒和可解释的多粒度计算模式。本报告介绍了多粒度粒球计算理论的相关研究成果和最新进展,主要包括:粒球分类器以及粒球模糊集分别实现了非点输入的高效、鲁棒的分类方法和模糊计算;粒球聚类提升了现有主要聚类方法的效率和鲁棒性;粒球粗糙集统一了经典和邻域粗糙集模型,并建立了概念知识表示,实现了邻域粗糙集上下近似的等价类知识表示,提升了学习精度;粒球神经网络首次建立了一种内在可解释、抗攻击、高精度的轻量级神经网络学习模型;粒球演化计算同时实现了更好的优化精度和收敛速度等等。

主讲人介绍:

夏书银,国家优青,重庆邮电大学教授,博士生导师,网络空间大数据智能计算教育部重点实验室副主任,大数据智能计算重点实验室副主任,前沿交叉研究院副院长,重庆英才.青年拔尖人才。主持国家重点研发计划项目和国家自然基金项目多项,第一作者在IEEE TPAMI, TNNLS, TKDE, TCYB等人工智能重要期刊上发表论文20余篇。获得2021年吴文俊人工智能科技进步一等奖,中国人工智能学会2020年度优秀科技成果奖。研究方向:多粒度深度学习,多粒度神经网络,粒球粗糙集,粒球聚类,基于粒计算的机器学习,多粒度粒球计算等。