报告主题：基于粒计算的数据降维与模式分类方法

报告时间：2022/05/26 20:00-22:00

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主题摘要：随着计算机和网络技术的迅速发展，各个领域获得的数据在急剧增加。这些数据中可能会存在冗余和不完备的信息，从而导致分类精度降低，计算复杂度增加，给传统的分类学习带来挑战。针对大数据背景下多模态数据的拓扑结构、信息粒化、近似逼近、不确定性度量与信息融合等热点问题，利用粗糙集，模糊集等技术构造粒计算模型，探究数据降维与模式分类任务，研究大规模数据环境下的粒计算理论与方法。

专家简介：

王长忠，博士，渤海大学教授，数学学科负责人，哈尔滨工程大学博士生导师，东北大学特聘教授，辽宁特聘教授。毕业于哈尔滨工业大学数学系，主要研究方向为：粒计算、机器学习、图像处理与计算机视觉。

先后主持和完成国家自然科学基金3项，主持和完成中央高校基金、辽宁省自然科学基金、辽宁省高校优秀人才支持计划等省部级以上课题十几项。获批专利和计算机著作权5项。出版专著一部。曾多次赴香港理工大学电子计算学系和澳门科技大学计算机系进行访学。

先后在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《Information sciences》、《Fuzzy sets and systems》、《Applied Mathematics Letters》、《Applied Soft computing》、《中国科学》等国内外重要学术期刊和国际会议上发表论文60多篇。其中，被SCI检索的论文30多篇，被ESI高被引论文8篇。截止目前，所发表的SCI论文被Web of Science数据库他引1500多次，单篇论文被引次数最高为300次多次。曾多次获得辽宁省自然科学学术成果论文类一等奖和二等奖。应邀担任多个国内、国际学术会议程序委员会委员，国际杂志《Chinese Journal of Mathematics》和《The Scientific World Journal》的编委，中国医药数学会辽宁分会常务理事，人工智能基础学协会专委会委员，中国自动化学会多粒度与多尺度分析专业委员会委员，国家自然科学基金函评专家。