报告主题：复杂结构序列数据非线性学习关键技术与应用

报 告 人：楼俊钢

报告时间：2022年10月15日 上午10：00

报告网址：#腾讯会议：675-312-003

报告摘要：

  在过去的十余年时间里，国内外关于序列数据建模方面的研究突破多集中于数值向量或一维序列。与这些数据相比，复杂结构时序数据中隐含复杂非线性关系，存在大量缺失值和异质序列，这种非平凡的数据类型超越了当前诸多机器学习方法的范畴，导致代价高、实时性低、表征能力弱的瓶颈，极大影响可用性。因此，亟需在复杂结构序列数据分析理论与方法上实现突破。报告重点针对高维序列数据的不平衡、异质化和非线性等特征，介绍以模型实用化、设计智能化和计算高效化为核心的高维序列非线性建模理论和方法体系，并结合软硬件失效、交通大数据和处理与可视化中的实际问题进行分析与介绍。

报告人简介：

  楼俊钢，湖州师范学院浙北学者特聘教授，现任浙江省农业资源智慧管理与应用重点实验室副主任。长期从事智能信息处理、机器学习与人工智能、智慧交通以及智能可信计算等相关领域研发，承担包括国家自然科学基金、国家863计划以及中央军委科技委重点等项目20余项，在IEEE TC、IEEE TCAD、IEEE TIFS、IEEE TNNLS、IEEE TR、Information Sciences以及《计算机学报》等发表论文100余篇。