重庆邮电大学夏书银教授应邀为我院作报告

作者: 时间:2024-01-01 点击数:

应我院邀请,12月31日下午,重庆邮电大学夏书银教授在砺志楼114作了题为《多粒度粒球计算:一种高效、可靠、可解释的类脑人工智能理论技术》的报告。相关师生聆听了此次报告,报告由廖淑娇老师主持。

报告中,夏书银教授主要介绍了多粒度粒球计算:一种高效、可靠、可解释的类脑人工智能理论技术的主题。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。报告结束后,在座的师生就相关研究问题进行了探讨和交流。

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,前沿交叉研究院副院长,重庆市杰青,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30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。


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