应我院邀请，5月1日上午，哈尔滨工程大学邓廷权教授在腾讯会议作了题为《高维数据特征表示问题》的报告。相关师生聆听了此次报告，报告由李进金老师主持。

报告中，邓廷权教授首先介绍了高维数据发展的背景：随着计算机技术和信息技术的发展，数据的规模和维数都呈指数增长趋势。接下来阐述了特征选择和特征提取是消除高维数据维数灾难的重要研究问题，是数据挖掘和机器学习的重要研究课题。最后从高维数据稀疏表示角度介绍一种结合粒计算的嵌入式特征选择的方法，给出一种基于局部切空间对齐的低秩学习模型及其在子空间聚类、半监督聚类和缺失数据恢复方面的一些应用。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。

邓廷权，哈尔滨工程大学数学科学学院教授，数学、控制科学与工程学科博士生导师，入选黑龙江省普通高等学校青年学术骨干支持计划，曾任国家自然科学基金委信息学部会评专家；科技部国家重点研发计划政府间重点专项会评专家；黑龙江省“新一代人工智能”评审咨询专家；《哈尔滨工程大学学报》编委；中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员；黑龙江省工业与应用数学学会副理事长。主要研究兴趣包括数据科学中的不确定性建模理论与方法、数据挖掘与机器学习、图像分析与模式识别等；主持国家自然科学基金面上项目、国防科工局基础研究计划等多项国家级、省部级研究项目和横向科研课题；发表学术研究论文110余篇，研究成果被国内外专家学者他引800余次。