应我院邀请，9月17日早上，长安大学马建敏教授在腾讯会议作了题为《基于邻域互信息的高维时序数据的特征选择》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，马建敏教授针对高维时间序列数据构建时序信息系统，提出基于时序邻域关系的时序邻域熵、时序邻域联合熵以及时序邻域互信息等信息度量。定义属性重要度确定分类性能好的特征，通过引入累计重要度贡献率来控制特征选择的规模，得到分类能力强的初始特征集。由时序邻域互信息定义属性冗余度，去掉初始特征集中重要度最低，依赖程度最大的属性，得到最终特征子集。最后，通过UCR数据集上的实验，验证了所提算法对于处理高维时序数据的特征选择的有效性和优越性。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。
马建敏教授，长安大学理学院副院长，主要从事数据挖掘和不确定性理论的研究工作。现任中国人工智能学会理事会会员，陕西省数学会理事，陕西省工业与应用数学学会理事，陕西省大学数学教学委员会委员，美国《数学评论》杂志评论员，教育部学位与研究生教育发展中心通讯评议专家。在国际、国内学术期刊《Information Sciences》、《模糊系统与数学》等发表学术论文40余篇，其中第一作者被SCI、EI检索20余篇。主持并完成国家自然科学基金青年基金项目一项，参与并完成多项国家自然科学基金项目。担任《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《Information Sciences》、《Fuzzy sets and Systems》、《International Journal of Approximate Reasoning》等多个期刊审稿人。多次应邀到香港中文大学进行合作研究，在加拿大Regina大学进行为期一年的访问研究。
