南方科技大学田国梁教授应邀为我院作报告

作者: 时间:2022-12-07 点击数:

应我院邀请,12月6日下午,南方科技大学田国梁教授在腾讯会议作了题为《The normalized expectation-maximization (N-EM) algorithm》的报告。相关师生聆听了此次报告,报告由陈宇老师主持。

报告中,田国梁教授在此次会议中简要介绍了EM算法,尽管期望最大化(EM)算法是统计学中一种强大的优化工具,但它只能应用于缺失/不完整数据问题或具有潜在变量结构的问题。众所周知,引入潜在变量(或数据扩充)是一门艺术,本研究针对一类具有积分的对数似然函数,提出了一种新的算法,即归一化EM(N-EM)算法。作为原始EM算法的扩展,N-EM算法继承了EM型算法的所有优点,并由三个步骤组成:归一化步骤(N步)、期望步骤(E步)和最大化步骤(M步),其中N步是构造归一化密度函数(ndf),E步是计算一个完善的替代Q函数,M步是最大化Q函数。还探讨了上升特性、ndf的最佳选择以及具有困难M步的N-EM算法。通过多个实际应用,我们证明了N-EM算法可以解决EM算法无法解决的一些问题。接下来,对于EM可以应用的问题(通常是个案),可以在统一的框架中使用N-EM算法。进行了数值实验,并建立了收敛特性。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。

田国梁博士曾在美国马里兰大学从事医学统计研究六年,在香港大学统计与精算学系任副教授八年,从2016年6月至今在南方科技大学统计与数据科学系任教授、博士生导师、副系主任。他目前的研究方向为EM/MM/US算法在统计中的应用、(0, 1)区间上连续比例数据以及多元连续比例数据的统计分析、多元零膨胀计次数据分析,在国外发表140篇SCI论文、出版3本英文专著、在科学出版社出版英文教材2本。他是四个国际统计期刊的副主编。主持国家自然科学基金面上项目二项、主持深圳市稳定支持面上项目一项、参加国家自然科学基金重点项目一项。


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