基于阴影集的无监视学习研究

2019.12.09

投稿:周时强部分:盘算机工程与科学学院浏览次数:

活动信息

时间: 2019年12月08日 15:20

所在: 校本部乐乎新楼2号楼二层,,,,,学海厅

报 告 人:周杰 副研究员,,,,,深圳大学

报告时间:12月8日(周日)15:20~16:10

报告所在:校本部乐乎新楼2号楼二层,,,,,学海厅

邀 请 人:岳晓冬 副教授

报告摘要:

不确定信息的有用处置惩罚对大数据情形下的要害信息挖掘至关主要。。粒盘算可从差别视角、差别粒度层面临不确定性信息举行有用描绘,,,,,为以人为中心的不确定信息处置惩罚提供了新的思绪。。作为粒盘算的两种主要模子,,,,,粗糙集理论和模糊集理论具有很强的互补性,,,,,基于粗糙集和模糊集的无监视学习亦获得了普遍研究,,,,,但模子中要害参数引起的模子不确定性以及模子自己的性能均需要深入研究。。本研究提出了基于阴影集的多粒度粗糙模糊聚类要领,,,,,将古板的单层粗糙模糊聚类算法拓展为多粒度框架下的粗糙模糊聚类算法,,,,,定量描绘了模糊系数引起的不确定性,,,,,同时消除了近似区域划分阈值的局部缺陷。。针对噪声情形下的不确定命据剖析,,,,,进一步提出了多粒度粗糙可能聚类要领,,,,,使得模子中的标准参数自顺应调解,,,,,有用降低了噪声数据对聚类效果的影响。。

报告人简介:

周杰,,,,,男,,,,,博士,,,,,高级工程师,,,,,深圳市高条理后备级人才,,,,,现为深圳大学盘算机与软件学院副研究员。。2011年6月于同济大学获得模式识别与智能系统专业工学博士学位。。2009年至2010年为加拿大埃尔伯塔大学会见学者,,,,,2017年至2018年在香港理工大学纺织与制衣学系任副研究员。。在不确定性剖析、模式识别、盘算机视觉、智能系统研发等方面具有多年研究履历,,,,,并具有富厚的工程领域数据挖掘及智能控制系统开发实践履历。。在Pattern Recognition、Information Sciences、 International Journal of Intelligent Systems、Knowledge-Based Systems、Neurocomputing、电子学报等海内外主要学术刊物上揭晓论文30余篇,,,,,获得CRSSC-CWI-CGrC-2010大会优异论文奖、AIFT2019国际聚会最佳论文奖。。担当多个国际期刊审稿人。。申请多项国家发明专利,,,,,其中授权发明专利9项。。主持和加入多项不确定性剖析、特征提取及图像处置惩罚方面的国家和省部级科研项目。。


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