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粒球计算:一种高效、可靠、可解释的人工智能新型理论技术

2024-05-24  

报告题目:粒球计算:一种高效、可靠、可解释的人工智能新型理论技术

报告时间:202452716:00-17:30

会议地点:必发9988集团B212

报告人:夏书银 教授

邀请人:张震 教授

报告内容和摘要:

基于多粒度认知计算理论,提出了粒球计算方法。该理论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,使用不同粒度粒球来覆盖数据样本,实现对数据自适应和高效的多粒度表示,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;粒球强化学习建立了鲁棒的强化学习框架;粒球演化计算定义了粒球适应度函数和粒球优化,实现了相比传统方法更好的收敛性能。

报告人简介:

  夏书银,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,国家优青,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,和王国胤和高新波教授等人提出和发展了粒球计算理论,相关成果一作/通信发表在IEEE TPAMI, TKDE, TNNLS, TCYB, ICML, ICDE等人工智能重要期刊和会议上。获得2021年吴文俊人工智能科技进步一等奖,重庆市自然科学一等奖,国家教学成果二等奖。研究方向:粒球计算、机器学习、深度学习、演化计算和群体智能等。


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