报告人:李华雄 副教授
报告题目:三支决策的概念及其在机器学习中的应用
报告时间:2020年12月14日,星期一,14:30-16:30
报告简介:
三支决策借鉴了人类智能对不确定性的认知思维方式,改进了非此即彼的二支决策思维,将具有不确定性的延迟决策划分到可选的决策集中,建立了确定与不确定性之间的有机关联。当决策对象的可用信息不充分,或存在冗余信息、具有前景不确定性或风险不确定性时,延迟决策(边界域决策)为最优选择。三支决策为不确定性推理与决策问题提供了一种解决思路,其包含边界域的风险最小化方法是传统代价敏感机器学习方法在不确定信息环境下的推广,可应用于不确定性人工智能的建模与分析。本报告主要介绍三支决策、序贯三支决策的概念,以及三支决策与代价敏感机器学习、噪声数据的机器学习、稀疏低秩学习等学习方法的关联,并从优化角度解释三支决策模型中阈值语义与描述方法。
报告人简介:
李华雄,南京大学工程管理学院副教授。2006年和2009年分别获东南大学硕士和南京大学博士学位。2007年至2008年在加拿大University of Regina 作访问学者。目前为中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员、机器学习专委会委员,中国计算机学会(CCF)高级会员,江苏省人工智能学会模式识别专委会委员。在INS、IJAR、KBS、TFS、TCSVT、TPAMI、TNNLS等国内外期刊和会议上发表学术论文70余篇,其中SCI期刊论文30余篇,Google Scholar 统计论文被引用2000余次,H指数24,其中3篇SCI期刊论文入选ESI高被引论文,出版著作2部。先后主持国家自然科学基金等科研项目10余项,参与国家自然科学基金重点项目等项目10余项,目前的研究兴趣包括粒计算与三支决策、三支决策中的机器学习方法、模式识别、机器视觉等。
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