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【预告】河南师范大学孙林教授应邀来我校做学术报告

日期:2021-05-21 15:03:31  作者:   访问量:  【字体: 】 --> 打印

报告题目:粒计算的不确定性分析与基因选择

报告人:孙林

报告时间:20210522日下午 1900—2130

报告地点:腾讯会议 549 904 111

主办部门:数学与信息技术学院 大数据技术与应用研究所

报告人简介:孙林 博士后、校聘教授、硕士生导师。河南省高层次人才、河南省科技创新杰出青年、河南省教育厅学术技术带头人、河南省高等学校青年骨干教师。2015年获北京工业大学模式识别与智能系统专业工学博士学位。2019-2020年在加拿大University of Regina计算机科学系做访问学者。一直从事粒计算、大数据挖掘、生物信息学等方面的理论及应用研究。

学术成就: 在国际重要科技期刊IEEE Transactions on Fuzzy Systems、Information Sciences、Knowledge-Based Systems、International Journal of Approximate Reasoning等上发表学术论文60余篇,入选ESI高被引论文3篇,TOP期刊论文8篇。在“科学出版社”出版学术专著3部。主持国家自然科学基金项目3项(青年项目1项、面上项目2项)、中国博士后科学基金面上资助项目、河南省科技创新人才计划重点项目等国家级、省级重点科研项目10余项。荣获河南省自然科学学术奖一等奖5项。近年来一直担任IEEE TFS、TSMC、TIP、TCI、TAI、TCBB和INS、KBS、IJAR、Applied Soft Computing、Expert Systems With Applications等科技期刊论文评审专家。受邀担任国家自然科学基金项目以及河北、山西、江西、浙江等省自然科学基金与省科技计划项目的评审专家。

讲座主要内容介绍:

粒计算是当前人工智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新理论与新方法。在当前的大数据时代,面向大数据探索有效的知识不确定性分析技术及粒计算的知识获取理论与方法是当前粒计算研究的一项重要任务。基因表达谱大数据中与特定肿瘤疾病密切相关的基因数量非常有限,如何高效地挖掘基因表达谱数据之间的潜在关系,已引起众多粒计算研究者的密切关注。因此,针对大规模高维复杂的基因表达谱大数据,研究粒计算的不确定性分析方法与特征选择技术迫在眉睫。由此,面向基因表达谱大数据,研究粒计算理论与方法,设计基于Fisher线性判别和邻域依赖度的肿瘤基因选择算法,提出基于邻域决策熵的非单调启发式肿瘤基因选择算法,构建基于邻域近似决策熵的肿瘤基因选择算法,设计基于模糊邻域熵的肿瘤基因选择算法。将其运用于肿瘤基因表达谱大数据分类与基因识别,通过理论分析和实验验证所提算法的有效性。

招生电话:0359-2090661 2090662

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