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【預告】河南師範大學孫林教授應邀來我校做學術報告

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

報告題目:粒計算的不確定性分析與基因選擇

報告人:孫林

報告時間:20210522日下午 1900—2130

報告地點:騰訊會議 549 904 111

主辦部門:數學與信息技術學院 大數據技術與應用研究所

報告人簡介:孫林 博士後、校聘教授、碩士生導師。河南省高層次人才、河南省科技創新傑出青年、河南省教育廳學術技術帶頭人、河南省高等學校青年骨幹教師。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。

學術成就: 在國際重要科技期刊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。

講座主要內容介紹:

粒計算是當前人工智能研究領域中模擬人類思維和解決複雜問題的新理論與新方法。在當前的大數據時代,面向大數據探索有效的知識不確定性分析技術及粒計算的知識獲取理論與方法是當前粒計算研究的一項重要任務。基因表達譜大數據中與特定腫瘤疾病密切相關的基因數量非常有限,如何高效地挖掘基因表達譜數據之間的潛在關系,已引起衆多粒計算研究者的密切關注。因此,針對大規模高維複雜的基因表達譜大數據,研究粒計算的不確定性分析方法與特征選擇技術迫在眉睫。由此,面向基因表達譜大數據,研究粒計算理論與方法,設計基于Fisher線性判別和鄰域依賴度的腫瘤基因選擇算法,提出基于鄰域決策熵的非單調啓發式腫瘤基因選擇算法,構建基于鄰域近似決策熵的腫瘤基因選擇算法,設計基于模糊鄰域熵的腫瘤基因選擇算法。將其運用于腫瘤基因表達譜大數據分類與基因識別,通過理論分析和實驗驗證所提算法的有效性。

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