讲座时间：2023年5月12日15：00

讲座地点：主教学楼1001会议室

一种自适应、高效、鲁棒、可解释的多粒度表示和智能计算方法

主讲人：夏书银 教授

报告摘要:

基于多粒度认知计算理论，提出了多粒度粒球计算方法。该理论使用不同粒度大小的球体来实现“大范围首先的”人脑认知机制，能够自适应地、高效地实现数据的多粒度表示，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等等。

专家个人简介:

夏书银，国家优青，重庆邮电大学教授，博士生导师，前沿交叉研究院副经理，网络空间大数据智能安全教育部重点实验室副主任，大数据智能计算重点实验室副主任，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，第-作者身份在IEEE TPAMI，TNNLS，TKDE，TCYB等人工智能重要期刊上发表论文20余篇获得中国人工智能学会2020年度优秀科技成果奖，2021年吴文俊人工智能科技进步-等奖。研究方向:多粒度深度学习，多粒度神经网络，粒球粗糙集，粒球聚类，基于粒计算的机器学习，多粒度粒球计算等。