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英国皇家工程院院士、IEEE Fellow,AsokeK.Nandi教授讲座成功举办

阅读数:1029    发布:2018-04-03 15:35    更新:2018-04-03 15:38    

为增进学科发展,促进学术交流,英国皇家工程院院士、IEEE  Fellow, Asoke K. Nandi 教授,应李坚强教授邀请来计算机与软件学院做题为“大型数据集下基于集成聚类的信息提取算法研究”的学术讲座。3月27日下午,讲座于计算机与软件学院办公楼938会议室如期举行。计算机与软件学院副院长李坚强教授担任讲座主持人,计算机与软件学院黄哲学等40余名老师及研究生聆听了Nandi教授的精彩讲座。

左三为黄哲学教授,左四为Nandi教授,左五为李坚强教授

Nandi教授是“大数据”方面的专家,目前的研究方向是信号处理与机器学习,并应用于核磁共振数据、基因表达数据、通信和生物医学数据等,其提出基础理论和算法对信号处理和机器学习的很多相关研究领域产生了重要贡献。他已撰写了550多部技术出版物,包括220篇期刊论文以及4本专著,其出版物在谷歌学术搜索中的H指数为67,埃尔德什数为2。

在讲座中,Nandi教授首先介绍了集成聚类在大型数据集西生物信息与大脑信号处理中的基因聚类研究。其次,Nandi 教授指出在缺乏了解真实数据的先验知识以及基本事实的情况下,通常很难选择一个合适的集群聚类算法以及对集群聚类的结果进行评价。任何特定算法都会因其在数据结构上与实际数据不相符的特有假设,造成其得到的结论有所偏向性。随后,Nandi教授报告了如何对异质性的大型数据集进行集成表达、学习、聚类,并介绍如何利用Bi-CoPaM 和 UNCLES方法来处理核磁共振和基因数据。

大型数据集下基于集成聚类的信息提取算法研究”的学术讲座

Nandi教授的报告讲解深入浅出、生动活泼,精彩的演讲之后,参与讲座的老师和同学纷纷参与到互动中,现场氛围十分热烈,本次科学前沿讨论在热烈的气氛中圆满结束。

讲座讨论现场

  

计算机与软件学院

2018年4月3日


深圳大学计算机与软件学院 2009-2016