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不确定性决策与机器学习

题目:不确定性决策与机器学习

主讲人:李华雄副教授

时间:2021年4月24日(周六)11:00-13:00

地点:明理楼B101

主讲人简介:

李华雄,南京大学工程管理学院副教授。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、国际粗糙集学会(IRSS)高级会员,江苏省人工智能学会模式识别专委会委员。在IEEE T-PAMI、T-NNLS、T-CSVT、T-FS、INS、IJAR、KBS等SCI期刊上以一作/通作发表学术论文20余篇,Google Scholar统计论文被引用2200余次,H指数26,其中3篇一作/通作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、机器学习、模式识别、机器视觉等。

摘要:不确定性是人们在求解非结构化问题过程中常面临的难题。三支决策为不确定性问题求解提供了良好途径。其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。

主办单位:计算机科学学院

科研处

更新时间:2021-04-19

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