報告題目：基于統計機器學習的光電信息智能挖掘算法研究
報 告 人：周林華 教授
所在單位：長春理工大學
報告時間：2023年9月28日， 下午14:00--16:00
報告地點：數學樓第二報告廳
聯系人：劉天慶 tqliu@jlu.edu.cn
報告摘要：本報告主要介紹深度置信網絡、深度孿生網絡、深度生成對抗網絡以及深度支持向量機等算法在光電信息智能挖掘方面的研究進展。具體包括近紅外無創血糖濃度預測、大氣光傳輸去湍流擾動以及開閉集聲紋識别等基于深度學習的回歸或分類算法。研究提出了深度學習特征二次再提取、基于RMLoss的深度孿生框架以及基于深度核學習的支持向量機等算法，有效提升了上述問題的求解精度及學習模型泛化能力。
報告人簡介：周林華，長春理工大學數學與統計學院，教授，博導，副院長；中國工業與應用數學學會大數據與人工智能專業委員會委員，中國數學會生物數學專業委員會委員；加拿大阿爾伯塔大學訪問學者；長春理工大學“大珩”青年學者。主持國家自然科學基金項目1項、吉林省自然科學基金面上項目等4項、橫向課題1項；發表SCI/EI檢索等學術論文36篇，其中ESI高被引論文2篇；出版學術專著1部（第1完成人）；獲吉林省自然科學學術成果獎二等獎1項（第1完成人）；JTB、IJBC、IJB、MBE、DCDS-B、應用數學年刊、數學物理學報等學術期刊審稿人.
