報(bào)告人：Asoke K. Nandi院士
講座時(shí)間：2018年4月4日 14：30-15：30
講座地點(diǎn)：電子信息學(xué)院樓119
邀請(qǐng)人：王毅副教授
承辦學(xué)院：電子信息學(xué)院
聯(lián)系人：王毅副教授
聯(lián)系電話(huà)：13022882368
報(bào)告簡(jiǎn)介：
聚類(lèi)算法常用于從大數(shù)據(jù)集提取信息，它們代表了無(wú)模型或者數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式。在過(guò)去的二十年間，聚類(lèi)算法被用于生物信息學(xué)中的基因分類(lèi)和大腦信號(hào)處理。然而，在擁有較少先驗(yàn)知識(shí)的實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用中，由于真實(shí)數(shù)據(jù)的不可知，選擇一種合適的聚類(lèi)算法并且評(píng)價(jià)分類(lèi)結(jié)果的質(zhì)量就變得非常困難。此外，基于一種特定算法的結(jié)論也會(huì)存在偏差，因?yàn)槊糠N算法本身都有關(guān)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相應(yīng)的假設(shè)，這些假設(shè)也許與實(shí)際數(shù)據(jù)不相符。
另一個(gè)關(guān)于多數(shù)據(jù)集的重要問(wèn)題是，進(jìn)行相同的實(shí)驗(yàn)時(shí)，多數(shù)據(jù)集也許已經(jīng)在相同的實(shí)驗(yàn)室或者在不同的時(shí)間、不同的實(shí)驗(yàn)室和不同的設(shè)置下生成。在這種假設(shè)下，實(shí)質(zhì)上都有來(lái)自相似實(shí)驗(yàn)的異構(gòu)數(shù)據(jù)集的集合。困難在于在這種假設(shè)下，如何才能得出一致的結(jié)論則。本報(bào)告將解決這些問(wèn)題，并且展示最近應(yīng)用Bi-CoPaM和UNCLES來(lái)分析功能性核磁共振圖像數(shù)據(jù)和基因數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
報(bào)告人簡(jiǎn)介：
Nandi教授現(xiàn)為英國(guó)布魯內(nèi)爾大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程系主任，英國(guó)皇家工程院院士，IEEE等7個(gè)國(guó)際學(xué)會(huì)會(huì)士，芬蘭國(guó)家FiDiPro計(jì)劃杰出教授，發(fā)表論文500多篇，其中國(guó)際權(quán)威期刊200多篇。在統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理、無(wú)線(xiàn)通信、機(jī)器學(xué)習(xí)和生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理方面做出了開(kāi)拓性的理論研究，在基因組信號(hào)處理和腦信號(hào)處理應(yīng)用方面的貢獻(xiàn)巨大，研究包括自動(dòng)調(diào)制識(shí)別、分類(lèi)和機(jī)器學(xué)習(xí)、盲源分離、高能物理、應(yīng)用于基因組的信號(hào)處理和腦信號(hào)處理。
