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學(xué)術(shù)講座預(yù)告:一種應(yīng)用高階張量和生物感知的機器學(xué)習(xí)方法
文章類型:學(xué)術(shù)預(yù)告  來源:大數(shù)據(jù)與軟件工程學(xué)院  發(fā)布日期:2024-04-22  點擊次數(shù):9870

一,、主題:一種應(yīng)用高階張量和生物感知的機器學(xué)習(xí)方法

二、講座時間:2023年4月22日10:00-11:00

三、主講人:孫志斌 博士,、教授

四、參會人員:數(shù)據(jù)科學(xué),、應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)的師生,、其他有興趣人員歡迎參加

五、講座地點:大數(shù)據(jù)學(xué)院會議室(明科樓K902)

六,、報告摘要:不同的生物對于同一目標有著不同的感知,,所以目標的很多特征和信息都被隱含在這些感知信號之中�,;谶@一原理,,我們把不同的感知信號作為機器學(xué)習(xí)模型的輸入,盡可能的豐富了模型的輸入信息,,幫助模型更準確的進行目標預(yù)測,。另一方面,不同機器學(xué)習(xí)模型的輸出有著由模型本身帶來的優(yōu)點和缺點,。我們提出了一種集合學(xué)習(xí)的方法,,把從不同模型的輸出圖像構(gòu)建成為一個張量,然后利用高階張量分析的理論,,把輸出圖像進行優(yōu)化組合,,得到一幅最優(yōu)的圖像作為最終的輸出結(jié)果。最后我們將這套新的機器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于使用多衛(wèi)星遙感信號來反演湖水污染物(葉綠素濃度)的實際問題里,,從而提供了一種經(jīng)濟的大規(guī)模湖水水質(zhì)污染監(jiān)測的科學(xué)方法,。




專家簡介:

孫志斌,南京師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院的教授。他于2007年在美國馬里蘭大學(xué)取得應(yīng)用數(shù)學(xué)博士學(xué)位后,,曾在多個著名的科研機構(gòu)進行工作,,例如科羅拉多州立大學(xué)、普林斯頓大學(xué),、NASA,。他在自然科學(xué)中的研究興趣和方向有:數(shù)據(jù)同化、非線性動態(tài)系統(tǒng),、衛(wèi)星遙感應(yīng)用,、機器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)建模,、數(shù)值計算等,。他在2014-2018年擔任了SPIE國際會議的組委會成員,并在2020年組織了一個AGU國際會議的關(guān)于全球環(huán)境變化的分會,。他目前還同時擔任了SCI雜志《Science of the Total Environment》和《Atmosphere》的編委,。

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