报告题目：基于统计机器学习的光电信息智能挖掘算法研究
报 告 人：周林华 教授
所在单位：长春理工大学
报告时间：2023年9月28日， 下午14:00--16:00
报告地点：数学楼第二报告厅
联系人：刘天庆 tqliu@jlu.edu.cn
报告摘要：本报告主要介绍深度置信网络、深度孪生网络、深度生成对抗网络以及深度支持向量机等算法在光电信息智能挖掘方面的研究进展。具体包括近红外无创血糖浓度预测、大气光传输去湍流扰动以及开闭集声纹识别等基于深度学习的回归或分类算法。研究提出了深度学习特征二次再提取、基于RMLoss的深度孪生框架以及基于深度核学习的支持向量机等算法，有效提升了上述问题的求解精度及学习模型泛化能力。
报告人简介：周林华，长春理工大学数学与统计学院，教授，博导，副经理；中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专业委员会委员，中国数学会生物数学专业委员会委员；加拿大阿尔伯塔大学访问学者；长春理工大学“大珩”青年学者。主持国家自然科学基金项目1项、吉林省自然科学基金面上项目等4项、横向课题1项；发表SCI/EI检索等学术论文36篇，其中ESI高被引论文2篇；出版学术专著1部（第1完成人）；获吉林省自然科学学术成果奖二等奖1项（第1完成人）；JTB、IJBC、IJB、MBE、DCDS-B、应用数学年刊、数学物理学报等学术期刊审稿人.
