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西北工业大学聂飞平教授学术交流报告通知

阅读量:945 发布时间:2017-06-27 15:36:42

主题:一种结构化图优化的高效聚类方法

时间:2017年6月30日9:30-11:00

地点:计算机学院3楼会议室

主讲人:聂飞平教授,西北工业大学光学影像分析与学习中心

联系人:彭勇副研究员,yongpeng@hdu.edu.cn

欢迎广大师生参会学习交流!

 

交流会形式:1. 主讲人做报告;2. 座谈交流。

报告内容摘要:

数据聚类是机器学习和数据挖掘研究中的一个基本问题。在数十年的研究中,已提出了很多聚类方法,而其中基于图的聚类方法是最有效的方法之一。传统的图聚类方法需要事先给定一个图(相似度矩阵),然后采用松弛技巧将问题转化为一个可解的问题。由于一般的图不具有结构性,因此得到的解是连续的,需要利用离散技术得到最终的聚类结果,从而使得聚类结果十分依赖于初始化。针对这些问题,我们提出了一种结构化图优化方法,通过学习一个具有结构的图,使得可以直接得到聚类结果,不再依赖于初始化。该新方法具有性能优越,稳定等优点,并且其中的结构化图学习的思想可以应用在其他基于图的机器学习方法中,具有很大的潜力和启发性。

主讲人简历:

聂飞平,西北工业大学教授、博士生导师,2015年入选中组部青年千人计划。主要研究兴趣为模式识别与机器学习中的理论和方法设计,并将所设计的方法成功应用于图像分割与标注、多媒体信息理解与检索、生物信息学等多个领域的实际问题中。已在PAMI、IJCV、Bioinformatics、ICML、NIPS、SIGKDD等国际顶尖期刊和会议上发表学术论文200余篇,其中在中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊和会议上发表论文120余篇。据Google Scholar统计,论文总引用为7000余次,H指数为46。常年应邀担任相关领域顶级期刊和会议的审稿专家或程序委员会委员,并同时应邀担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Information Science等多个国际一流SCI期刊的编委。