2024年粒计算与智能信息处理学术研讨会
主 讲 人 ：与会专家
活动时间：04月19日14时30分
地 点 ：公教楼A105、理科群1号楼D204
讲座内容：
扩散模型与图像生成与编辑
主 讲 人 ：邵明文（中国石油大学（华东））
活动时间：04月19日14时30分
地 点 ：公教楼A105
讲座内容：
扩散模型是一种隐变量模型，其通过逐步向数据集中添加噪声，然后通过反向过程预测每一步加入的噪声，通过将噪声逐步去除的方式逐渐生成高质量图像。本报告首先介绍了扩散模型的基本原理、训练过程和反向采样算法；然后介绍了文本生成图像/视频的一些主要模型、方法和近来的进展；最后介绍了我们近期的一点工作：利用扩散模型进行雨雾等退化图像的恢复、低光照和超分辨率图像增强等。
主讲人介绍：
中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院教授，博士生导师。2005年6月获西安交通大学理学博士学位，2008年2月清华大学控制科学与工程博士后出站。任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会常务委员，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、计算机视觉专委会委员，中国图形图象学会机器视觉专委会委员。近年来在《IEEE Transactions on Image Processing》、《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》、AAAI等国际、国内学术期刊和重要国际学术会议发表学术论文120 多篇，其中SCI 收录100 余篇。先后主持完成国家自然科学基金项目5项、主持完成省部级项目6项。担任国际SCI期刊《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》副主编，入选全球TOP 2%顶尖科学家榜单。
深度强化学习值函数估计研究
主 讲 人 ：魏巍（山西大学）
活动时间：04月19日15时15分
地 点 ：公教楼A105
讲座内容：
深度强化学习是人工智能领域中的一个重要分支，已广泛应用于游戏智能、智能控制、推荐系统等诸多领域。值函数估计是深度强化学习中至关重要的研究方向，通过预测智能体在特定状态下采取行动的长期回报，为智能体的决策提供依据。然而，值函数估计在准确性和泛化性上仍面临挑战。本报告将探讨这些挑战，介绍报告人在相关方向的研究工作，并展望未来的研究方向。
主讲人介绍：
山西大学计算机与信息技术学院（大数据学院）教授，副院长，CCF杰出会员。担任中国人工智能学会（CAAI）知识工程与分布智能专委会副秘书长、粒计算与知识发现专业委员会常委，中国计算机学会（CCF）人工智能与模式识别专业委员会执行委员、大数据专家委员会执行委员、青年计算机科技论坛（YOCSEF）太原分论坛2022-2023年度主席。近年来，主持和参与国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金项目、山西省自然科学基金项目10余项。长期从事强化学习、表示学习、粒计算等领域的研究，先后在《IEEE TKDE》、《Machine Learning》、《Pattern Recognition》、ICML、AAAI等重要学术期刊会议发表论文40余篇，获国家发明专利3项。
低质多模态数据动态可信融合
主 讲 人 ：胡清华（天津大学）
活动时间：04月19日16时00分
地 点 ：公教楼A105
讲座内容：
随着传感器技术的发展和普及，数据建模所面临的数据类型越来越丰富。在科学探测、医疗诊断、社交媒体分析、机器人等领域纷纷出现了海量的多模态异构数据，不同模态数据中蕴含的有效信息往往是互补的、有差异的，其数据质量也是动态变化的。如何充分利用好低质、多源、异构数据中有效性是一个古老而又年轻的研究领域。本报告将系统梳理当前多模态数据融合的发展现状以及存在的问题，分析介绍人脑在处理多感官数据融合时的柔性机制，并介绍当前最前沿的多模态数据动态可信融合的模型、算法和应用。
主讲人介绍：
天津大学北洋讲席教授，国家优青、杰青，中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会主任，天津市机器学习重点实验室主任，天津市人工智能学会理事长。从事大数据粒计算、多模态学习、不确定性建模和自主机器学习方面的研究，先后获得国家重点研发计划项目、国家自然基金重点项目、国家优青/杰青以及国防项目的资助。在IEEE-TPAMI、IJCV、IEEE TKDE、IEEE TFS等期刊以及NeurIPS、CVPR、IJCAI、AAAI等会议发表论文300余篇，获批发明专利30余个，出版专著3部，先后获得黑龙江省自然科学一等奖和天津市科技进步一等奖。目前担任IEEE Trans. Fuzzy Systems，自动化学报、电子学报、智能系统学报等期刊的编委。
基于粒计算的特征提取方法研究
主 讲 人 ：徐伟华（西南大学）
活动时间：04月20日8时30分
地 点 ：理科群1号楼D204
讲座内容：
基于粒计算的特征提取方法，主要聚焦于从大量复杂信息中抽取出关键特征，以支持更高效的数据分析和决策制定。该方法的核心思想是将数据划分为不同粒度级别的粒，通过粒化过程，降低原始数据的复杂性和冗余性，并保留了关键信息，增强特征提取的准确性和鲁棒性。这些技术有助于处理数据中的不确定性和模糊性，提高特征提取方法的适用性和泛化能力。本报告重点介绍近期团队基于粒计算的特征提取方法，为大数据分析和处理提供了一种新的思路和方法。该方法在降低数据复杂性、提高处理效率以及揭示数据内在结构方面具有显著优势，有望在多个领域得到广泛应用和推广。
主讲人介绍：
西南大学人工智能学院教授，博士生导师，博士后合作导师，重庆市学术技术带头人、重庆市中青年骨干教师、重庆市十佳科技青年提名奖获得者，兼任国际粗糙集学会高级会员、中国人工智能学会高级会员、中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会副主任、中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会秘书长、中国人工智能学会人工智能基础专委会常务委员、中国优选法与经济数学研究会智能决策与博弈分会常务理事。已在IEEE TCYB、IEEE TFS、IEEE TNNLS、IEEE TETCI、IEEE TBD、IEEE TAI、INF、INS、KBS、FSS等国内外高水平学术刊物上发表论文230余篇，SCI检索140余篇（次），Google Scholar引用5200余次，H指数40，10篇论文入选ESI高被引论文，科学出版社出版学术著作5部；先后主持了国家自然科学基金4项、省部级科技项目20余项，获河北省自然科学奖三等奖1项，2022、2023年连续入选全球前2%顶尖科学家榜单，担任美国数学评论评论员，国家自然科学基金通讯评审专家，教育部自然科学奖评审专家，已在人工智能、数据挖掘、认知计算、粒计算、信息融合、知识工程等相关研究领域取得一定研究成果。
部分标记数据属性约简浅探
主 讲 人 ：代建华（湖南师范大学）
活动时间：04月20日9时00分
地 点 ：理科群1号楼D204
讲座内容：
现实中往往存在部分标记的数据，因而半监督属性约简也成为一个重要问题。从粒计算的角度初步讨论了两种部分标记数据的属性约简方法，即基于属性不可区分性的方法和基于标记增强的方法。。
主讲人介绍：
湖南师范大学教授、博导，湖南省芙蓉学者特聘教授，湖南省智能计算与语言信息处理重点实验室主任，中国人工智能学会人工智能基础专业委员会副主任，湖南省人工智能学会副理事长，湖南省学位委员会学科评议组成员，湖南省高校教学指导委员会成员。Elsevier学术期刊Neurocomputing编委。在IEEE TCYB, TNNLS,TFS,TII,TMM,TKDE,中国科学，计算机学报，软件学报等国内外学术期刊发表论文一百余篇，获国家专利十余项。研究方向包括人工智能、粒计算、知识发现、软计算、智能信息处理等。
概念认知学习的若干进展
主 讲 人 ：李金海（昆明理工大学）
活动时间：04月20日9时30分
地 点 ：理科群1号楼D204
讲座内容：
概念认知学习（Concept-Cognitive Learning，CCL）是从认知的角度学习概念空间，以模拟人脑学习概念知识和认知规律，基本研究包括生成概念空间，优化概念空间，概念泛化预测等。本报告介绍概念认知学习的最新研究成果，如随机、遗忘、模糊概念认知学习模型，并对该领域未来研究进行展望。
主讲人介绍：
昆明理工大学数据科学研究中心副主任，教授，博士生导师，西北农林科技大学客座教授，云南省“杰出青年基金”获得者，云南省中青年学术和技术带头人，云南省高层次人才计划青年拔尖人才，云南省专家基层科研工作站专家。兼任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会常务委员、知识工程与分布智能专委会常务委员、人工智能基础专委会委员，中国系统工程学会模糊数学与模糊系统专委会委员。主要研究兴趣为大数据环境下的数据挖掘技术、概念认知学习、智能系统分析与集成。主持国家自然科学基金4项（含子项目），在国际期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Fuzzy Systems、IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems、IEEE Transactions on Big Data、IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence、Pattern Recognition，以及国内一级学报《计算机学报》《软件学报》《电子学报》等发表论文50余篇，SCI引用3000余次。曾获陕西省优秀博士学位论文，近年来连续入选全球前2%顶尖科学家榜单。
一种基于Galois联络的认知逻辑
主 讲 人 ：折延宏（西安石油大学）
活动时间：04月20日10时00分
地 点 ：理科群1号楼D204
讲座内容：
将形式化方法引入到Galois联络的研究当中,提出了一种基于Galois联络的逻辑系统LGC,给出了其等价形式并证明了完备性定理，并将其与时序逻辑等进行了对比分析。
主讲人介绍：
西安石油大学理学院教授，博士生导师，西北大学兼职教授。2016年入选陕西省“青年科技新星”，2018年入选陕西省特支计划“青年拔尖人才”，系陕西省青年创新团队“不确定性数据建模及其智能油田应用”负责人。目前主要从事智能信息处理领域的研究工作，具体研究兴趣包括不确定性推理、不确定性数据建模等。先后主持国家自然科学基金重点项目子课题1项，国家自然科学基金3项，省部级科研项目3项，已在国外《Review Of Symbolic Logic》《Studia Logica》《Logic Journal of The IGPL》《Mathematical Logic Quarterly》《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》《Fuzzy Sets and Systems》《Information Sciences》以及国内《数学学报》《软件学报》《电子学报》等期刊上发表学术论文50余篇；在科学出版社出版学术著作2部，所取得研究成果曾获得陕西省自然科学二等奖1项，陕西省高等学校科学技术奖二等奖2项，获陕西省第13届自然科学优秀学术论文二等奖1项以及陕西省数学会优秀学术论文二等奖等多项奖励。兼任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会副主任委员、中国人工智能学会人工智能逻辑专委会常务委员、陕西省工业与应用数学学会常务理事。
从求面积谈起
主 讲 人 ：张德利（长春师范大学）
活动时间：04月20日10时30分
地 点 ：理科群1号楼D204
讲座内容：
首先从求曲边梯形的面积开始，介绍Riemann积分，其次从Riemann积分的缺陷引入Lebesgue测度与积分，介绍Lebesgue积分的定义及其发展。第三，又从不同于Ladeh的模糊集角度，引入Sugeno的模糊测度与模糊积分。最后，为了统一Lebesgue积分与Sugeno积分，引入半环的概念，从而定义基于半环的拟可加测度与拟可加积分，介绍拟积分的最新研究成果，包括积分不等式、Fubini定理，广义Choquet积分等。
主讲人介绍：
长春师范大学一级教授，博士生导师，曾任吉林省教育学院院长，现任长春师范大学副校长（正校长级）。长期从事模糊数学与数学教育，基础教育研究，发表学术论文100余篇，其中有30余篇发表在SCI一区Top杂志上，出版学术专著2部，主编各类书籍50余册，主持或参与国家级、省部级科研项目10余项。曾获曾宪梓教师奖，国家级教学成果二等奖，吉林省科技进步二等奖、吉林省哲学社会科学二等奖、吉林省教学成果特等奖等多项。教育部第二届基础教育课程教材专家工作委员会委员、教育部首届基础教育数学教学指导专业委员会副主任委员，教育部国培专家库首批专家，中国系统工程学会模糊数学与模糊系统专业委员会副主任委员，吉林省政府督学，《Amer. Applied. Math.》，《Math. and Computer Science》，《模糊系统与数学》编委。
主讲人介绍：
发布时间：2024-04-17 10:49:31
