报告题目：面向层次结构数据的学习初探
报告人：林耀进 教授 闽南师范大学
报告时间：4月23日19：00-20：30
腾讯会议：229-332-905
邀请人：李小南
报告摘要：实际应用中广泛存在着各类复杂数据，分析数据的结构信息对有效的分类建模具有重要意义。其中利用数据类别间层次结构关系进行分类学习任务广泛存在于疾病诊断、图像标注等领域。本报告将从层次化数据的共有与固有属性学习、由粗到细的分层特征选择、基于标记分布学习的分层特征选择等方面进行了一些的初步探索。
个人简介：林耀进，教授，闽南师范大学计算机学院经理、福建省数据科学与智能应用高校重点实验室主任，福建省人工智能学会副理事长。合肥工业大学博士，天津大学博士后。曾获福建省百千万人才工程、福建省高层次人才、福建省优秀教师、福建省青年五四奖章等荣誉与称号。中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会常务委员，中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会委员，福建省中小学人工智能教指委委员。计算机科学与技术国家一流专业建设点负责人，福建省计算机科学与技术应用型学科带头人，福建省不确定信息处理专业硕士导师团队带头人。主要从事粒计算与机器学习的研究，在该领域主持国家自然科学基金3项，参与国家自然科学基金4项，主持省级重点自然科学基金、省重大教改项目等多项；在CVPR、IJCAI、软件学报、电子学报、TKDE、TKDD、TFS、TNNLS等国内外著名会议期刊发表论文100多篇。获福建省科技进步奖一等奖1项、三等奖1项，福建省教学成果奖二等奖2项。
