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数学与系统科学学院学术报告预告

发布者:文化素质教育办公室    主讲老师:     发布时间:2018-06-25    浏览数:[]



  时   间:2018年06月27日星期三 16:30-17:30

  地   点:校本部第一教学楼1211室

  题   目:面向噪声标签的异常点侦测学习

  报告人: 刘 波

  报告人简介:

  刘波,广东工业大学,自动化学院,教授,博导,广东省杰青获得者,主持国家自然科学基金2项,主要研究领域包括支持向量机、多分类、数据流和迁移学习,曾获得ICMLC和PAKDD国际会议的优秀论文奖。到目前为止,在《PAMI》、《TNNLS》、《TNN》、《TKDE》、《IJCAI》、《ICDM》等刊物和会议上发表论文50余篇。

  内容摘要:

  在基于支持向量描述方法SVDD (Support Vector Data Description)的异常点侦测中,通常只有正常样本(Normal Data)参与学习,并构造分类器去判断未知的样本属于正常样本或异常样本。在实际应用中,除了可以获得大量的正常样本,还会收集到少量的异常点样本,虽然这些零星的异常点样本不能代表异常数据的数据分布,但可以引入到支持向量机学习算法来提高分类器精度。另外,在异常点侦测中,受到仪器设备等因素影响,采集的样本包含噪声数据,以至于样本的标签并不准确。本报告将研究面向噪声标签的异常点侦测学习问题,并把少量异常点样本引入学习,从而提高异常点侦测分类器的预测能力。

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