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英国皇家工程院院士 Asoke K. Nandi教授作客“前沿科学报告”_0

2019-10-28 22:59:23  点击:[146]

英国皇家工程院院士 Asoke K. Nandi教授作客“前沿科学报告”

4月3日,受我校科技处和电气与信息工程学院邀请,英国皇家工程院院士、芬兰国家FiDiPro计划杰出院士、美国电子电气工程师协会会士(IEEE Fellow)、英国工程技术学会会士(IET Fellow)、英国布鲁内尔大学终身教授Asoke K. Nandi作客我校“前沿科学报告”,为我校师生做了题为《面向大规模数据分析的聚类方法研究进展》的学术报告。

报告会上,Asoke K. Nandi院士首先简要介绍了Brunel大学在英国优秀工程师培养中的领先地位,随后从“cluster”(聚类)的概念解释引出了相关聚类算法的原理及研究进展,并结合课题组的研究成果,重点介绍了聚类算法在生物基因数据、脑电数据以及核磁共振数据挖掘中的应用及成果,分析了聚类算法在无监督学习中的重要性,并指明了生物医学数据挖掘的未来研究方向。

Nandi院士精彩的报告引起了在场师生的浓厚兴趣和热烈反响。Nandi院士就大家提出的深度学习与聚类算法的融合问题、如何将聚类算法应用于磁共振图像分割问题、脑电信号与核磁共振图像在反应人脑中的区别以及皮肤听声与脑反应之间的关联等问题逐一进行了详细解答。本次报告会不仅开阔了在场师生的学术视野,还为大家的进一步研究指明了方向。

新闻小贴士:

Asoke K.Nandi院士毕业于英国剑桥大学圣三一学院,现为英国皇家工程院院士,芬兰国家FiDiPro计划杰出院士,兼职于7个学会会士(包括IEEE Fellow、IET Fellow)。

到目前为止,Nandi院士已出版著作5部,发表学术论文550余篇,谷歌学术引用2万余次,其中1篇论文引用超过2300余次,Google学术H指数70。Nandi院士在物理学、统计信号处理、机器学习和生物医学信号处理方面均做出了开拓性的研究。在机器学习领域,针对特征选择难题,Nandi院士发明的基于非线性映射的特征选择方法获得了IEEE海因里希?赫兹奖。Nandi院士首次证明了循环平稳性在震荡数据分析中的应用,因此获英国the Water Arbitration Prize奖。Nandi院士也是最早将机器学习方法(聚类算法、人工神经网络,支持向量机和遗传编程)引入到基因数据分析中的先驱之一。

“前沿科学报告”是由科技处主办、各学院承办的高层次学术活动。“前沿科学报告”邀请两院院士、长江学者、杰青和千人等国家级高层次领军人才围绕学科前沿热点,探讨科学问题,畅谈学术感悟,拓宽师生视野,提升学术水平。

(核稿:杨军 编辑:刘倩)

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