报告时间：2019年12月28日上午10:00

报告地点：数计院会议室

报告题目：动态特征挖掘方法初探

报告人：国防科技大学侯臣平教授

邀请人：童小娇校长

报告人简介：侯臣平，国防科技大学教授，博士生导师。主要从事数据挖掘领域中动态特征分析的方法和应用研究工作，在动态特征复用和低维嵌入学习等方面取得了多项研究成果，并成功应用于军事领域。近年来，在IEEE TPAMI等国内外著名刊物和会议上以第一/通讯作者发表学术论文近50篇（包括IEEE 汇刊长文17篇），担任TPAMI等杂志以及ICML、NIPS等会议的审稿人，是Neurocomputing、IEEE Access等SCI期刊的编委，多篇论文进入ESI各层次高被引论文。主持国家自然科学基金、国防973专题等8项项目。获国家优秀青年科学基金、湖南省杰出青年科学基金等。

报告摘要：随着智能技术的发展，数据系统呈现出明显的动态性。动态特征挖掘是当前数据驱动的人工智能领域重点研究方向之一。本报告从特征增减、特征累积的典型场景出发，主要介绍特征增减场景下的模型复用方法、特征空间累积场景下的低维内蕴结构挖掘方法和特征时间累积场景下的矩阵快速分类算法。最后，对动态特征挖掘问题进行简单的总结和展望。