【廿周年院庆学术报告33】· 【科•大数据论坛第33期】
一、报告题目：基于相对粒度比的异构数据异常点检测方法
二、报告人：蔡明杰副教授
三、时间：2022年10月26日（周三）上午10:40-11:30
四、腾讯会议号：125 606 321，线下会议室：A4-116
报告摘要：异常检测是指识别数据中显著不同、罕见或非预期的信息，已被广泛应用于故障检测、信用卡欺诈，卫星发现等领域。现有异常检测方法大多基于先验知识且不适用于异构数据。本报告针对异常点“稀少” 和 “差异”这两个特性来展开研究，提出了相对粒度比及负域检测指标，设计了基于多粒度邻域粗糙集的异常检测方法，该方法可以处理异构数据且具有较好的鲁棒性。
报告人简介：蔡明杰，湖南大学数学学院，副教授，博士生导师，担任了中国人工智能学会、中国自动化学会、中国计算机学会、中国应急管理学会等重要学术团体的委员，系国家邮政局发展研究中心特邀专家，湖南省工业机器视觉工程技术研究中心专家委员会委员，中国科协及教育部英才计划优秀导师。主持国家级项目两项、国家重点项目子课题一项、省部级项目多项，已在人工智能领域重要学术期刊上发表论文20余篇。主要研究方向：机器学习，粒计算。近年来，主要聚焦于大数据中的不确定性数据分析、信息决策与预测等问题，相关研究成果已较好的应用于舆情分析，应急响应、PHM、健康医疗等领域中。
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