报告题目：粒球计算：一种高效、可靠、可解释的人工智能新型理论框架和技术

报告时间：2024年5月10日   15:00-17:00

报告地点：学院学术报告厅

报告简介：基于多粒度认知计算理论，提出了粒球计算方法。该理论基于从粗到细的生成方式来模拟“大范围首先的”人脑认知机制，使用不同粒度粒球来覆盖数据样本，实现对数据自适应和高效的多粒度表示，并形成高效、鲁棒和可解释的多粒度计算模式。本报告介绍了多粒度粒球计算理论的相关研究成果和最新进展，主要包括：粒球分类器以及粒球模糊集分别实现了非点输入的高效、鲁棒的分类方法和模糊计算；粒球聚类提升了现有主要聚类方法的效率和鲁棒性；粒球粗糙集统一了经典和邻域粗糙集模型，并建立了概念知识表示，实现了邻域粗糙集上下近似的等价类知识表示，提升了学习精度；粒球神经网络首次建立了一种内在可解释、抗攻击、高精度的轻量级神经网络学习模型；粒球强化学习建立了鲁棒的强化学习框架；粒球演化计算定义了粒球适应度函数和粒球优化，实现了相比传统方法更好的收敛性能。

报告人简介：夏书银，重庆邮电大学教授，博士生导师，网络空间大数据智能计算教育部重点实验室副主任，前沿交叉研究院副院长，国家优青，重庆市杰青，重庆英才.青年拔尖人才。主持国家重点研发计划项目和国家自然科学基金项目多项，和王国胤和高新波教授等人提出和发展了粒球计算理论，相关成果一作/通信发表在IEEE TPAMI, TKDE, TNNLS, TCYB, ICML, ICDE等人工智能重要期刊和会议上。获得2021年吴文俊人工智能科技进步奖一等奖，国家教学成果二等奖。研究方向：粒球计算、机器学习、深度学习、演化计算和群体智能等。