报告主题：How to make better choices? Single performance measure from many parameters

报 告 人：Nandi Asoke Kumer教授

报告时间：2023年9月18日下午16：00-18：00

报告地点：电智学院2B-206

欢迎广大师生踊跃参加！

科技处 前沿院 电子信息与人工智能学院

2023年9月10日

报告人简介：

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理论研究，并在基因组的信号处理和脑电信号处理应用方面做出过巨大贡献。Nandi院士毕业于享誉世界的剑桥大学圣三一学院，毕业后留校任教。1983年，Nandi院士与同组研究人员共同发现了三个基本的粒子被命名为W+, W- 和Z0，该发现于1984年获得了诺贝尔物理学奖（该奖授予Nandi院士所在研究组的两位教授）。在机器学习领域，针对特征选择难题，Nandi院士发现特征是影响分类器设计及性能的重要因素。传统的特征选择算法，如顺序前序选择，顺序后序选择，均以线性映射的方式将原始特征空间映射到一个新的特征空间。然而，线性映射的无效性导致最终的分类器性能较低。针对这一问题，Nandi院士发明了基于非线性映射的特征选择方法，并将其成功应用于多个研究领域，该成果获得了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，并因此获得了英国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。