題 目：序信息系統(tǒng)的局部粗糙集方法

報告人：徐偉華教授（西南大學(xué)）

報告時間：2021年4月17日14：30

報告地點：3304教室

摘要：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，各行各業(yè)都要面對海量、多維,、不斷更新的大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù),。如何將這些復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選并使所需的信息不會被遺漏是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵。鑒于此,，本報告在序信息系統(tǒng)中建立了局部粗糙集模型，將大量冗余的，不必要的信息進(jìn)行有目的的刪減并研究了動態(tài)環(huán)境中局部粗糙集的近似更新方法,，利用局部粗糙集在目標(biāo)概念中做出決策分析,，從而進(jìn)行高效的知識獲取，進(jìn)一步完善了序信息系統(tǒng)粗糙集理論,，為智能信息處理提供新的方法,。

專家簡介：徐偉華，1979年5月生,，西安交通大學(xué)博士,、博士后，2011年破格晉升教授,，現(xiàn)任職于西南大學(xué)人工智能學(xué)院,，博士生導(dǎo)師，博士后合作導(dǎo)師,，重慶市中青年骨干教師,，重慶市十佳科技青年提名獎獲得者，兼任國際粗糙集學(xué)會高級會員,、中國人工智能學(xué)會粒計算與知識發(fā)現(xiàn)常務(wù)委員,、中國人工智能學(xué)會知識工程與分布智能委員、重慶市數(shù)學(xué)會理事,、國際SCI期刊Journal of Intelligent and Fuzzy Systems副主編,。已在IEEE TCYB、IEEE TFS,、INS,、KBS、FSS等國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表論文140余篇,，SCI檢索70余篇（次）,，Web of Sciences被引1900余次，H指數(shù)22,，Google Scholar引用3500余次,，4篇論文入選ESI高被引論文，科學(xué)出版社出版學(xué)術(shù)著作4部,；先后主持了包括國家自然科學(xué)基金青年項目,、面上項目等10余項國家級、省部級科技項目,，獲河北省自然科學(xué)獎三等獎1項,，已在信息科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué),、人工智能與粒計算等研究領(lǐng)域有豐富的經(jīng)驗,。