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预告:刘新旺:缺失多视图聚类算法及应用研究

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2019年12月09日 10:48 来源:研究生院、计算机与通信工程学院

报告承办单位:研究生院、计算机与通信工程学院

报告内容: 缺失多视图聚类算法及应用研究

报告人姓名:刘新旺

报告人所在单位:国防科技大学

报告人职称/职务及学术头衔:国家优青、副教授、博士生导师

报告时间:2019年12月12日14:30——16:00

报告地点:理科楼B-311

报告人概况: 刘新旺,博士,国防科技大学副教授,国家优青。主要研究兴趣包括核算法、多视图聚类算法、特征选择算法等。发表论文90余篇,SCI 46篇(其中IEEE汇刊17篇,包括IEEE T-PAMI、IEEE T-KDE、IEEE T-IP、IEEE T-IFS、IEEE T-NNLS、IEEE T-Cybernetics、IEEE T-MM等),中国计算机学会指定的A类会议论文23篇,GOOGLE学术引用1600余次,3篇进入ESI计算机科学学科前10%层次。担任国际人工智能领域顶级会议AAAI 2016-2019、IJCAI 2016-2019、NIPS 2016-2018等程序委员会委员、AAAI 2020高级程序委员会委员。主持国家自然科学基金青年基金、面上项目、优秀青年基金,研究成果获湖南省自然科学一等奖。

报告摘要:围绕多视图聚类问题展开研究:提出了矩阵范数正则化多模态聚类算法以降低冗余性和增强多样性;提出了缺失多模态分类、聚类算法以解决具有缺失模态的分类、聚类等学习问题;提出了噪声多模态分类、聚类算法以解决具有噪声模态的分类、聚类等学习问题。

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