讲座时间：2018年11月10日

讲座地点：百安宾馆会议厅

主讲人：张念

主讲人简介：

张念博士分别于武汉理工大学和华中科技大学获电气工程学士学位和硕士学位，于美国密苏里科技大学获计算机工程博士学位。现为美国哥伦比亚特区大学电子与计算机工程系教师。张念博士的研究兴趣包括计算智能、机器学习、数据挖掘、大数据科学、类不平衡问题、模式识别、时间序列预测、生物医学应用、自主机器人导航等。

张念博士担任美国国家科学基金“高维重叠类和不平衡数据的智能优化，聚类和分类”的PI。张念博士还是美国国家科学基金 “哥伦比亚特区生物医学集成、栽培和接触工程”的Co-PI。张念博士的研究也由美国海军研究办公室、美国国家航空航天局、美国地质调查局、施乐公司、布什基金会、哥伦比亚特区大学等资助。

张念博士已经被选为美国海军研究办公室夏季教员研究员(从美国全国600名申请者中挑选20位)和Myrtilla矿工教员。张念博士于2015年获得了卓越教学奖和2014年优秀研究奖。张念博士还获得2003年IEEE模糊系统国际会议最佳论文奖。张念博士是IEEE神经网络和学习系统汇刊的编委，《计算智能》、《神经科学杂志》和《国际系统、控制和通信》的客座编委。张念博士是IEEE高级会员，IEEE计算智能协会神经网络技术委员会成员，参与组织了20多个IEEE发起的国际学术会议。

内容简述：

一、展示各种NMF算法对每个分类器的分类精度以及比较分类器

二、介绍基于离散时间投影神经网络(DTPNN)的快速非负矩阵分解(NMF)算法

三、以NMF算法结合相关分类器找出影响执行的降维NMF算法的准确率

四、案例研究