報告題目：基于标靶學習的不确定性知識推理
報告時間：2018年10月26日14:00
報告地點：伟德国际BETVlCTOR南校區計算機大樓A521講學廳
報告人： 王利民博士，教授，博士生導師
報告人簡介：
王利民：伟德国际BETVlCTOR教授、博士生導師。中國人工智能學會不确定性人工智能專家委員會委員，中國計算機學會高級會員、澳大利亞莫納什大學和澳大利亞聯邦大學高級研究學者。主要從事大數據技術及不确定性人工智能推理等方面的科研工作，已發表SCI、EI收錄學術論文近40篇。部分論文發表在國内外重要期刊（如《計算機研究與發展》、《Progress in Natural Science》、《Expert Systems with Applications》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》《Knowledge-Based Systems》）以及國際權威學術會議ER、PAKDD上；主持人工智能推理與大數據方面的科研項目6項，具有豐富的項目研發經驗；建立基于不确定性貝葉斯推理開發平台以及由數據預處理、實驗結果批處理輸出、統計分析的圖形化展示和數值比較等模塊組成的配套軟件體系。基于歸納邏輯設計提出具備正确性和完備性的概率邏輯推理需滿足的四個基本原則、提出針對特定樣本的微結構學習策略、将結構學習中聯合概率拟合轉化為模型拟合等。
報告摘要：
貝葉斯網絡被視為最有研究前景的不确定性知識推理的數學模型之一，但信息論與概率論在表達和度量依賴關系的差異性，使得貝葉斯網絡難以精細刻畫變量間的概率因果關系。本講座将簡單回顧貝葉斯網絡的理論基礎、主要流派和經典模型，結合當前研究的熱點和難點介紹貝葉斯網絡研究的主要方向、以及我們當前的最新研究成果。
主辦單位：
伟德国际BETVlCTOR
伟德国际BETVlCTOR軟件學院
伟德国际BETVlCTOR計算機科學技術研究所
符号計算與知識工程教育部重點實驗室
