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梁静 教授
2021/8/31 10:13:00    

?梁 静



报告人简介


郑州大学电气工程学院院长,教授,博士生导师,国家优青,河南省青年科技工作者协会会长。曾荣获IEEE CIS优秀博士论文奖、教育部自然科学二等奖、河南省科技进步二等奖、中原千人-青年拔尖人才、河南省首席科普专家、河南省教育厅学术技术带头人等荣誉。

梁静长期致力于群集智能算法及应用研究,组织过多次国际优化算法竞赛,所提出的基准测试问题集被广泛使用。所发表论文的谷歌总引频数14900余次,h指数为42,入选全球前2%顶尖科学家榜单。发表的《Comprehensive learning particle swarm optimizer for global optimization of multimodal functions》一文曾被评为全球进化计算领域十年高被引文章首位。


报告题目:基于进化计算的特征选择和集成学习研究

特征选择和分类学习是机器学习中的主要研究方向。在特征选择中,随着候选特征个数的增加,特征组合方式呈指数增长,传统方法难以获得较好的特征子集,进化算法的群体并行搜索机制适合求解此类组合优化问题;在分类学习中,单学习器容易陷入过拟合,而集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。本次报告将围绕特征选择和集成学习的特性,使用进化方法进行求解,对多模态单目标和多模态多目标中种群个体表征方式、个体学习器多样性度量指标、适应度计算方法、多模态搜索策略、个体学习器选择等策略进行讲解。