报告题目：多源不确定数据信任分类与融合
报告时间： 2017年10月20日（周五）下午，4:00-5:15
报告地点：信息学院12教703
报告专家：西北工业大学 刘准钆 教授
报告内容简介：不确定数据分类一直是模式识别领域一项重要的研究内容。本次报告将主要介绍一种幂集框架下的信任分类模型，其允许目标以不同的基本信任值不仅可以属于任意单类，还可以属于若干单类的集合（即复合类）。在信任分类中，难以准确识别的目标将被分给相应的复合类，这样能够有效降低错误风险，并合理揭示分类中的不确定性。针对传统不确定数据高层融合方法难以处理时变信息的问题，本报告还将介绍一种新的动态证据推理方法，并应用于多时相遥感变化检测。最后，将与大家探讨一下如何开展高水平的科学研究。
报告人简介：刘准钆，西北工业大学自动化学院教授，博导。于2013年获西北工业大学博士学位，博士期间在法国布列塔尼国立高等电信学院联合培养，并获法方博士学位。2014年任西工大自动化学院副教授，2017年破格晋升教授/博导。主要从事信息融合、模式识别以及证据推理等方向的研究，以第一作者/通讯作者在IEEE TFS/TCYB/TGRS/TSMC、Pattern Recognition 等重要国际期刊和国际会议上发表论文30余篇，其中SCI一二区论文10余篇，ESI高被引论文2篇，热点论文1篇。主持国家自然基金面上项目、青年项目等国家级课题4项，陕西省基金等省部级课题2项，入选中国科协青年人才托举工程，获陕西省科学技术一等奖、二等奖各一项，获陕西省优秀博士学位论文等，任不确定推理领域国际知名期刊International Journal of Approximate Reasoning 编委（Associate Editor），第18-20届国际信息融合大会程序委员会委员、分会主席。
