深圳大学刘涵副研究员为我院师生作线上学术讲座

2020年6月21日上午，深圳大学副研究员刘涵应邀通过线上为51五湖四取四海之财的师生，作题为《基于粒计算的机器学习对非结构化数据的深度处理》的学术讲座。51五湖四取四海之财院长曾碧卿，51五湖四取四海之财副院长余松森、潘家辉及申淑媛、张洋、曲超、周成菊等老师和同学们一起参加讲座。讲座由51五湖四取四海之财梁军老师主持。

刘涵主要介绍了深度学习成功的关键因素，与深度学习相比传统机器学习的一些常见问题，基于粒计算的机器学习对非结构化数据的深度处理等三方面的内容。

为了更好地从浅层学习扩展到深度学习，采用逐层加深、变化特征空间及高复杂度等策略将信息粒化，分而治之，将整体划分为若干部分以便处理。为此刘涵向师生们介绍了与粒计算相关的一些新型研究方法，如深度集成学习、基于规则学习的半随机数据抽取及多任务学习等。并以其在自然语言处理和图像处理中的实际应用，来生动展现粒计算的优异之处。最后，他还向大家介绍了基于粒计算思想的一些前沿研究方向，如深度多样化特征提取、深度特征及分类器融合、深度神经网络模式的特征提取与深度集成学习模式的分类相结合等。

专题讲座结束后，参加讲座的师生还同报告人就粒计算在国内的发展以及应用方面，如公司商标识别等问题，进行了深入探讨。在交流中，刘涵向同学们介绍了粒计算，并鼓励同学们应用粒计算的思想来解决科研问题。交流结束后，同学们表示受益匪浅，既拓宽了视野，也对今后的科研道路有了更深入的理解。

刘涵博士简介：现任深圳大学大数据技术与应用研究所副研究员。此前分别在英国朴茨茅斯大学和英国卡迪夫大学担任博士后研究员。2011年在朴次茅斯大学获得计算机科学学士学位，于2012年在英国南安普敦大学获得软件工程硕士学位，于2015年在朴次茅斯大学获得机器学习博士学位。研究方向包括机器学习，自然语言处理，模式识别，粒计算与计算智能等。于2016年2月被英国工程技术学会授予专业会员（MIET）的称号。在2015年博士第三年和2017年博士后第二年分别出版大数据研究系列书籍《Rule Based System for Big Data：A Machine Learning Approach》和《Granular Computing Based Machine Learning: A Big Data Processing Approach》。已在SCI期刊以及顶级会议上共发表10余篇论文。他在Granular Computing期刊担任副主编，在包括IEEE Transactions on Fuzzy Systems, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence以及Information Sciences在内的多个世界顶级期刊担任论文评委。

撰稿：杜美新

审稿：陈锦辉