报告题目：概念认知系统的不确定性研究
报 告 人：李金海教授（昆明理工大学数据科学研究中心）
报告时间：2023年5月28日下午15:00-16:30
报告地点：曲江校区bat365在线平台报告厅（教九楼617）
报告摘要：概念认知学习（Concept-Cognitive Learning，CCL）是数据科学和人工智能领域中的热点问题。概念泛化性能是评价概念认知系统学习结果优劣的核心指标。然而，现实中概念认知系统存在各种不确定性，如数据缺失、数据具有模糊性、属性识别过程呈现随机性、认知主体遗忘信息不确定等。这些情况处理不好，会弱化概念认知系统的概念泛化性能。因此，概念认知系统的不确定性研究是一个重要的课题。本报告从概念泛化的角度介绍概念认知系统的不确定性研究进展，包括模糊概念认知系统、随机概念认知过程建模、不完备图网络数据的概念认知学习、遗忘约束下的概念认知优化等，对该领域存在的问题进行梳理，并给出一些研究建议。
报告人简介：
李金海，博士毕业于西安交通大学应用数学专业。现为昆明理工大学数据科学研究中心副主任，教授，博士生导师，西北农林科技大学客座教授，云南省中青年学术和技术带头人，云南省高层次人才计划青年拔尖人才，云南省专家基层科研工作站专家。兼任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会常务委员、知识工程与分布智能专委会常务委员、人工智能基础专委会委员。担任CCF B类期刊International Journal of Approximate Reasoning领域编辑，SCI期刊International Journal of Machine Learning and Cybernetics主编助理和副编辑，Mathematics编委。主要研究兴趣为大数据环境下的数据挖掘技术、概念认知学习、粒计算、智能系统分析与集成。主持国家自然科学基金4项（含子项目），在国际期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Fuzzy Systems、IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems、Pattern Recognition，以及国内一级学报《计算机学报》《软件学报》《电子学报》等发表论文40余篇，SCI引用3000余次。曾获陕西省优秀博士学位论文。
