一、主题：一种应用高阶张量和生物感知的机器学习方法

二、讲座时间：2023年4月22日10：00-11：00

三、主讲人：孙志斌 博士、教授

四、参会人员：数据科学、应用数学专业的师生、其他有兴趣人员欢迎参加

五、讲座地点：大数据学院会议室（明科楼K902）

六、报告摘要：不同的生物对于同一目标有着不同的感知，所以目标的很多特征和信息都被隐含在这些感知信号之中。基于这一原理，我们把不同的感知信号作为机器学习模型的输入，尽可能的丰富了模型的输入信息，帮助模型更准确的进行目标预测。另一方面，不同机器学习模型的输出有着由模型本身带来的优点和缺点。我们提出了一种集合学习的方法，把从不同模型的输出图像构建成为一个张量，然后利用高阶张量分析的理论，把输出图像进行优化组合，得到一幅最优的图像作为最终的输出结果。最后我们将这套新的机器学习方法应用于使用多卫星遥感信号来反演湖水污染物（叶绿素浓度）的实际问题里，从而提供了一种经济的大规模湖水水质污染监测的科学方法。

专家简介：

孙志斌，南京师范大学数学科学学院的教授。他于2007年在美国马里兰大学取得应用数学博士学位后，曾在多个著名的科研机构进行工作，例如科罗拉多州立大学、普林斯顿大学、NASA。他在自然科学中的研究兴趣和方向有：数据同化、非线性动态系统、卫星遥感应用、机器学习、数学建模、数值计算等。他在2014-2018年担任了SPIE国际会议的组委会成员，并在2020年组织了一个AGU国际会议的关于全球环境变化的分会。他目前还同时担任了SCI杂志《Science of the Total Environment》和《Atmosphere》的编委。