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学科建设与研究生教育论坛(80周年校庆系列论坛第6期)

来源: 学科建设办公室   作者:   编辑:  发布时间:2023年04月23日  点击次数:

论坛类别:专家讲坛

主  题1:复杂信息环境下的智能决策系统

主  题2:结构驱动的群体智能涌现

主  题3:多指标综合评价中的BoD方法及改进

主  题4:Information fusion in group decision making: An approach based on crowd wisdom

主 讲 人:徐泽水、廖虎昌、张崇辉、王海

时  间:2023年4月28日上午8:00-12:00

地  点: 三园区计算机学院学术报告厅

承办单位:计算机与信息科学学院

主办单位:学科建设办公室(研究生工作处)

报告摘要:

主  题1:复杂信息环境下的智能决策系统

随着新一代信息技术的快速发展,智能技术已广泛应用于智慧医疗、智能制造、智能驾驶和智慧金融等领域中,提高了社会效率,方便了人们生活。在复杂信息环境下,本报告主要介绍基于大数据驱动的深度学习智能决策和基于复杂认知信息的智能决策研究进展。介绍深度学习在决策领域中的方法和应用研究现状;阐述基于复杂认知信息的决策理论研究现状;说明深度学习与模糊系统的融合框架及其智能决策过程;梳理几种模糊技术与深度学习的融合现状、原因及应用领域;总结分类系统、信息融合系统和决策支持系统等具有代表性的深度学习智能决策应用;介绍深度学习和复杂认知信息在智能决策应用中可能面临的挑战,包括融合技术、数据分析和模型构建等。


主  题2:结构驱动的群体智能涌现

越来越多的决策问题需要通过群组解决。集体智慧是团队在解决复杂问题时表现出色的能力,因此,群体智慧的涌现是很重要的。本研究探讨了群体的两个关键特征,即群体结构和群体中的个人知识,如何影响群体智能的涌现。本研究提出了一种使用群体协作网络的群体结构度量以及群体中个人知识分布的度量。群体结构是基于链路的强度以及网络是分层还是平面来衡量的;个人知识的分布是从群体信息是共享还是唯一的角度来衡量的。同时,采用仿真技术对群体成员之间的社会互动和个人意见的变化进行建模。研究发现,不平衡的信息分布会破坏群体绩效,而群体结构会改变信息分布的效果。研究还发现,知识分布广泛的群体善于解决复杂问题。


主  题3:多指标综合评价中的BoD方法及改进

BoD是一种以最大化每个决策单元的相对得分值为目标的非参数赋权方法。但是,基于BoD模型计算得到的排名结果会因决策单元的新增或删失发生颠倒,即存在逆序问题。逆序问题产生的根本原因是,决策单元新增或删失会通过改变前沿面影响指标权重分配,使得DMU的得分值发生不同方向、不同程度的变动。为解决BoD引致的决策单元逆序问题,本文提出了子群占优BoD方法(SS-BoD)。该方法基于BoD权重矩阵信息,利用两两比较思想,形成了BoD两两比较机制(BPCRM),解决了任意决策单元之间的可比问题。在此基础上,借鉴DEA思想,构造了动态无差异前沿子群(DIFS)划分技术,并构建了基于子群占优(SS)的决策单元排序理论框架,可以将决策单元新增或删失导致的指标权重变化限制于特定的前沿子群当中。最后,以欧洲28国为例,通过比较和分析地区新增或删失情形下的HDI排名变化与逆序程度,验证了SS-BoD方法的有效性。


主  题4:Information fusion in group decision making: An approach

The wisdom of crowds (WOC) applies statistical aggregations to obtain group predictions, without necessitating a certain degree of group consensus. Current WOC techniques identify individual expertise levels based on real outcomes of events, or individuals’ meta-information, generally unavailable in GDM problems. We propose an approach for GDM problems with diverse evaluations provided by individuals with different expertise levels. It weighs individuals based on their contributions to the group, which is implemented by estimating the evaluated attributes’ real values, and updating individual weights within a time series. The approach is verified by real collected data and simulated data, and compared with several similar weighting methods and CRP techniques. The results demonstrate the approach’s good performance in large groups, with improved identification of expertise levels in diverse groups, without requiring a large number of time-series.

主讲人简介:

主讲人1

徐泽水:欧洲科学院院士、欧洲科学与艺术院院士、国际系统与控制科学院院士;国际工程技术协会(IETI)杰出会士;国际电气与电子工程师协会(IEEE)、国际模糊系统协会(IFSA)、英国皇家艺术协会(RSA)等9个国际权威协会会士(Fellow)、长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、全球高被引科学家(2014-2021)、中国高被引学者(2014-2019蝉联计算机科学领域榜首)、国家百千万人才工程人选国家有突出贡献中青年专家、享受国务院特殊津贴专家等。2019-2022年全球前2%顶尖科学家终身科学影响力榜单分别位居431、258、193和190位(2019年年度科学影响力排名世界第30位,中国学者中位居第一);2023年在全球顶尖计算机科学家排名第40位(中国内地学者中位居第一)。长期从事智能决策、信息融合、模糊数学与优化算法等研究,系统地创建了复杂信息决策理论与方法体系。曾获汤森路透中国引文桂冠奖、中国青年科技奖、教育部自然科学奖(一等奖2项、二等奖2项)、江苏省数学杰出成就奖等。担任《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《Information Sciences》、《Information Fusion》、《Artificial Intelligence Review》、《Applied Soft Computing》、《Cognitive Computation》等30余份SSCI/SCI期刊联合主编、副主编或编委。由Springer出版英文专著18部,发表SSCI/SCI论文800余篇,在Google Scholar中论著被引80000余次,H指数142。

主讲人2

廖虎昌,四川大学研究员、博导。全球高被引科学家,中国高被引学者,斯坦福大学全球前2%科学家,英国工程技术学会等5个学会会士,四川省特聘专家,澳大利亚奋进研究学者。长期致力于数智融合的智能决策和运营管理方向的研究,探索了认知复杂信息表达方式和融合方法及智能决策方法论,并应用于医疗管理、工程管理、电商运营等领域。以第一/通讯作者在行业知名期刊发表SSCI/SCI论文200余篇,其中,FMS A类6篇,ABS 3/4星46篇,中科院一区100余篇,包括决策分析领域顶刊DA 1篇,工程管理领域顶刊IEEE EM 2篇,EJOR 3篇,Omega 10篇,IEEE Transactions长文15篇。出版专著4部。论著被引16000余次,H指数70;成果得到《Operations Research》等期刊论文正面引用。主持国家级项目4项。获教育部自然科学一等奖等部省级奖项5项。担任国际期刊IJITDM领域编辑(Area Editor)、IEEE TFS、INFFUS、ASOC、EAAI、TEDE等10本SSCI/SCI期刊副编辑或编委以及《控制与决策》(英文版)副编辑,在Omega等期刊组织专刊10余次。

主讲人3

张崇辉,浙江工商大学教授、博导,之江大数据统计研究院副院长、浙江省2011协同创新中心“统计数据工程技术与应用协同创新中心”副主任、经济统计系主任,先后入选浙江省高校领军人才计划、浙江省院士结对培养青年英才计划、浙江省之江青年社科学者等。目前,主持了国家社科重点项目等国家级项目4项,主要从事综合评价理论及在智能化决策、环境经济、电子商务等领域的应用研究,以第一作者或通讯作者在European Journal of Operational Research(ABS4星)、《统计研究》等国内外顶级期刊上发表50余篇,H指数16。在《科学出版社》出版专著三部,获得了浙江省哲学社会科学一等奖、浙江科学技术奖二等奖等省部级及以上奖项10多项,指导学生获省部级及以上科技竞赛奖项20余项。相关成果获得了省部级及以上领导肯定性批示8份、国家发明专利3项、与平台设计相关的软件著作权近10个以及政府部门采纳应用20多个。

主讲人4

王海,南京审计大学副教授,硕士生导师,IEEE高级会员,斯坦福大学全球前2%科学家。长期致力于不确定信息融合、智能决策、智能审计等研究,创建了概率语言决策等研究方向,系统完善了词语计算若干模型的基础理论,在《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《Information Sciences》、《Information Fusion》、《运筹与管理》、《模糊系统与数学》等计算机科学、系统工程领域学术期刊上发表论文60余篇,H指数27,由Springer出版专著1部,授权发明专利4项,主持自科面上项目1项,江苏省社科项目1项,获得江苏省计算机学会科学技术奖一等奖1项。


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