学术讲座— TSK模糊系统高效优化新方法
发布者： 科研处 更新日期： 2022-12-12 访问次数： 305
讲座题目TSK模糊系统高效优化新方法
主办单位交通运输学院
联合主办单位福建工程学院智能交通系统研究中心
讲 座 人伍冬睿讲 座人
职?称		正高主持人陈德旺
讲座类型自然科学讲座对象全校师生时?间2022-12-16 10:00
地?点交通运输学院（南区教学实验楼）520会议室， 腾讯会议：819109340
讲
座
人
简
介		伍冬睿，华中科技大学人工智能与自动化学院教授、博导，图像信息处理与智能控制教育部重点实验室副主任，国家海外青年高层次人才,IEEE Fellow。主要研究方向为脑机接口、机器学习等。发表论文200余篇，其中SCI 104篇(一作36篇，IEEE汇刊72篇)，ESI高引11篇，谷歌学术总引用10000余次(H=53)，爱思唯尔中国高被引学者。授权国际专利5项，中国发明专利13项，转让4项。两个一作算法进入MATLAB Fuzzy Logic Toolbox。获5个青年科学奖(2021中国自动化学会青年科学家奖，2020 USERN Prize in Formal Sciences，2017 IEEE系统、人和控制论学会首届青年科学家奖，2014 北美模糊信息处理学会首届青年科学家奖，等)，6个杰出论文奖(2021 IEEE 神经系统与康复工程汇刊最佳论文奖，2014 IEEE 模糊系统汇刊杰出论文奖，2012 IEEE 计算智能学会杰出博士论文奖，等)，2021-2022蝉联基金委信息科学部、中国电子学会和清华大学共同举办的世界机器人大赛--BCI脑控机器人大赛（中国脑机接口比赛）技术赛全国总冠军，2022湖北青年五四奖章，等。现任IEEE SMC学会助理副主席、管理委员会委员和eNewsLetter主编，及3个IEEE汇刊副编。2023年起将担任IEEE模糊系统汇刊(IF=12.253)主编。
讲??座
主要内容		TSK模糊系统被广泛应用于分类和回归问题。然而，当训练数据非常大时，传统的基于进化算法的优化策略和基于全批量梯度下降的优化策略都存在运算代价过高的问题。本报告首先介绍TSK模糊系统与经典的RBF神经网络和混合专家模型等机器学习模型的等价或相似之处，然后借鉴深度神经网络的高效训练方法，把小批量梯度下降、DropOut、Batch Normalization、Adam等优化技巧从神经网络推广至TSK模糊系统训练，取得更好泛化性能。