一、报告人

伍冬睿 华中科技大学  IEEE Fellow

二、时间

4月26日（周三）下午 14:30-16:30

三、地点

腾讯会议：564-562-648

四、报告题目

TSK模糊系统高效优化新方法

五、报告摘要

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。

六、报告人简介

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, IEEE模糊系统汇刊(IF=12.253)主编。主要研究方向为脑机接口、机器学习等。发表论文200余篇，ESI高引11篇，谷歌学术总引用10000余次(H=54)，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6个青年科学奖(2022教育部青年科学奖，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，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。