2019年10月17日上午，应计算机与信息工程学院邀请,渤海大学王长忠教授、南京理工大学贾修一教授在计算机与信息工程学院103会议室分别做了题为《基于粒计算的属性约简方法》和《基于相关性的标记分布学习方法研究》的学术报告。报告会由计算机与信息工程学院薛占熬教授主持，相关专业的老师及研究生聆听了报告。
王长忠教授首先介绍了模糊粗糙集、信息熵、邻域粗糙集、序关系粗糙集等理论方面的最新进展和高水平成果。模糊粗糙集理论是一种新兴的研究课题，在理论以及应用方面都有很大的发展空间，可进行更深层次的完善、增强及应用推广，存在许多值得作的研究工作：对于许多类型的大数据库挖掘，增量数据挖掘是一个目标；增量属性约简算法的研究具有重要的意义；这些模糊粗糙集模型是否符合统计决策原理和贝叶斯原理，也是一个值得深入研究的问题。然后详细介绍了基于距离测度的模糊粗糙集模型、模糊邻域粗糙集模型、拟合模糊粗糙集模型、离散空间中的模糊粗糙集模型、基于最小错分的模糊粗糙集模型等。最后详细介绍了二元模糊关系的信息熵、一般邻域关系的信息熵、关系熵测度及应用、模糊关系的广义信息熵、邻域关系的广义信息熵、模糊自信息及应用、邻域自信息及应用等理论。讲座结束后王教授与在场的师生进行了交流互动，对提问的问题进行耐心解答。
贾修一教授介绍了标记分布学习作为一种新的学习范式，比多标记学习具有更丰富的标记语义，可以更精确地刻画与同一示例相关的多个标记的相对重要性差异等，是当今机器学习领域的研究热点之一。主要从挖掘标记和样本的相关性入手，研究相应的标记分布学习算法，分别提出了基于全局标记相关、局部样本相关和低秩近似的标记分布学习算法。和现有算法相比，在各项评测指标上，所提出的算法都能取得较好的效果。讲座结束后贾教授与在场的师生进行了交流互动，对提问的问题进行耐心解答。
个人简介：
王长忠，男，渤海大学教授，数据科学研究中心主任，数学学科带头人；哈尔滨工程大学博士生导师，东北大学特聘教授，辽宁特聘教授。主持国家自然科学基金、辽宁省自然科学重点基金、辽宁省高校优秀人才支持计划等省部级以上课题十几项。先后在《IEEE Transactions on NNLS》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Cybnetics》、《Information sciences》、《Fuzzy sets and systems》、《中国科学》等国内外重要学术期刊和国际会议上发表论文60多篇。其中，被SCI检索的论文30多篇，被ESI高被引论文6余篇。截止目前，所发表的SCI论文被Web of Science数据库他引1000多次，单篇论文被引次数最高为300次多次。应邀担任国家自然科学基金函评专家，多个国内、国际学术会议程序委员会委员，中国医药数学会辽宁分会常务理事，人工智能基础学协会专委会委员，中国人工智能学会专业委员会委员，中国自动化学会多粒度与多尺度分析专业委员会委员。
贾修一，男，南京理工大学计算机科学与工程学院副教授，博士生导师。任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会、机器学习专委会委员，计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，CCF高级会员，IEEE会员，IRSS会员等。主要研究方向包括粒计算与不确定性分析、机器学习、自然语言处理等。发表包括IEEE T-KDE、CVPR、AAAI、IJCAI等在内的学术论文50余篇，3篇入选ESI 1%高被引论文，主持国家面上、青年及省级基金项目多项等。
（计算机与信息工程学院 孙林）