报告题目：基于概率密度分布的不平衡学习

报告人：杨洁 副教授 大连理工大学

邀请人：穆学文副教授

报告时间：2022年12月5日（周一）19：00-20：30

腾讯会议ID：426-135-599

报告人简介：杨洁，副教授，博士生导师，大连理工大学数学科学学院。主要研究方向包括不平衡学习，脉冲神经网络、模糊神经网络的结构与算法设计，以及在蜂窝芯材料面型识别、医疗大数据的应用。以发表论文50余篇，包括IEEE TNNLS、IEEE TFS、Information Sciences、Neural Networks与Knowledge-based Systems等，被引200余次。先后主持了国家自然科学基金两项，辽宁省自然科学基金一项，参与国家自然科学基金4项，一项科技部重大专项，一项上海市市级重大专项。

报告摘要：不平衡大数据广泛存在于信息时代，指被重点关注的少类样本在数量上远小于大类样本，空间分布特点不鲜明，特征表达不充分。如果ANN直接在不平衡数据上学习，则会偏向于大类样本，因此需要进行不平衡处理。本项目组近几年在数据水平提出了多种不平衡采样方法，包括利用生成对抗网络（GAN）学习少类样本的概率分布并生成新的少类样本，针对GAN训练中常见的模式崩溃问题，依据概率与统计方法提出有效策略，提高网络稳定性、缓解模式崩溃，强化原始数据的分布特点；基于互信息原理的特征选择规则和类似于半区间算法的类权优化策略，设计边采样边学习的迭代集成分类器；根据数据密度分布特征进行密度估计的上采样方法。

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