深圳大学刘涵副研究员为我院师生作线上学术讲座

2020年6月21日上午，深圳大学副研究员刘涵应邀通过线上为华南师范大学软件学院的师生，作题为《基于粒计算的机器学习对非结构化数据的深度处理》的学术讲座。软件学院院长曾碧卿，软件学院副院长余松森、潘家辉及申淑媛、张洋、曲超、周成菊等老师和同学们一起参加讲座。讲座由软件学院梁军老师主持。

刘涵主要介绍了深度学习成功的关键因素，与深度学习相比传统机器学习的一些常见问题，基于粒计算的机器学习对非结构化数据的深度处理等三方面的内容。

为了更好地从浅层学习扩展到深度学习，采用逐层加深、变化特征空间及高复杂度等策略将信息粒化，分而治之，将整体划分为若干部分以便处理。为此刘涵向师生们介绍了与粒计算相关的一些新型研究方法，如深度集成学习、基于规则学习的半随机数据抽取及多任务学习等。并以其在自然语言处理和图像处理中的实际应用，来生动展现粒计算的优异之处。最后，他还向大家介绍了基于粒计算思想的一些前沿研究方向，如深度多样化特征提取、深度特征及分类器融合、深度神经网络模式的特征提取与深度集成学习模式的分类相结合等。

专题讲座结束后，参加讲座的师生还同报告人就粒计算在国内的发展以及应用方面，如公司商标识别等问题，进行了深入探讨。在交流中，刘涵向同学们介绍了粒计算，并鼓励同学们应用粒计算的思想来解决科研问题。交流结束后，同学们表示受益匪浅，既拓宽了视野，也对今后的科研道路有了更深入的理解。

刘涵博士简介：现任深圳大学大数据技术与应用研究所副研究员。此前分别在英国朴茨茅斯大学和英国卡迪夫大学担任博士后研究员。2011年在朴次茅斯大学获得计算机科学学士学位，于2012年在英国南安普敦大学获得软件工程硕士学位，于2015年在朴次茅斯大学获得机器学习博士学位。研究方向包括机器学习，自然语言处理，模式识别，粒计算与计算智能等。于2016年2月被英国工程技术学会授予专业会员（MIET）的称号。在2015年博士第三年和2017年博士后第二年分别出版大数据研究系列书籍《Rule Based System for Big Data：A Machine Learning Approach》和《Granular Computing Based Machine Learning: A Big Data Processing Approach》。已在SCI期刊以及顶级会议上共发表10余篇论文。他在Granular Computing期刊担任副主编，在包括IEEE Transactions on Fuzzy Systems, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence以及Information Sciences在内的多个世界顶级期刊担任论文评委。

撰稿：杜美新

审稿：陈锦辉