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基于智能算法的大数据优化研究---王改革博士

发布时间:2020-05-18
浏览次数: 2264
作者: 中国矿业大学
文章来源: 中国矿业大学
责任编辑:
审核: 教务处

报告题目:基于智能算法的大数据优化研究

报 告 人:王改革 中国海洋大学 副教授

报告时间:202051914:00

报告形式:腾讯会议

号:195 298 815

会议密码:12345

主办单位:信息与控制工程学院

报告摘要:

随着大数据时代的到来,人们所要面对的问题越来越复杂,维数越来越高。传统的优化算法在处理高维大数据时性能急速下降。针对传统优化算法的缺点,如算法参数较多、难以调节,个体更新策略单一及问题领域知识很难利用的缺点,采用自适应理论、多策略融合及知识驱动理论,提出了自适应智能算法、多策略智能算法及基于知识驱动的智能算法。这些方法,大大提高了原有算法的性能,并成功的用于解决大数据优化问题中。

报告人简介:

王改革,中国海洋大学,副教授,主要致力于进化计算、群体智能和大数据优化等方面研究。发表学术论文110余篇,其中,SCI检索73篇,19篇,221篇;总影响因子为223.731,其中第一/通讯作者为148.931。主持国家自然科学基金等重要科研项目4项。获教育部高等学校科学研究优秀成果奖二等奖1项,江苏省科学技术奖二等奖1项。

论文总引用近6100多次,他引5700多次。18篇论文引用达100次以上,14篇论文被ESI选为前1%高引论文,39篇论文分别被Scopus列为高被引论文。1篇论文入选科技部“精品期刊顶尖论文平台--领跑者5000”数据平台。h-indexi10-index分别为4384。担任OAJRC Computer and Communications期刊主编,IEEE AccessMathematics 和 IJBICSCI期刊的副主编或编委。