主題：智能交通中的支持向量機及其集成方法
主要內(nèi)容：支持向量機是早期機器學習的四大方向之一，具有理論清晰、實用性強的特點。近年來集成學習成為了機器學習領(lǐng)域的熱門研究領(lǐng)域之一。集成學習試圖在特征層、模型層、輸出層運用集成的方式提高學習的性能，受到了研究人員的肯定和認可。本報告將從基本的支持向量機入手，一直深入到支持向量機的集成。同時，還將呈現(xiàn)這些方法在智能交通中的實際應用。本報告對于試圖運用支持向量機或集成學習進行實戰(zhàn)的人員具有較好的參考意義。
專家姓名：肖建力
工作單位：上海理工大學
專長和學術(shù)成就：智能交通、人工智能
專家簡介：肖建力畢業(yè)于上海交通大學，獲得模式識別與智能系統(tǒng)博士學位，現(xiàn)為上海理工大學副教授，目前的研究方向為人工智能與大數(shù)據(jù)，在TRB，ITSC, Physica A，IET-IP，Journal of Advanced Transportation等國際頂級會議及前沿SCI雜志上發(fā)表論文20余篇，主持國家自然科學基金及其它項目多項，獨立編著圖書《人工智能怎么學》（2022年出版發(fā)行）。
時間：2021-11-18 14:00:00
地點：交運樓209