主题：Online Learning of Data Streams with Concept Drift在线学习数据流中的概念漂移
主讲人：岭南大学副校长 姚新教授
主持人：工商管理学院院长 李涵教授
时间：3月19日15:15-16:15
地点：柳林校区诚正楼1122
主办单位：工商管理学院 国际交流与合作处 科研处
主讲人简介：
姚新教授是岭南大学副校长和唐天燊机器学习讲座教授。其主要研究兴趣包括演化计算、机器学习和受自然启发的人工智能。他的研究工作曾获2001 IEEE 唐纳德·G·芬克奖（IEEE Donald G. Fink）最佳论文奖，2010、2016和2017 IEEE进化计算汇刊（IEEE Transactions on Evolutionary Computation）最佳论文奖，2011 IEEE神经网络汇刊（IEEE Transactions on Neural Networks）最佳论文奖等等。他于2003年获选国际电气与电子工程师协会会士（IEEE Fellow），2012年获英国皇家学会沃尔夫森优秀研究奖（Royal Society Wolfson Research Merit Award），并作为首位华人获奖者先后于2013年获IEEE计算智能学会演化计算先驱奖（IEEE Computational Intelligence Society Evolutionary Computation Pioneer），以及2020年获IEEE弗兰克·罗森布拉特奖（IEEE Frank Rosenblatt）。姚教授在2003-2008年期间担任IEEE进化计算汇刊（IEEE Transactions on Evolutionary Computation）的主编，2014-2015年期间任IEEE计算智能学会（IEEE Computational Intelligence Society, CIS）主席，自2021年起每年入选斯坦福大学全球首2%科学家；并获选为2022年、2023年“全球最高获征引研究人员”（Highly Cited Researchers）及2024年度香港工程院院士。他参与著作论文的谷歌学术总引用超过76,000次，H指数为126。姚新教授1978年进入中国科学技术大学首期少年班，1982年从中科大计算机系获学士学位，1985年从华北计算技术研究所获硕士学位，1990年从中科大计算机系获博士学位，随后他在澳大利亚、英国和中国先后任教至今。
内容提要：
数据流挖掘是一项具有挑战性的任务，因为数据通常是一次一个或一小块地到来。在线学习者必须在持续操作的同时进行学习。这种情况在许多状态监测应用中都会出现，例如故障诊断。为了使情况更具挑战性，数据流的潜在分布可能会随时间变化（即概念漂移）。本次讲座首先将介绍“模型空间学习”框架，该框架可以在极少假设的情况下有效地学习数据流。在线故障诊断将作为一个例子，展示“模型空间学习”如何帮助检测和分类未知故障。接着，讲座将介绍一种集成方法来应对概念漂移，即在检测到漂移后调整集成多样性，以便更快、更准确地学习新概念。最后，讲座将介绍一种新方法，用于更准确地检测真实和虚拟漂移。
