数学与统计学院学术报告[2020] 075号

(高水平大学建设系列报告428号)

报告题目: Complex network and deep learning analysis of multivariate time series

报告人： 高忠科 教授 （ 天津大学）

报告时间：2020年10月26日星期一 16:00—17:00

报告地点：科技楼 515-4

报告内容：Revealing complicated behaviors from multivariate time series represents a challenging problem of significant importance. Recently, the complex network and deep learning have been incorporated into the analysis of multivariate time series and fruitful achievements have been obtained. Complex network and deep learning analysis of time series open up new venues to address interdisciplinary challenges in multiphase flow, brain-computer interface, etc.. Some novel methodologies and their applications in this research area will be introduced.

报告人简历：高忠科，天津大学电气自动化与信息工程学院教授、博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者，2019年全球高被引科学家。主要研究方向为复杂网络多源信息融合理论、新型传感器技术、脑机融合与混合智能等，已在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、Knowledge-Based Systems等国际期刊上发表SCI检索论文120余篇，论文SCI他引2000余次，12篇第一作者论文入选ESI高被引论文；在德国Springer出版社出版英文学术专著一部；第一发明人中国发明专利68项。主持国家级项目6项，包括4项国家自然科学基金项目。获2013年全国百篇优秀博士学位论文提名奖，2018年和2019年2次获得英国皇家物理学会(IOP)高被引中国作者奖。

欢迎感兴趣的师生参加！

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 数学与统计学院

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2020年10月22日