讲座时间：2026年5月15日（星期五）上午10:00
讲座地点：广东技术师范大学东校区第一教学楼1212会议室
报告1：浅层学习中的特征选择和深层学习中的特征图选择
主讲人：薛羽教授
主讲人简介：薛羽，南京信息工程大学教授、博士生导师。主要研究方向为深度学习、演化计算、神经网络架构搜索、计算机视觉、特征图选择等。主持国家自然科学基金面上项目2项，国家自然科学基金面上项目合作课题1项，国家自然科学基金青年科学基金项目1项、江苏省自然科学基金青年基金项目1项、江苏省高校自然科学研究项目1项。获福建省自然科学奖三等奖1项(第二完成人)，中国自动化学会自然科学奖二等奖1项(第三完成人)。在国内外期刊上发表学术论文100余篇，论文总被引用次数逾9900次。2022-2025年入选全球前2%顶尖科学家。
报告摘要：特征选择是解决分类器“维度灾难”问题的一种重要数据预处理技术。通过特征选择/特征图选择可以简化浅层学习/深层学习中的分类模型、提高分类精度、减少训练时间等。本次报告系统介绍特征选择的起源、概念、方法分类及研究主题，重点介绍浅层学习中的特征选择方法与深层学习中的特征图选择方法，并结合神经网络架构搜索介绍问题空间学习方面的最新研究进展。
报告2：大规模环境下群体协同交互方法
主讲人：杨强教授
主讲人简介：杨强，南京信息工程大学校聘教授，硕士生导师，分别于2014年和2019年在中山大学获得硕士和博士学位，主要从事群体智能优化算法及其应用研究，围绕高维度大规模下群体智能优化算法的有效性和效率问题，累计发表高水平学术论文80余篇，累计Google Scholar引用3400余次；获评IEEE SMC2022（CCF C类会议）最佳学生论文提名奖、IEEE ICACI2023（计算智能领域旗舰会议）最佳论文奖、IEEE MiTA2024（计算智能领域旗舰会议）最佳论文奖；授权发明专利16项，软件著作权10项；获中国自动化学科学技术进步奖二等奖（2/10）、广东省人工智能产业协会自然科学奖一等奖（2/6），入选江苏省第七期“333工程”第三层次人才计划、江苏省双创博士计划、南京信息工程大学龙山学者计划，主持国家自然科学基金面上、青年基金项目等国家级和省部级项目5项。
报告摘要：本报告主要围绕大规模环境下群体协同交互开展，分别从群体协同交互的导向性、多向性、异向性等多个角度，以粒子群优化算法为研究对象，重点讲述大规模环境下增加群体协同搜索多样性和收敛性的方法，期望为大规模环境下群体智能算法的研究提供一些方法借鉴和思考，从促进大规模群体智能方法的研究进展。
