首页-_学术活动_教师

学术报告507:海洋大数据关联挖掘及相关算法

发布日期:  2021/06/05  周时强   浏览次数: 部门:    返回

报 告 人:杨锦坤 正高级工程师 国家海洋信息中心

报告时间:6月6日(周日)11:00~12:00

报告地点:校本部东区计算机大楼1104室

邀 请 人:徐凌宇 教授

报告摘要:

海洋数据处理分析多采用人工手动分类识别、传统统计分析、海洋模式模拟等方法,这些方法往往受主观因素的影响而不能真实刻画数据中的隐含信息;且海洋大数据多为非结构或半结构化数据,数据之间关系复杂或无关联,对传统的统计分析和海洋模式模拟提出了挑战。而深度学习,以数据为驱动,通过多层学习提取数据中的有用信息,客观挖掘数据之间的可能关联,能够提高数据处理效率和精度,报告就多要素数据强弱关联分析算法、单要素时间序列分析预测、多源多模态数据融合分析预测方法、不确定性数据灰色系统分析预测以及面向海洋大数据的可视分析这五类算法中存在的问题进行了具体详细的探讨。


报告人简介:

杨锦坤,国家海洋信息中心,正高级工程师,主要从事海洋信息化规划论证、海洋大数据应用研发、海洋信息资源综合治理、海洋重大工程推进实施、国际海洋信息技术合作交流等领域科研与业务工作。主持国家重点研发计划专项面向分析预报的海洋大数据资源池构建研究、国家海洋综合数据库建设运行、全球海洋和海洋气候资料中心中国中心、中国-东盟海洋大数据服务平台、中国-马来西亚海洋大数据合作等国家/区域/全球重大工程及合作计划20余项。






下一条:学术报告506:海洋大数据科学研究及相关应用