报 告 人：林耀进 教授，闽南师范大学

报告时间：12月8日（周日）11:10～12:00

报告地点：乐乎新楼2号楼二层，学海厅

邀 请 人：岳晓冬 副教授

报告摘要：

实际应用中广泛存在着多模态多标记数据，分析该类数据的结构信息对有效的分类建模具有重要意义。该类数据的多模态特征承载了多粒度信息、多标记的层次结构反映了多粒度特性、模态与标记的关联反映了跨粒度性质。本报告针对多模态多标记数据的多模态性、多标记性以及高维性三个特点，从多模态分类模式的挖掘与合成、多标记分层分类学习、流环境下的多标记特征选择等方面进行了一些的初步探索。

报告人简介:

林耀进，男，1980年生，博士/博士后，教授，硕士生导师，闽南师范大学计算机学院院长、福建省大数据信息处理技术应用型学科带头人，数据科学与智能应用省高校重点实验室主任。主要研究方向为大数据智能理论与技术。曾获福建省青年五四奖章、福建省优秀教师、福建省高校新世纪优秀人才、福建省高校杰出青年科研人才等荣誉与人才称号。主持国家自然科学基金2项、福建省重大教改项目、中国博士后基金和省自然科学基金、横向课题等多项，在TFS、PR、INS、DSS等期刊发表SCI论文40多篇。目前担任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员、福建省人工智能学会副理事长，《Applied Intelligence》编委，是《软件学报》、《TNNLS》、《TFS》、《TCYB》等十余个国内外顶尖学术期刊的审稿专家。