报告名称:

可调的稀疏核函数模型及其应用

报告作者：

付丽华

作者简介：

所在学校：

中国地质大学（武汉）

职称：

教授

其他

博士

报告时间：

2015年10月28日(周三)上午10:00-11:30

报告地点：

英国威廉希尔体育公司201学术报告厅

报告摘要：

核函数模型是当今机器学习领域的研究热点，它包含一大类机器学习算法，主要用于解决函数逼近，模式识别和密度函数估计等经典问题。主要代表诸如支持向量机，相关向量机等。稀疏性是评判核函数模型优劣的最重要标准之一。稀疏的核函数模型具有很好的泛化能力和较低的测试复杂度。然而，目前大多数算法采用固定参数的核模型，一般不适合处理不平坦信号的建模问题。报告着重从损失代价函数的建立和搜索算法的构建两方面介绍带可调核的稀疏核函数模型，以及其在地震数据处理中的应用。