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    CSAI 卓越科学家大讲堂 系列学术报告《自适应数据分析方法》
    发布时间:2019-11-07 15:57:17

    计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

    南京大学计算机科学与技术系

    南京大学软件学院

    南京大学人工智能学院

    摘要

    在大数据时代,数据分析是现代科学工作中必不可少的环节。现有的数据分析方法通常由数学家根据严格的数学规则提出。为了数学上的严谨,研究者们被迫在分析时做出理想化的假设,并且认为数据分析过程在一个线性(linear)且平稳(stationary)的模拟学习环境中进行。但在这样的环境下,我们所做的并非数据分析(data analysis),而是数据处理(data processing)。考虑数据生成的现实环境,学习环境通常既不是平稳的,也不是线性的。随着科学研究的日益发展,研究者们仅仅能够处理数据是不够的。例如,传统的傅立叶分析方法(Fourier analysis)所定义的频率可以被证明是缺乏数学和物理意义的。为了获得包含在数据中的“真相”,数据分析方法必须摆脱对环境的限制,让数据展示它们在非线性和不平稳的真实环境中的所有特性。为此,我们需要没有先验假设的数据分析新框架,它能够完全适应环境的变化。自适应数据分析方法就是一种解决方案,例如经验模式分解方法(Empirical Mode Decomposition ,EMD)以及相关的时频分析。此外,要解决乘法过程,我们必须在频谱中使用更多的维度来同时解决频率和幅度调制(FM和AM)变化的问题。综上所述,我们介绍一种新的全息谱表示形式:Holo-Hilbert Spectral Analysis (HHSA),它能够适用于所有情况:加法和乘法,内模和互模,平稳和非平稳,线性和非线性互动。另外,我们也将介绍波湍流相互作用和在其他数据上的应用,以展示这种频谱表示方法的有效性。

    报告人简介:

    1967年毕业于美国约翰•霍普金斯大学流体力学和数学系,获得哲学博士学位。1975年开始在美国航空航天局(NASA)工作,先后担任戈达尔德航天中心首席海洋学家、戈达尔德航天中心数据分析中心主任等职。2006年于台湾创建自适应数据分析中心。2009年,被聘请为国家海洋局局长科学顾问,并创建国家海洋局数据分析与应用重点实验室。黄锷创建了希尔伯特-黄变换(HHT)的理论和方法,他所提出的理论和方法被国际学术界评价为“一场在非线性、非平稳时间序列分析方面的革命,是对应用200余年的傅里叶变换的一次思想和方法上的革新”,被美国NASA誉为“NASA历史上在应用数学方面最重要的发现之一”。基于他“在分析非线性随机信号方面的杰出贡献”,2000年黄锷博士当选为美国工程院院士,并先后获得NASA杰出太空法案奖、NASA杰出技术成就奖、美国科技研发百杰奖和美国总统级荣誉奖等多个奖项。鉴于“在检测和完善NASA航天飞机,防震建筑,桥梁,潜艇,医药和其他方面的先驱性工作”,2006年美国政府授予黄锷博士“美国服务贡献奖”。

    时间:11月12日(星期二)10:00-11:00     地点:计算机科学技术楼111室

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