会议时间：2023年9月13日（周三）14:30

参会人员：信息科学与工程学院科研团队教师，欢迎广大师生参加。

会议地点:墨子楼中兴会议室

报告1：数于主动全链接的模糊聚类集成选择

报告人：徐丽

内容简介：模糊基聚类的质量和融合函数中样本间相似度的计算对最终模糊聚类集成结果的质量起着至关重要的作用，提出了一种基于主动全链接的模糊聚类集成选择算法。通过分析每个数据在模糊基聚类集合中的归属清晰度，设计出三种不同的样本间全链接相似性度量方法。该研究对聚类成员的多样性不敏感，具有良好的鲁棒性。

报告2：基于稀疏字典学习和非局部自相似性的图像超分辨率重建

报告人：杨维国

内容简介：图像超分辨率技术在计算机视觉系统中发挥重要作用，为了获得高分辨率的图像，提出了一种基于自适应的正则化参数选择和非局部相似的图像超分辨率方法。在超分重建阶段利用稀疏表示理论和图像的非局部相似性先验知识，可以更好地恢复图像的边缘细节，进一步提高图像重建质量。实验结果表明，所提方法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）方面有更好的性能，显著提升图像的边缘和纹理细节的重建质量。

报告3：从时间序列中检测潜在因果信息

报告人：曹旨昊

内容简介：依据两个变量的时间序列可以推断出之间的因果关系，但目前方法只关注这两个变量本身，因此无法从有限的数据中得到动态系统中所蕴含的潜在因果变量。针对此问题，提出了一种新型方法DPE，针对X →Y的场景，可以分析X是否为Y的根本原因，或者仅是因果链Z→X →Y中的中介因子。通过使用标准差微分系统和真实自然系统的数据验证了DPE的有效性。

科技处

信息科学与工程学院

2023年9月12日