报告题目：随机共振-从统计信号处理到机器学习

报告人：段法兵教授

时间：2021年12月15日(周三)下午15:00-17:00

地点：学院323会议室

邀请人：闫永胜副教授

报告内容简介：从1981年随机共振概念提出至今的40年里，其内涵不断革新，从解释物理、化学、生物等复杂系统中的“共振”现象，发展到统计信号处理领域中一种噪声有益性方法。如今，随机共振与机器学习相结合，形成了一种基于噪声提升的新理论，也为随机梯度下降和期望最大算法带来了新的契机。这些不断涌现的新理论和新应用也表明随机共振研究具有广阔的发展前景。本次报告围绕随机共振统计信号处理到机器学习的理论及应用发展，分享在Fisher信息框架下关于噪声提高弱信号信噪比增益、增大稳健估计效率、减小贝叶斯参数估计误差中的研究结果，特别对基于核函数的近似最优噪声概率分布问题进行深入地探讨。进一步以非线性滤波器设计为出发点，介绍基于自适应随机共振的神经网络模型和训练算法，以及机器学习领域中噪声注入正则化和噪声提升法等新兴“随机共振”理论和应用。

报告人简介：段法兵，教授，博士生导师，1999年毕业于中国矿业大学（北京），2002年毕业于浙江大学获博士学位，2002年-2003年在法国昂热大学LISA实验室从事博士后工作，2004年至今在青岛大学自动化学院复杂性科学研究所工作，任《复杂系统与复杂性科学》杂志编委。主要致力于Fisher信息框架下的随机共振理论和方法信号处理中的应用。主持完成了国家自然科学基金、山东省自然科学基金、山东省科技发展计划、教育部留学归国基金等多项，2020年评为山东省优秀博士论文指导教师，目前主要研究方向为统计信号处理中的随机共振理论及其应用和机器学习中噪声提升方法。在IEEE Transactions on Signal Processing、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、Philosophical Transactions of the Royal Society A、Signal Processing、Physical Review E、Chaos, Solitons & Fractals、Mechanical Systems and Signal Processing、物理学报等国际期刊上发表SCI论文60余篇，并担任上述期刊及领域其他20余种期刊审稿人。

审核：杨坤德