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美国威斯康星大学麦迪逊分校张春明教授为统计学院师生做学术报告
2019-06-18 11:00  

   6月18日,应统计学院和中国经济统计研究中心邀请,威斯康星大学麦迪逊分校的张春明教授为统计学院师生做题为“MaxICAwith augmented genetic algorithm and application to EEG data”的学术报告。在许多科学领域中,如何从观测数据(原始信号)中如何找到隐藏影响因素一直以来都是具有挑战性的工作。现有的多数方法仅依赖于线性变换,即隐藏分量是原始信号的线性组合。受到遗传学与神经科学中非线性时序信号分析方法的启发,基于原始信号的最大线性组合,张春明教授团队提出了“最大独立分量分析(MaxICA)”方法。与现有方法相比,“MaxICA”方法不仅可以过滤掉可忽略的信号,还能有效地提取主要信号源。同时,提出的ERD_GA算法解决了MaxICA中如何确定未知参数的问题。为了检验方法的有效性,张教授利用脑电图数据进行仿真实验,实验结果表明利用新方法提取隐藏分量较现有方法更有优势。最后张老师与参与报告的师生展开了热烈的讨论,并在如何提高科研效率与科研的创新性等方面给出了建议。

   张春明教授为美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系教授。担任Annalsof Statistics,Journal of theAmerican Statistical Association,and Journal of Statistical Planning and Inference (2012–2018)等刊物的副主编。她是国际数理统计学会“会士”(IMS Fellow)、美国统计学会“会士”(ASA Fellow)。2015年担任美国统计学会非参数统计分会的程序主席,2019年IMS-China概率统计国际会议的学术委员会的联合主席。她的研究兴趣包括:高维复杂数据统计建模与推断,非参数与半参数统计建模与推断,大规模多元联合统计推断,及其应用于脑科学研究及神经影像数据分析,生物信息,医学,计量经济学及金融。

 

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