林云副教授和李骜博士应邀来我院作学术报告

发布时间:2018-04-09  阅读次数:519

       2018年4月4日上午,应我院史清江教授的邀请,哈尔滨工程大学林云副教授和李骜博士来我院作学术报告,演讲题目分别为“智能无线电技术”和“基于多任务学习和稀疏表示的图像分类模型研究”,并与我院师生在济事楼417会议室进行了深入的学术交流及研讨。讲座由史清江教授主持,相关课题组的研究生参加了报告会。

 

       在讲座上,林云副教授提到了智能无线电是基于软件无线电技术认知化、网络化,并结合人工智能和自适应技术实现的电磁频谱对抗新概念,并指出其其核心技术包括终端柔性重构,机器学习,行为建模等。是解决无线电(电台、干扰机、雷达等)复杂电磁环境精确态势感知、实时有效对抗新型认知系统和增强系统可靠性、隐蔽性、抗毁性等问题最前沿的研究领域。他所在的工业和信息化部先进船舶通信与信息技术重点实验室——智能无线电技术研究中心从“九五”起从事软件无线电技术相关领域的研究工作,突破实时动态加载,研发可编程收发信机等关键技术。与中船722研究所共同研制的我国首部软件无线电体制电台列装某型驱逐舰。自主研发的“宽带可重构一体化通用处理平台”可兼容通信、雷达、数据链、电子展、导航等波形功能的实时动态加载,填补了国内该领域的空白。

 

       李骜博士指出多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法,其具有联合学习、并行学习等特点。多任务学习在考虑差异的前提下通过共享机制,使多个任务的学习过程相互帮助和促进,同时提升多个任务的学习性能。如何构建多任务是多任务学习问题的关键,传统方法中多个相似任务的构建主要建立在不同数据集或是同一数据集的不同模态。然而,同一数据集的不同类别其实也可能存在共享特征。因此,本次分享的内容是考虑在同一数据集中不同类别的数据上建立多任务框架,学习不同类别数据之间的共享信息。同时,为了更好的描述输入输出间非线性关系,框架中还引入非线性特征映射学习,并将其应用图像分类问题。


      林云副教授和李骜博士的报告深入浅出,对我院师生从事相关领域的学习和研究有着重要的启发作用。报告结束后,二位演讲者对在场师生提出的问题均做了详细解答,并且希望今后能在人工智能相关领域与同济大学师生进行深入合作。本次学术交流现场气氛热烈,师生受益匪浅。

 
      林云副教授是IEEE会员、中国通信学会、宇航学会和指挥控制学会会员,从事软件无线电、认知无线电和智能信息对抗等领域的研究,参与研发了国内领先的具有自主知识产权的软件无线电通用开发平台,主要从事软件无线电架构、混合式智能动态频谱接入、智能信号分析和智能决策方法等领域的研究。李骜博士是莱特州立大学访问学者,黑龙江省计算机学会第六届理事会人机智能交互专委会委员。

 

 

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