报告时间：11月12日（星期四）10:00
报告地点：信息楼自动化学院310报告厅
报 告 人：张晓飞，华中师范大学教授
报告题目：基于机器学习的缺失数据填充与聚类-以统计学角度
内容简介：目前，随着大数据、云计算为核心的互联网技术的迅速发展，作为大数据核心技术的数据统计分析技术吸引着越来越多的研究和关注。由于数据获取的形式和技术手段的多样性和周边环境的干扰影响，这些异构数据中往往存在许多缺失数据。若对缺失数据进行分析和处理，则会影响后续数据分析的精准度。因此，本报告将以统计学视角阐释数据内在结构，以前沿的生命科学领域的单细胞测序数据为研究对象，介绍基于机器学习方法的数据填充算法的最新研究进展，并在此基础上开展有效地细胞聚类、伪时间发育轨迹推断等工作。
报告人简介：张晓飞，博士。华中师范大学数学与统计学学院教授，博士研究生导师。主要从事基于机器学习方法的大规模生物医学组学数据挖掘研究。现主持国家自然科学基金面上项目1项，参与国家重点研发计划“精准医学研究”重点专项1项，参与国家自然科学基金重点项目1项。国家自然科学基金信息学部讯评审专家。已在Bioinformatics（第一作者或通讯作者发表7篇）、 IEEE transactions on Cybernetics、 IEEE Transactions on Image Processing、BMC Bioinformatics、BMC Genomics、IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics等学术期刊发表学术论文40余篇。