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讲准字131号:粒子群优化及其在癌症诊断上的应用

发布时间:2017-05-17|浏览次数:

题目:粒子群优化及其在癌症诊断上的应用

主讲:韩飞

时间:5月19日19:00

地点:计算机208

主办:计算机学院


 

主讲简介:韩飞,计算机学院教授、系主任。研究专长:模式识别、群智能与智能信息处理等。2006年6月毕业于中国科学技术大学,获优秀毕业生称号。2006年6月获中国科学院院长奖。目前为国际神经网络委员会会员、中国计算机学会会员、江苏省计算机学会会员;为IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Neural Networks、Information Sciences、Neurocomputing等顶级国际期刊审稿人;为多个知名国际会议(国际神经网络联合会议、国际群智能会议、国际智能计算会议等)的程序委员会委员。 近年来在IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics、International Journal of Neural Systems、Information Sciences、PlosOne、Neurocomputing、Applied Mathematics and Applications等高水平国际期刊和国际会议上发表论文50余篇,其中SCI收录20余篇,EI收录40余篇;主持完成国家自然科学基金青年基金、国家自然科学基金面上项目、江苏省自然科学基金面上项目、中国科学院院长奖及优秀博士论文获得者科研启动基金各一项;目前主持国家自然科学基金面上项目一项。2015年入选江苏省“六大人才高峰”高层次人才计划、2016年入选江苏省“333工程”第三层次人才计划。

主讲内容:在生命科学研究中,DNA微阵列技术为生物学和医学研究带来前所未有的机遇的同时,其所产生的复杂的高维基因表达谱数据却对现有的数据分析和处理方法提出了巨大的挑战。传统的机器学习方法对基因表达谱数据的处理已经不能满足实际需要。如何对肿瘤基因表达谱进行有效地分析和处理,是当前生物信息学研究的重点课题之一。粒子群优化算法作为一种主要的群智能优化算法,它具有良好的搜索性能,无复杂的进化操作,易于实现,近年来得到了广泛的研究与应用。报告主要介绍如何利用粒子群优化算法及其在基因表达谱数据的特征选择和样本分类上的应用,从而为癌症的临床医学诊断提供有力的支持。


 

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