题 目：粗糙集属性约简的图论方法

报告人：米据生教授（河北师范大学）

报告时间：2021年4月17日10：00

报告地点：3304教室

摘要：属性约简是粗糙集理论研究的一个基本问题，它是一种有效的数据约简方法。然而，目前很多的属性约简算法在面对高维数据集时仍然不够高效。本报告介绍利用图论的相关理论和方法，对基于区分矩阵的粗糙集属性约简方法给出了直观和等价的刻画。在此基础上提出了基于图论的粗糙集属性约简方法。实验结果表明，新的属性约简算法在面对较大规模的数据集，尤其是高维的数据集时，不仅能有效地降低数据的维数，同时运行速度快且能保持较高的分类精度。

专家简介：米据生，男，1966年3月生，博士，河北师范大学二级教授，博士生导师。1992年在华东师范大学数学系获硕士学位，2003年西安交通大学理学院信息与系统科学研究所研究生毕业，获理学博士学位。2006年3月在香港中文大学完成博士后研究工作，多次应邀到香港中文大学进行合作研究。现任国际粗糙集学会常务委员，中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会副主任，中国数学会理事，河北省数学会理事长。发表学术论文160余篇，其中60余篇被SCI收录，4篇论文为ESI高被引论文，1篇论文荣获2007年度首届“中国百篇最具影响的优秀国内学术论文奖”。合作出版专著2部。主持4项国家自然科学基金项目，1项教育部博士点基金。获得省级自然科学奖三项。2014至今连续每年入选爱斯维尔发布的中国高被引学者榜单。