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2018年7月26日学术报告——YangQuan Chen

来源:手机赌博app   发布时间:2018-07-17

标题:关于可变性的MAD:分数微积分符合大数据

演讲人:杨阳泉

时间:2018年7月26日,11: 00-12: 00

地点:仙林校区自动化系大楼319室

组织者:手机赌博app,研究所

演讲者简介:

陈阳泉教授获得博士学位。他于1998年在新加坡南洋理工大学任教。他目前是加州大学默塞德分校工程学院教授,​​以及机电一体化,嵌入式系统和自动化实验室主任。他的主要研究兴趣包括分数微积分的应用,网络物理系统,可再生能源系统的建模和控制,基于多无人机的协同多光谱个人传感以及精确农业应用。陈教授为分数微积分的应用做出了突出贡献。他拥有一支强大的部分研究团队,在国际上享有盛誉,在信号和图像处理等领域极大地推动了自动控制,复杂随机过程和复杂应用的分数计算。特别值得强调的是,陈教授设计的分数阶控制器已经成功应用于硬盘控制,超过了三星20年来的最佳控制效果。他发表了200多篇SCI论文,拥有10多项美国专利。超过10篇论文是该领域的ESI高被引论文。已出版了10多篇研究专着和几本教科书。他的Google学术引文超过23,000,ISI引用超过6,000,ISI H指数为41,Scopus包括614篇论文,引用总数为10,838,H指数为52.陈阳泉教授是众多国际知名期刊,如FCAA,ISA Transactions,IET CTA和IEEE TCST的副主编。他是IEEE的高级成员,ASME,AMA,ASEE,AUVSI,AWRA等成员。

报告摘要:

我首先认为“可变性”是10“V”特征中大数据的一个定义特征(体积/速度/变化/可变性/准确性/有效性/脆弱性/波动性/可视化/价值)

然后我建议定量建模,分析变异性,当大数据来自复杂的动态系统时,需要进行分数计算。我主张使用基于分数阶信号处理(FOSP)技术的“分数阶数据分析”(FODA)。然后可以基于建模和分析来设计期望的可变性水平。作物水压力无人机遥感,网络控制系统的例子被简要介绍为激励现实世界的应用。

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