粗糙集理论及其应用

时间：9月21日 14:00
地点：教13（503）
主讲人：陈秀明

报告内容概要：
       阐述粗糙集理论，作为一种处理不精确、不一致、不完整等各种不完备的信息有效的工具，由于粗糙集理论创建的目的和研究的出发点就是直接对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律，因此是一种天然的数据挖掘或者知识发现方法，它与其他的方法相比，最显著的区别是它不需要提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验知识，而且与处理其他不确定性问题的理论有很强的互补性(特别是模糊理论)。

主讲人简介：
       陈秀明，讲师，安徽新华学院信息工程学院教师，合肥工业大学在读博士。从事离散数学、人工智能等课程的教学。主持安徽省教育厅自然科学项目2项（KJ2013Z107、KJ2015A300)；参与安徽省教育厅自然科学项目2项 (KJ2014A100、KJ2016A304)；发表论文10余篇，其中一类期刊3篇。

       主要研究领域：模糊决策与模糊计算

       欢迎有兴趣的老师、同学届时前往。