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“统计大讲堂”系列讲座第一百零八讲顺利举行
时间:2020-01-07

1月3日下午,我院举办的“统计大讲堂”系列学术报告会第108讲在明德主楼1016举行,本次报告邀请到了美国威斯康星大学麦迪逊分校的张春明教授,我院张波教授主持了本次学术报告会。

张春明教授2000年博士毕业于美国北卡罗来纳大学教堂山分校,现任美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系正教授,担任”Annals of Statistics”, “Journal of the American Statistical Association”等期刊副主编。她是国际数理统计学会会士,美国统计学会会士,她的研究兴趣包括高维复杂数据统计建模与推断,非参数与半参数统计建模与推断,大规模多元联合统计推断及相关应用等。






张春明老师的讲座介绍了她的团队基于“独立成分分析”(Independent Component Analysis, ICA)方法所做出的研究工作。在许多自然科学的研究中,发现观测数据背后隐藏的影响因素至关重要,而现有的大多数方法都依赖于线性变换,也即真实信号是隐藏分量的线性组合。张春明老师团队从分析神经科学,遗传学和金融学中的非线性时间信号的角度出发,基于成分的最大线性组合,提出了“Maximum Independent Component Analysis”(MaxICA),并基于此给出了适用的增强遗传算法,使得MaxICA在提取原始信号的许多应用中比ICA表现更好。

报告结束后,在场师生们与张春明老师进行了热切的讨论,拓宽了大家的知识广度,加深了对ICA理论及其应用的了解。