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Statistical Learning in Chemometrics (化学计量学中的统计学习方法)

2019/05/16 12:37  点击:[]


报告人:许青松(中南大学)


日  期:2019年5月17


时  间:上午10:00


地  点:理科楼 LD202


摘  要:化学计量学(chemometrics)是研究应用统计学、数学与计算机科学的方法,进行化学试验设计与数据的处理、分类、解析和预测。数据驱动型的统计学习方法已经成为化学计量学的强有力地工具。针对化学样本的几种典型数据如化学光谱数据(近红外光谱)、色谱指纹图谱和分子指纹图谱等,提出若干基于化学特征统计学习方法,如独立可靠变量扫描,子空间助推可加模型等,这些学习方法在食品质量控制和、中药和植物药分析等方面得到较好应用。


报告人简介许青松,教授本科毕业于合肥工业大学,硕士和博士毕业于湖南大学,现任中南大学教授,博士生导师,统计学科学术带头人。 许青松教授长期从事应用统计的研究,在复杂数据分析、化学计量学和生物统计有丰富的研究成果,在《Bioinformatics》 , 《Chemom. Intell. Lab. Syst》和《J. Chemometrics》等国际杂志发表论文 100 余篇,所提出的若干统计方法受到广泛关注,多篇论文为杂志热点文章,所发表论文被 Sci 他引 3000 次,合作出版专著2 部,主持国家自然科学基金以及省部级和其他课题 10 余项。曾获湖南省自然科学二等奖、中国石油和化学工业联合会科技进步二等奖。被国际权威杂志 “Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems”聘为编辑(Editor)。


学院联系人:李曼曼


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