9月18日下午，應(yīng)科技處、前沿院和電子信息與人工智能學(xué)院邀請(qǐng)，Asoke K. Nandi教授做客我?！扒把乜茖W(xué)報(bào)告”，作了題為“How to make better choices? Single performance measure from many parameters”的學(xué)術(shù)報(bào)告。本次報(bào)告會(huì)由電智學(xué)院雷濤教授主持，學(xué)院相關(guān)專業(yè)教師和研究生參加此次報(bào)告會(huì)。

Nandi教授首先介紹了在選擇最佳算法時(shí)，對(duì)算法進(jìn)行穩(wěn)健評(píng)估是必不可少的，在單個(gè)性能度量的情況下，客觀執(zhí)行這樣的評(píng)估是顯而易見的，但是在多個(gè)性能度量情景下會(huì)是什么樣的情況我們并不清楚。Nandi教授基于這個(gè)問題為我們進(jìn)行了深刻的剖析。他首先介紹了AM（算術(shù)平均數(shù)）、HM（調(diào)和平均數(shù)）和GM（幾何平均數(shù)）三種指標(biāo)，說明了F₁分?jǐn)?shù)-HM是最受歡迎的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。隨后他又提出了兩種新的指標(biāo)DO（到原點(diǎn)的距離）和DIP（到理想值的距離）。當(dāng)有幾個(gè)獨(dú)立的度量標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，DO、DIP提供最大和最小度量性能之間的分?jǐn)?shù)，DO被貼上了一個(gè)二次平均（QM）的標(biāo)簽，而DIP沒有被貼上任何標(biāo)簽，它是一種新的指標(biāo)。最后Nandi教授在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了五種指標(biāo)中DIP的優(yōu)越性，他解決了在客觀評(píng)價(jià)性能措施方面急需的知識(shí)差距且與許多領(lǐng)域相關(guān)。引入了剩余相空間的新概念用于評(píng)估性能并提出了兩個(gè)新的性能度量，即DO和DIP。HM總是比GM好，GM比AM好，AM比DO好。DIP總是比AM好，AM比DO好。在這五項(xiàng)指標(biāo)中，DIP或HM都優(yōu)于其他指標(biāo)，DIP被證明是在高性能算法的五種測(cè)量方法中最好的。

Nandi教授的精彩報(bào)告引起師生們的踴躍提問和熱烈討論，Nandi教授也熱情地為大家一一解答，參會(huì)師生表示受益匪淺。Nandi教授的學(xué)術(shù)分享開闊了廣大師生的視野，使大家對(duì)算法的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)即度量指標(biāo)有了新的認(rèn)識(shí)，也對(duì)相關(guān)專業(yè)的研究具有一定的啟發(fā)作用。

新聞小貼士：

Asoke K.Nandi教授是英國(guó)布魯奈爾大學(xué)電子與電子工程系主任，英國(guó)皇家工程院院士，英國(guó)機(jī)械工程師學(xué)會(huì)院士，工程技術(shù)學(xué)會(huì)院士，也是包括IEEE在內(nèi)的其他三個(gè)機(jī)構(gòu)的院士，兼任西安交通大學(xué)講座教授。Nandi院士在物理學(xué)、統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理方面均做出了開拓性的理論研究,并在基因組的信號(hào)處理和腦電信號(hào)處理應(yīng)用方面做出過巨大貢獻(xiàn)。Nandi院士畢業(yè)于享譽(yù)世界的劍橋大學(xué)圣三一學(xué)院，畢業(yè)后留校任教。1983年，Nandi教授與其他人共同發(fā)現(xiàn)了W+、W-和ZO這三個(gè)基本粒子，為電磁力和弱力的統(tǒng)一提供了證據(jù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Nandi院士也是最早將機(jī)器學(xué)習(xí)方法引入到基因數(shù)據(jù)分析中的先驅(qū)之一。目前的研究方向?yàn)樾盘?hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，主要應(yīng)用于功能性磁共振數(shù)據(jù)、基因表達(dá)數(shù)據(jù)、通信和生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，為信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的許多方面做出了基本的理論和算法貢獻(xiàn)。撰寫了600多篇出版物，包括280篇期刊論文以及六本書刊。Nandi院士首次證明了循環(huán)平穩(wěn)性在震蕩數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，并因此獲得了英國(guó)the Water Arbitration Prize獎(jiǎng)。Nandi院士也是最早將機(jī)器學(xué)習(xí)方法（聚類算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)和遺傳編程）引入到基因數(shù)據(jù)分析中的先驅(qū)之一。

（核稿：雷濤 編輯：劉倩）