统计与数学学院2019优秀研究生科研提升计划
来源:  点击次数: 次 发布时间:2019-05-21   编辑:统计数学学院

统计与数学学院2019优秀研究生科研提升计划

 


           中央财经大学统计与数学学院计划在2019暑期开展一项优秀研究生科研提升项目,邀请多名海外优秀学科前沿教授,将围绕当前学科前沿议题与参与研究生展开深入讨论与指导。整个项目预计在学院内部收若干优秀在读研究生201972日到2019723全脱产3

 

培养目标:

           参与者按照海外教授指导参与课题学术讨论,深入参与课题研究,并撰写规范的科学论文。通过该项目,预期参与者可以提升自主学习能力自主学习统计学专业知识和提高编程能力论文撰写能力,以及能有效展示研究成果,高效与他人沟通的能力。  

 

科研项目概述:

 

1.       机器学习算法:在传统的平滑样条模型中,模型的核函数往往是需要事先指定。然而由于不同的核函数对模型拟合以及预测的效果的影响,事先指定的核函数在一定程度上会限制模型理论上和实际上的效果。本项目对核函数在其所有可行的核函数空间中进行分解,并在经典的平滑样条模型拟合中加入神经网络技术,选取基于给定样本的最优核函数。我们称其最终拟合模型为深度平滑样条模型。本项目将研究该模型的有效性和算法收敛性,并与经典的平滑样条模型的理论性质进行比较。本项目将结合典型农用地时序高分辨率遥感图像,应用上述构建的算法模型建立变化检测技术流程。

项目负责教授:美国佐治亚州立大学马平、钟文轩教授

 

 

2.       数据可视化:数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。但是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而,科研人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,也就是传达与沟通信息。当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。一直以来,数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大;通过该项目,统计计算方法利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。

项目负责教授:澳大利亚莫纳什大学Anastasios Panagiotelis教授

 

预期成果:

     发表高水平SCI期刊论文1-2 篇;  

 

申请要求:

1.       具备统计学基础的统计学在读研究生;

2.       熟练掌握R,Python,Matlab中的其中一门软件;  

 

申请方式:

请有意申请者2019621日前提交个人简历一份发送到李丰老师邮箱 feng.li@kuzeycenter.com

 

 

 

 

对外交流

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