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科学研究
RESEARCH
[COLLOQUIUM] Time series analytics: Causation detections and change-point identifications
时间  Datetime
2020-04-24 15:30 — 16:30
地点  Venue
Zoom APP(2)()
报告人  Speaker
林 伟
单位  Affiliation
复旦大学数学科学学院、类脑人工智能科学与技术研究院
邀请人  Host
数学科学学院
备注  remarks
会议号: 918 411 54785 会议密码: 369259
报告摘要  Abstract

In this talk, I will introduce some of our recent works on time series analytics, including directional interactions detections and change-point identification. Based on the theory of nonlinear dynamical systems, we develop several data-driven and model-free frameworks for realizing causation detections and change-point identifications. Through comparing our frameworks with other existing methods in the literature, we show the advantages of our frameworks when they are used to deal with the data produced numerically by dynamical oscillators and collected by real experiments as well.




复旦大学数学科学学院教授、博士生导师。目前任教育部脑科学前沿科学中心副主任、教育部计算神经科学与类脑智能重点实验室副主任、复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院副院长、复旦大学计算系统生物学中心主任。2019年获国家杰出青年基金,2018年获选国家重点研发计划重点项目负责人,2013年获国家优秀青年基金,2011年入选教育部新世纪人才计划;还任IEEE高级会员、中国工业与应用数学学会数学生命科学专委会副主任委员、上海市非线性科学研究会副理事长/秘书长;目前是国际期刊CHAOS编辑咨询委员会委员、IJBC副编辑;入选Elsevier出版集团中国高被引学者榜单。主要在数据驱动、模型驱动两方面,展开问题驱动的数学与其他学科交叉交融的研究工作,用于推进现代生物数学与生物控制领域、人工智能领域、复杂网络控制领域等重要科学问题的解决,同时构建共性数学模型、设计一般计算方法、发展基础动力学理论。相关研究成果接收或发表于PNAS、PRL、Nature Comm.、CHAOS、SIAM汇刊、IEEE汇刊等。