太阳集团tyc539举办主题为“Handling Class Imbalance and Small Sample Issues: Foundation, Algorithms, and Applications”的学术讲座

（通讯员：史晓龙 谢东霖）7月12日下午，应太阳集团tyc539邀请，伦敦布鲁内尔大学的王子栋教授为大家做了主题为“Handling Class Imbalance and Small Sample Issues: Foundation, Algorithms, and Applications”的学术报告，本次报告由太阳集团tyc539娄小平教授主持，科研办组织召开，2022级和2023级研究生及相关老师参加。

本次讲座聚焦于"类不平衡和小样本问题"，王教授从研究背景、挑战、方法和团队研究进展四个方面进行了详细讲解。首先，王教授指出，在大数据分析中，收集高质量的标签通常非常困难，这直接导致深度学习中的类不平衡和小样本问题。接着，他介绍了三种最先进应对这些挑战的算法：用于少类别数据增强的对比对抗网络；子域对齐数据增强方法；以及用于小样本学习的原型辅助对比对抗网络。王教授的团队成功将这些算法运用于管道故障诊断，取得了显著效果。他强调，在当今的深度学习领域中，类不平衡和小样本问题至关重要，对于改善模型的鲁棒性和推广能力具有重大意义，呼吁各界对此予以高度重视，并持续投入研究，努力探索新的解决方案和思路。最后，王教授进一步展望了未来该领域的发展方向，特别是在算法优化、实验验证以及跨学科合作方面的潜在机会和挑战，以推动解决类不平衡和小样本问题的进一步进展。

报告结束后，王教授和大家展开了激烈的讨论，深入探讨了类不平衡和小样本问题的解决策略以及它们在实际应用中的影响。王教授分享了团队在研究中积累的宝贵经验和见解，共同探讨了未来研究的方向和可能的跨学科合作机会。通过这次讲座，同学们深受启迪，为自己的科研开拓了新的思路。

主讲人简介:

王子栋，现任英国伦敦Brunel University讲席教授，欧洲科学院院士，欧洲科学与艺术院院士，IEEE Fellow，International Journal of Systems Science主编，Neurocomputing主编。多年来从事控制理论、机器学习、生物信息学等方面研究，在SCI刊物上发表国际论文七百余篇。现任或曾任十二种国际刊物的主编、副编辑或编委。曾任旅英华人自动化及计算机协会主席、东华大学国家级领军人才、清华大学国家级专家。

编辑：史晓龙 谢东霖

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