会议时间：2023年11月22日（周三）14:30

参会人员：信息科学与工程学院科研团队教师，欢迎广大师生参加。

会议地点：墨子楼中兴会议室

报告1：基于改进YOLOv5s的复杂场景车辆检测方法

报告人：王珍珍

内容简介：针对复杂场景车辆检测任务，提出一种在YOLOv5s网络基础上添加卷积块注意力模块，同时加深网络主干的改进算法，在公共数据集BDD100K进行的实验结果表明，优化后的模型平均检测速度为23 ms/帧，保证实时性的前提下较YOLOv5s有4.6%的精度提升，并在现实场景中，光线不足、车辆目标小及遮挡较多等复杂情况下具有更优的检测效果。

报告2：基于改进SMOTE-LOF的不平衡数据分类算法研究

报告人：贾继洋

内容简介：针对智能制造领域中的不平衡数据分析问题，并提出了基于改进SMOTE和局部离群因子的过采样算法。通过K-means聚类筛选出高可靠性样本进行改进SMOTE算法过采样，再使用LOF算法删除误差大的人工合成样本，从而有效克服了数据边缘化问题并提高了对不平衡数据中少数类的分类能力。

报告3：面向知识结构分析的模糊概念格模型研究

报告人：李钢

内容简介：知识空间理论使用数学语言对学习者进行知识评价与学习指导,属于数学心理学的研究范畴。将形式概念分析与模糊集引入知识空间理论,建立面向知识结构分析的模糊概念格模型。结论表明知识空间模糊概念不同于现有的任何概念,也不能从其他概念派生而来。面向知识结构分析的模糊概念格模型可以直接服务于学习者的知识状态的精准评测,在技能与问题之间建立了近似推理关系,提高了知识状态刻画与知识结构分析能力,而且对基于模糊概念的不确定数据分析也具有参考价值和借鉴意义。

科技处

信息科学与工程学院

2023年11月17日