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2019概率统计及其应用系列报告之六(史晓平)

  发布日期:2019-05-22  浏览量:171


报告题目: Consistent and powerful non-Euclidean graph-based change-point test with applications to segmenting random interfered video data

报 告 人: 史晓平(加拿大汤姆森河大学助理教授

报告摘要:The change-point detection has been carried out in terms of the Euclidean minimum spanning tree (MST) and shortest Hamiltonian path (SHP), with successful applications in the determination of authorship of a classic novel, the detection of change in a network over time, the detection of cell divisions, etc. However, these Euclidean graph-based tests may fail if a dataset contains random interferences. To solve this problem, we present a powerful non-Euclidean SHP-based test, which is consistent and distribution-free. The simulation shows that the test is more powerful than both Euclidean MST- and SHP-based tests and the non-Euclidean MST-based test. Its applicability in detecting both landing and departure times in video data of bees’ flower visits is illustrated.

报告时间: 2019528(周二)  16:00-17:00

报告地点:磬苑校区澳门赌搏网站大全H306

欢迎各位老师、同学届时前往!


 数学科学学院

     2019年5月22日

专家概况:

史晓平,2002年毕业于重庆大学应用数学本科专业,而后加入合肥工业大学担任助教职务。2008年获得中国科学技术大学概率统计硕士学位,2011年获得加拿大约克大学统计博士学位。博士毕业后到多伦多大学从事博士后研究,随后分别在约克大学和圣弗朗西斯.格扎维埃大学任教。2016年加入汤姆森河大学至今担任助理教授职务。主要从事从事分布的鞍点近似,复合似然推断,变量选择,基于图论方法的变点检测,以及图像的去噪等工作。已在Proceedings of the National Academy of Sciences(PNAS3)Canadian Journal of StatisticsStatistica SinicaStatistics and Computing、中国科学(A)等杂志上发表20高质量论文。


 

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