报告题目： 基于自适应稀疏回归的生物信息挖掘
        报 告 人： 李钧涛教授（河南师范大学 数学系）
        报告时间： 2020年10月30日（周五）8:00-10:00
        报告地点： 图书馆一楼报告厅
        报告摘要： 针对群lasso惩罚类统计学习方法处理高维生物数据面临的提前变量分群, 自适应的群内变量选择等难题, 发展了基于网络分析的变量分群策略和新型自适应惩罚机制, 据此提出了几种自适应稀疏群lasso模型，并发展了其快速正则化参数调整算法。 借助于wgcna和sgl等R工具包，在结肠癌、肺癌等数据上验证了所提方法的有效性。
报告人简介：李钧涛，男,1978出生,河南省社旗县人,1999年6月毕业于南阳师范高等专科学校数学系,2010年1月博士毕业于北京航空航天大学,现为河南师范大学数学与信息科学学院教授、硕士生导师，中国人工智能学会智能空天系统专业委员会委员，中国自动化学会数据驱动控制、学习与优化专业委员会委员，长期从事统计学习、数据挖掘等方面的研究。近年来主持完成国家级、省部级项目16项，发表SCI、EI检索论文36篇，授权国家发明专利1项。先后获得“河南省高校科技创新人才”、“河南省高校青年骨干教师”、“河南省优秀硕士学位论文指导教师”等荣誉称号。