报告时间：2024年10月29日(星期二) 14:30-15:30
报告地点：腾讯会议 ID:998-273-067 密码:1695
报 告 人：康艳梅 教授
工作单位：西安交通大学
举办单位：数学学院
报告简介：
随机共振是在一定非线性系统中由于噪声与弱信号的相互协作而使弱信号得以增强的反直观现象。随机共振的发现改变了人们对噪声作用的传统认知，其本身也成为了一种在强噪声背景下检测微弱信号的重要手段，已被应用于故障诊断、视觉感知和运动控制等领域。本报告将在介绍随机共振的发生机理和研究现状的基础上，回顾我们课题组关于随机共振原理的两个典型应用方面的工作，然后将比较详细地介绍如何利用含噪声神经元模型的解析平稳发放率及其随机共振原理发展新的分类算法。
报告人简介：
康艳梅，西安交通大学数学与统计学院教授，博士生导师。长期从事应用随机动力系统与机器学习的研究，具体研究兴趣包括随机共振系统、反常扩散模型、蛋白质聚集模型和神经均场模型等。2004年9月毕业于西安交大工程力学系，获工学博士学位。2006年12月博士后出站并留校任教，2014年晋升教授。曾先后主持中国博士后科学资助金、国家自然科学基金青年项目和面上项目等。已在IEEE TIM、Nonlinear Dynamics、 Chaos、Physical Review E、Frontiers in Neuroscience等国内外知名期刊发表高水平学术论文60余篇,其中发表于Frontiers in Computational Neuroscience曾入选Editors’ Picks 2021, 发表于IEEE TIM的论文曾获“徐宗本应用数学论文奖”，发表于J Math Phys的论文曾被Phys Rev Lett引用, 发表于Scientific Reports的论文曾被PNAS引用。