基本信息
吴凯 讲师
华山菁英副教授
工作单位：人工智能学院
联系方式
通信地址：西安市雁塔区太白南路二号西安电子科技大学北校区
电子邮箱：kwu@xidian.edu.cn
办公地点：主楼II-418
个人简介
吴凯，讲师（华山菁英副教授），河南信阳人，于2020年8月从西安电子科技大学获得电路与系统专业博士学位（导师：刘静教授）。以第一作者/通讯作者在IEEE TFS、IEEE TEVC、IEEE TCy、中国科学: 技术科学等国内外刊物发表论文10余篇。参与承担国家自然科学基金面上项目、科技部新一代人工智能重点研发计划等。
教育经历
2015.9-2020.8，博士：西安电子科技大学，人工智能学院
2011.9-2015.7，本科：西安电子科技大学，电子工程学院
亮点新闻
1. 2021/2/9，论文“流数据驱动的非线性动力学网络重构”被中国科学：技术科学接受。
主要研究方向
主要研究方向为复杂系统建模及其应用、进化优化与学习。
数据驱动的多场景系统智能建模方法及其应用研究：主要利用设计的模型来学习、逼近复杂系统的某种功能，然后利用学习到模型来完成各种任务，应用场景为：基因调控系统、脑功能系统、通信系统、非线性动力学系统、信息物理系统。
- 基于模糊认知图的复杂系统建模：利用模糊认知图的可解释性、抽象性等优势来对复杂系统表征知识进行学习以达到模拟复杂系统功能的效果。
- 基于复杂网络的复杂系统建模：利用复杂系统的动力学特征，根据复杂系统表征知识来学习复杂系统中各关键因素的网络结构关系以达到控制复杂系统的目的。
- 基于所建模型的各种应用：主要研究时间序列预测、时间序列分类以及复杂系统中故障检测等问题。
进化优化与学习：解决具有复杂结构的优化问题，如具有许多局部最优解的非凸、不可微和非连续问题。
- 大规模优化问题：大部分实际问题中存在高维的情况，主要研究如何设计进化算法来解决实际的大规模优化问题。
- 昂贵代价优化问题：大部分实际问题中存在目标函数估计代价高昂的情况，主要研究如何设计进化算法来解决实际的昂贵代价问题优化问题。
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