岳作功
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目前在研项目:网络重构/推断/辨识讨论如何利用动力学理论、系统辨识、机器学习来解决基于时序数据的网络重构/推断问题,为网络化的动力系统建模、分析和预测、分布式控制等提供了理论和基础。大尺度下的系统辨识主要是讨论 large-scale Bayesian analysis 对时序数据的分析和处理,也包括和网络推断密切相关的 sparse learning 在大尺度下的改进。时序数据的非监督学习目前主要关注 time-series clustering。以及其他交叉学科类的应用项目。教育经历2011.8 ~ 2013.10 香港科技大学 哲学硕士学位 - 研究生(硕士)毕业 2007.9 ~ 2011.6 浙江大学 本科(学士) 2007.9 ~ 2011.6 浙江大学 - 机械电子工程 - 工学学士学位 - 大学本科毕业 2011.9 ~ 2013.10香港科技大学 - 机械工程 - 哲学硕士学位 - 硕士研究生毕业 2014.3 ~ 2018.3 卢森堡大学 - 工学 - 工学博士学位 - 博士研究生毕业 - Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) 工作经历2018.3-2019.3卢森堡系统生物医学中心 - Postdoctoral Research Associate2019.4-2021.3新南威尔士大学 - 电子工程与通信学院 - Postdoctoral Fellow研究领域
大尺度下的系统辨识时序数据的非监督学习交叉学科类的应用"主要从事网络推断、系统辨识、信号处理和机器学习等方面的研究工作,重点关注时序类数据分析的理论和算法,同时也参与交叉学科类的应用研究。"标签: 华中科技大学 人工智能与自动化学院
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