报告题目：最优化理论视角下的统计学方法推广化研究

时间：2025-08-30 15:40:00

地点：图书馆一楼会议室

讲座人：木仁

组织单位：数学与统计学院

主讲人学术简历：木仁，教授，吉林财经大学大数据与交叉科学研究院院长，吉林大学兼职博士生导师，北京交通大学轨道交通国家重点实验室博士后，吉林省长白山学者，内蒙古自治区草原英才，曾被评为研究生数学建模竞赛先进个人和竞赛英才。主要研究方向包括评价与决策理论和可解释性人工智能模型与算法。以第一作者或通讯作者身份发表学术论文40余篇，其中SSCI收录3篇（3篇均为中科院一区Top期刊），SCI一区Top期刊3篇，其它SCI收录10余篇，EI期刊收录3篇，CSSCI收录5篇，CSCD收录4篇，中文核心3篇；主持国家自然科学基金项目3项，国家社会科学基金后期资助项目1项，国家社会科学基金重大项目子课题负责人项目1项，教育部重大攻关课题子课题负责人1项，中国博士后基金1项，内蒙古自治区杰出青年科学基金培育项目1项，内蒙古自然科学基金3项，吉林省自然科学基金项目1项，吉林省教育厅科技类重点项目1项。

观点综述：数据驱动的学科交叉融合趋势日渐明显，如何通过学科的深度交叉融合开发出更为通用和可解释的人工智能方法依然成为了学者们普遍关注的热点问题。本报告中我们将结合最优化理论中的目标规划方法和混合整数规划等模型对统计学中的回归分析、判别分析及聚类分析等理论展开新视角下的探索，同时对评价与决策模型展开进一步的推广改进，最终以若干个具体实例为例检验所提出方法的优势及其推广应用价值。