14 基于不充分信息的机器学习理论与方法研究

项目名称：基于不充分信息的机器学习理论与方法研究推荐单位：教育部

项目简介：

代表性论文专著目

录（不超过8篇）:

主要完成人： 1. 姓名：周志华

技术职称：正高级

工作单位：南京大学

对本项目主要学术贡献： 全面负责本项目的研究工作。提出了本项目在多学习器集成学习、单视图协同训练、样本分布不平衡学习方面的学术思想，局部邻

域及核诱导距离度量学习方面的部分学术思想，与项目组成员合作完成了相应的学习理论和方法。本项目代表性论文1,3,4,5,6,8的第一或通讯作者、代表性论

文7的共同作者，以第一发明人获6项国家发明专利。对科学发现点【1】【2】【3】【4】做出了创造性贡献。占本人工作量80%。

曾获国家科技奖励情况：

2. 姓名：陈松灿

技术职称：正高级

工作单位：南京航空航天大学

对本项目主要学术贡献： 协调项目的开展和实施。提出了本项目在多学习器集成学习、局部邻域及核诱导距离度量学习方面的部分学术思想，与项目组成员合作完成了相应的学习理论和方法。本项目代表性论文2的第一作者，代表性论文7的共同作者。对科学发现点【1】【3】做出了创造性贡献。占本人工作量60%。

曾获国家科技奖励情况：

3. 姓名：张敏灵

技术职称：副高级

工作单位：东南大学

对本项目主要学术贡献： 2001年至2007年于南京大学攻读硕、博士学位。与第一完成人合作提出了ML-kNN等学习算法，在算法设计、算法实现以及实验分析阶段作出重要贡献。本项目代表性论文4的第一作者，以第二发明人获1项国家发明专利。对科学发现点【4】做出了创造性贡献。占本人工作量80%。

曾获国家科技奖励情况：

4. 姓名：黎铭

技术职称：副高级

工作单位：南京大学

对本项目主要学术贡献： 2003年至2008年于南京大学攻读博士学位。与第一完成人合作提出了tri-training、co-forest、COREG等单视图协同训练学习算法，在算法设计、算法实现以及实验分析阶段作出重要贡献。本项目代表性论文5的共同作者。对科学发现点【2】做出了创造性贡献。占本人工作量75%。

曾获国家科技奖励情况：

5. 姓名：谭晓阳

技术职称：正高级

工作单位：南京航空航天大学

对本项目主要学术贡献： 2001年至2005年于南京大学攻读博士学位。与第一、第二完成人合作提出了SOMface等多学习器集成学习算法，在算法设计、算法实现以及实验分析阶段作出重要贡献。本项目代表性论文7的第一作者。对科学发现点【1】做出了创造性贡献。占本人工作量60%。

曾获国家科技奖励情况：

国家科学技术奖励工作办公室