报告承办单位: 数学与统计学院

报告内容: 泛化理论驱动的动态特征自适应学习

报告人姓名: 侯臣平

报告人所在单位: 国防科技大学

报告人职称/职务及学术头衔: 教授

报告时间: 2026年06月05日16:00-17:00

报告地点: 长沙理工大学云塘校区理科楼A-212

邀请人：周杰

报告摘要: 大数据时代的诸多应用场景为开放环境。自适应学习是一种应对开放环境中学习要素变化的机器学习新领域。本报告针对动态特征这一典型的开放场景中的学习问题，以经典学习泛化理论为核心支撑，开展泛化理论驱动的动态特征自适应学习研究。从特征增量、特征演化、特征异构三个典型动态特征场景出发，探讨了如何在泛化理论驱动下设计自适应动态特征的学习方法。最后，对该研究方向进行了简单的总结和展望。

报告人简介: 侯臣平，国防科技大学教授，博士生导师，国自科创新群体核心成员。主要从事人工智能基础方面的研究工作，在自适应学习理论与应用等方面取得了系列研究成果，并成功应用于国防领域。近年来，在IEEE TPAMI、JMLR等国内外刊物和会议上以第一/通讯作者发表学术论文150余篇（包括IEEE/ACM汇刊长文60余篇），担任ICML、IJCAI、AAAI等会议的AC/SPC/PC等，是PR、FCS等SCI期刊的编委，多篇论文进入ESI各层次高被引论文。主持军科委基础加强重点项目、科技部2030重大项目课题、国家自然科学基金重点项目课题等15项。获中国图象图形学学会自然科学一等奖1项、省部级一等奖1项，获国家杰青、优青、湖南省杰青等。