时间：2025年4月28日9:00-11:00

地点：慎思楼3栋405

主办单位：计算机科学与工程学院（2025年第1场）

主讲人：陈枫

主讲人简介：陈枫，博士、教授、西南大学人工智能学院副院长。电子科技大学本硕博，浙江大学金融大数据中心客座研究员，智能传动和控制技术国家地方联合工程研究中心、类脑计算与智能控制重庆市重点实验室学术带头人。主要从事信号处理、分布式估计、图像和点云处理、异常检测等方面的研究工作。近年来在包括IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、IEEE Internet of Things Journal、IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers、IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems、Information Sciences、Signal Processing等期刊和AAAI等会议发表学术论文六十余篇。围绕科技成果转化与应用撰写多个决策咨询报告，分别被国家教育部、重庆市委等部门采用。担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Industrial Informatics等三十余个期刊审稿人，ICASSP等顶会领域主席、多个期刊编委。

内容简介：介绍多核相关熵以及基于多核相关熵在分布式估计以及点云配准中的具体应用。针对分布式网络环境中的非高斯噪声干扰问题，介绍基于多核相关熵的鲁棒分布式自适应算法（D-MKC），通过在线更新策略动态调整多核参数，结合区域随机采样和概率密度匹配技术，实现了对混合噪声环境下的分布式信号稳定估计。进一步考虑点云精细配准中迭代最近点（ICP）算法对初始化和噪声敏感、易陷入局部最优的问题，介绍基于多核相关熵（MKC）的全局鲁棒ICP框架（GRICP）。显著提升复杂噪声和大旋转偏移场景下的配准精度。