- seminar -
2025年3月27日9:30 #腾讯会议：351-551-583
本次 Seminar 我们有幸邀请到香港理工大学的王帅安教授作学术报告，介绍在交通研究中如何将交通领域知识融入机器学习模型
- 内容摘要 -
近些年来数据科学非常火热，理工管理的研究生同学，不论什么专业，都在大量使用数据科学有关工具方法，如机器学习、人工智能、大数据。交通研究中使用机器学习模型的时候，往往直接调用一个已有的、通用的机器学习模型，例如随机森林、神经网络、深度网络。这样的研究思路往往被批评缺少学术贡献。我们将介绍交通研究中如何将交通领域知识融入机器学习模型的选择和设计中，从而使我们的机器学习模型更具有针对性。我们将介绍两类领域知识：一类是通用领域知识，例如输出关于某个输入的连续性、单调性、凸性；另一类是所研究问题的特定领域知识。我们将通过举例说明如何将这两类领域知识融合到机器学习模型中。
- 主讲人 -
王帅安 教授
王帅安，现任香港理工大学工商管理学院教授、清华大学卓越访问教授。本科毕业于清华大学；硕士毕业于清华大学、德国亚琛工业大学；博士毕业于新加坡国立大学。博士毕业后先后在澳大利亚、美国、香港特区高校任教。主要研究领域包括机器学习、数据驱动的优化、港航运作管理、绿色航运、航运大数据。近10年发表期刊论文300篇。连续五年被斯坦福大学评为交通物流领域终身科学影响力世界前2%的学者（2020、2021、2022、2023、2024）。担任国际期刊Transportation Research Part E (SCIE/SSCI) 共同主编、Communications in Transportation Research (SCIE/SSCI)、Cleaner Logistics and Supply Chain (ESCI) 创刊主编、Flexible Services and Manufacturing Journal (SCIE) 领域主编、Transportmetrica A (SCIE/SSCI)、 Transportation Letters (SCIE/SSCI)副主编、Transportation Research Part B (SCIE/SSCI)、Transportation Research Record (SCIE)、Maritime Transport Research (ESCI) 编委。他指导毕业的博士生在清华大学、四川大学、上海大学、香港理工大学、新加坡南洋理工大学等国内外高校任教。
