报告题目：不确定动态证据推理前沿进展

报告时间： 2018年9月8日上午 10:20

报告地点： J11-118 （泰山报告厅）

报 告 人： 潘泉教授（西北工业大学）

报告人简介：
    潘泉现任西北工业大学教授、自动化学院院长，国家保密学院常务副院长，信息融合技术教育部重点实验室主任。主要研究方向：多传感器信息融合、目标跟踪与识别、空天平台感知与控制、多光谱偏振图像处理等。获国家科技进步一、三等奖各1项，省部级科技进步奖10项，国家教学成果二等奖1项、省教学成果特等奖1项。出版专著10部、国家级规划教材1部，发表论文400余篇，SCI收录100余篇次。获全国优秀科技工作者、中国青年科技奖、陕西省有突出贡献专家、陕西省优秀教师等称号。任国务院控制科学与工程学科评议组委员、中国航空学会信息融合专委会、机载武器试验与鉴定专委会等副主任。

报告摘要：

    证据推理为不确定信息表示分析与融合推理提供了一种卓有成效的理论方法。本次报告将对其中的不确定信任分类和动态推理的前沿进展进行系统介绍。信任分类模型在幂集框架下允许目标以不同的基本信任值不仅可以属于任意单类，还可以属于若干单类的集合（即复合类）。根据最小风险代价原则，难以准确识别的目标将被分给相应的复合类，从而有效降低错误风险，并合理揭示分类的不确定性。针对多源信息可靠度不同的情况，本报告将介绍一种基于精细可靠度评估的鲁棒证据推理方法，利用邻域误差知识对信源谨慎修正，提高融合识别准确率。本报告还将介绍面向时序数据融合的动态证据推理，能够利用多时相信息准确检测识别目标变化情况，如异质遥感变化检测等。