主讲人：蔡剑青

单位：上海普适导航科技股份有限公司

职务/职称：总工程师、研究员

个人简介：2004年，获德国斯图加特大学工学博士学位，2000年至2021年,任德国斯图加特大学大地测量研究所研究员；2005年和2008年，先后被武汉大学聘为客座教授和珞珈学者讲座教授及博导；2017年，被中国测绘科学研究院聘为大地测量与导航方向特聘研究员以及武汉大学“现代大地测量与地球动力学学科创新引智基地”特聘海外专家；2019年，被自然资源部国土卫星遥感应用中心聘为特聘教授。2021年，入选上海海外高层次人才引进计划特聘专家，现任上海普适导航科技股份有限公司总工程师，中国测绘学会大数据与人工智能工委会委员。长期从事大地测量学与测量工程的科研教学工作, 主要研究方向为测量数据处理与方法、卫星导航技术与理论、人工智能算法及多源卫星数据综合处理分析等。

报告题目：最优估计理论及其在机器学习建模中的应用

报告摘要：报告介绍了作者2003年成功推导的广义条件下大地测量反演问题中正则化参数最优求定方法，该原创方法丰富、发展了数值分析中的最优正则化理论以及数理统计中的有偏估计理论；介绍了作者成功地将其应用于机器学习领域，完善了机器学习优化算法的正则化理论，并有效地解决了机器学习建模中的过度参数化难题；同时，通过提高和改善了泛化能力、准确性以及计算效率等分析指标改进了机器学习中泛化误差分析准则/理论，并成功建立了遥感影像的最优正则化极限学习机多元分类模型。