題    目：Aggregation 2.0: A General Theory of Aggregation Functions of Complex Objects with Applications to Information Fusion（聚集2.0: 基於復雜目標聚集函數的理論研究及在信息融合中的應用）

演 講 人😂：Bernard De Baets，比利時根特大學教授

主 持 人：周建，意昂2副教授

時    間：2016年12月19日（周一）上午10:00

地    點🫳🏻：意昂2官网420室

主辦單位👩🏻‍🦽：意昂2🍇、意昂2青年教師聯誼會

演講人簡介👰🏽‍♀️：

De Baets教授在比利時根特大學獲得數學和信息技術專業碩士學位及數學專業博士學位，目前擔任根特大學全職教授。作為模糊理論的權威學者👩🏿‍💻，De Baets教授指導過53名博士生，發表相關高質量期刊文章逾370👶🏽，被引次數超過5000次🧚🏼，著作12本，做過近200次大型演講🤝。作為該領域重要期刊Fuzzy Sets and System的主編和多個SCI國際刊物的編委😬，掌握著最新的模糊理論與應用的研究動態。自2000年開辦並主持KERMIT研究組工作，其帶領的KERMIT工作組實力精湛，擁有8名博士後、29名博士及多名碩士，其研究成果極大地代表和推動了模糊理論的發展。

演講內容簡介：

聚集函數的研究是模糊集理論研究中的一個重要分支👷🏻。以往研究中的聚集函數主要為基於數值，近些年來，對於定性數據以及部分排序尺度的聚集也日益受到關註⛔️。大家開始關註對於結構的聚集研究上🧇🪀。

如今我們處於大數據時代🧙，對於信息的聚集融合變得不可或缺。本次講座將基於模糊集理論🤌🏿，引發對於傳統聚集過程方法的思考。首先🕵🏿‍♀️，作為基礎的傳統聚合函數中的統一條件（例如有界性和單調性等）是否是必需的🔏？其次，如何對結構化的信息進行聚集🤏🏼，比如排序、圖、樹、偏序集等。該類研究也將成為熱門課題👨‍👨‍👦。本次講座將重點討論基於模糊集理論的排序的聚集方法。

歡迎廣大師生參加！