报告题目：几种典型的神经网络模型及其在数据拟合与预测中的应用

报告时间：2021年12月3日上午10:00-10:45

报告地点：腾讯会议 392-437-439

报告人：任亚明博士

报告人单位：桂林理工大学

报告人简介：

任亚明，桂林理工大学机械与控制工程学院副教授（聘用），毕业东南大学自动化学院。长期从事电力系统优化调度，不确定性分析方向的研究。近年参与国家自然科学基金2项，省级科研项目一项，主持省级科研项目一项。在电力系统多区域调度、考虑风电随机特性的不确定电力系统建模等方面取得了一系列成果，已在“Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences”， “International Transactions on Electrical Energy Systems”， “Journal of Electrical and Computer Engineering” 等SCI或者EI期刊上发表相关的学术论文。

报告摘要：

人工神经网络（ANN）是智能化算法的一个重要分支，它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，按不同的拓扑结构组成不同的神经网络模型。以模拟输入数据和输出数据之间的映射关系。报告从凸优化的角度分析经典BP神经网络和RBF神经网络背后所体现的数学问题，并从工程的角度展示其在数据拟合、预测和分类中的实际应用。

邀请单位：智能制造学院