题    目：稀疏模型的低阶正则化方法的稳定性研究及其应用

报 告 人：李明华 博士

组织单位：数学与大数据学院

时    间：6月14日（周日）9:30 — 11:30

交流形式：腾讯会议（会议 ID：418 874 069  密码：0614）

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内容简介：稀疏表示和正则化理论的最新研究进展表明：许多实际应用中的高维数据不仅具有稀疏结构，还具有分组结构；利用这些先验结构信息对高维数据进行正则化建模时，非凸拟范数较凸范数更能有效逼近理想稀疏性度量，而组稀疏和混合稀疏模型更能有效处理此类高维数据。然而这些方法的相关理论和应用研究仍是初步的，许多问题尚需深入研究。该报告主要探讨组稀疏和混合稀疏模型的稳定性理论、数值算法的全局收敛性和收敛速率分析；稀疏分组结构正则化的图像恢复建模理论和生物基因重构等问题。

报告人简介：李明华，菠菜全讯白菜网数学与大数据学院教师，重庆大学计算数学博士，研究方向为最优化理论与方法，目前在国内外最优化重要学术期刊上发表文章15篇，其中在最优化方向的顶级期刊《Mathematical Programming》上发表一篇学术论文，主持国家自然科学基金1项、重庆市科技局项目2项、重庆市教委项目1项目，参与国家自然科学基金2项。目前是美国数学评论评论员、中国运筹学会会员、重庆市运筹学会理事、重庆市工业与应用数学理事、重庆交通大学数学与统计学院系统科学专业硕士研究生导师。