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形式概念分析与粒计算学术论坛1
论坛介绍：
形式概念分析作为粒计算的一种重要基本模型，是Wille教授于1982年提出的一种从形式背景挖掘知识进行数据分析的强有力工具。该理论主要强调以人的认知为中心，提供了一种与传统的、统计的数据分析和知识表示完全不同的方法，已成为人工智能学科的重要研究领域。随着智能信息技术突发猛进的发展，形式概念分析理论在我国受到了极大的关注，并涌现出众多的优秀学者和有价值的成果。
为深入推动形式概念分析与粒计算的研究，在全国各位专家学者的大力支持下，“第一届——第七届形式概念分析与粒计算学术研讨会”分别于2016年、2017年、2018年、2019年、2020年、2021年、2022年相继在重庆、西安、石家庄、深圳、南昌、兰州、镇江成功召开。会议引起了广大学者特别是青年学者的广泛关注，相关主题成为了该研究领域的讨论热点。
本届会议得到了中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会、中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会，以及吉林大学计算机学院的大力支持。本届形式概念分析与粒计算学术研讨会将与参会代表一起畅谈形式概念分析、粒计算等理论中的学术前沿问题，广泛交流最新成果，共同分享收获的喜悦。
论坛主席：
徐伟华
西南大学人工智能学院教授，博士生导师，博士后合作导师，重庆市中青年骨干教师，重庆市十佳科技青年提名奖获得者，兼任国际粗糙集学会高级会员、中国人工智能学会高级会员、中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会秘书长、中国人工智能学会知识工程与分布智能常务委员、中国人工智能学会人工智能基础常务委员、中国优选法与经济数学研究会智能决策与博弈分会常务理事、国际SCI期刊International Journal of Machine Learning and Cybernetics， Journal of Intelligent and Fuzzy Systems副主编。已在IEEE TCYB、IEEE TFS、IEEE TNNLS、IEEE TETCI、IEEE TBD、IEEE TAI、INS、KBS、FSS等国内外重要学术刊物上发表论文180余篇，SCI检索110余篇（次），4篇论文入选ESI高被引论文，科学出版社出版学术著作4部；先后主持了包括国家自然科学基金青年项目、面上项目等20余项国家级、省部级科技项目，获河北省自然科学奖三等奖1项，2022年入选斯坦福大学发布全球前2%顶尖科学家榜单。多次担任（或共同担任）国际（内）学术会议程序主席、青年论坛主席，多次受邀担任国际（内）学术会议大会报告人，担任美国数学评论评论员，国家自然科学基金通讯评审专家，教育部自然科学奖评审专家，已在数据挖掘、认知计算、粒计算、信息融合、不确定性决策、知识工程等相关研究领域取得一定研究成果。
形式概念分析与粒计算学术论坛1报告嘉宾
刘盾 西南交通大学
主题报告1：可解释性三支决策理论与方法
个人简介：刘盾，博士，教授/博导，清华大学博士后，美国Carnegie Mellon大学和加拿大Regina大学访问学者，四川省杰出青年科技人才，四川省学术和技术带头人，四川省海外高层次留学人才，先后入选西南交通大学“雏鹰学者”和扬华学者A类人才计划。是国际粗糙集学会(IRSS)高级会员、CCF高级会员、CAAI高级会员。是中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会常务委员，中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会委员、四川省人工智能学会理事。现已在IEEE TFS、IEEE SMCA、INS等国内外杂志和期刊发表(录用)学术论文160余篇，其中SCI检索70余篇，有3篇ESI热点论文，14篇论文曾经被ESI高引用检索收录，Google Scholar引用次数5400余次，H-index指数41。主持国家自然基金4项，主编专著2部。曾获得四川省哲学社会科学优秀成果二等奖2项、三等奖2项。现任CAAI会刊《智能系统学报》助理编委。
报告摘要：本报告从可解释性研究视角来探讨三支决策相关理论与方法。首先，阐明三代粗糙集模型的演化过程，厘清三支决策的发展轨迹。其次，讨论三支决策与粒计算的深度融合，介绍序贯三支决策和分层三支决策相关理论与方法。再者，分析三支分类的有效性，揭示三支决策能够增强分类效果的内在原因。最后，从认知视角来诠释三支决策和解释性人工智能融合的机理，并给出了三支决策可解释性研究未来的发展方向。
万青 西安工程大学
主题报告2：基于直观图的形式概念分析研究
个人简介：万青，博士，西安工程大学副教授，硕士生导师，中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员、知识工程与分布智能专委会青年委员，西北大学概念、认知与智能研究中心成员。2018年9月至2019年1月在昆明理工大学数据科学研究中心进行访学。目前主要从事形式概念分析、粗糙集、粒计算等基础研究工作。在《IEEE Transactions on Cybernetics》、《Knowledge-Based Systems》、《International Journal of Approximate Reasoning》、《Cognitive Computation》以及《南京大学学报》等国内外期刊发表学术论文10余篇，合作出版教材1部，参与撰写专著2部。主持国家自然基金青年项目1项、陕西省教育厅专项科研计划项目1项，参与国家自然基金面上项目3项，获陕西省科学技术奖1项（第五完成人）。
报告摘要：形式概念分析(FCA) 是以形式背景为基础的数据分析理论。Wille根据哲学中对概念的理解(由外延与内涵所组成的思想单元)，把在形式背景中通过一对诱导算子所形成的二元对命名为形式概念（简称概念）。所有概念的集合基于包含关系以及交、并运算形成了完备格，称其为概念格。概念格的代数结构简洁、直观的体现了概念之间的泛化与特化关系，实现了对数据的可视化。对象直观图和属性直观图是从形式背景出发定义的两种 Hasse 图。 借助这种偏序结构直观的体现了形式背景中对象与对象、属性与属性之间的某些关联性，且均是形式背景的一种等价表述。本报告主要介绍基于直观图的不同粒的转化、概念格的不可约元判定、格约简的构造以及不同类型的三支概念粒的获取。
智慧来 河南理工大学
主题报告3：基于形式概念分析的冲突分析
个人简介：智慧来，男，1981 年生，河南偃师人，博士，河南理工大学副教授，硕士生导师。2010 年毕业于上海大学，获工学博士学位，主要从事粒计算、形式概念分析、冲突分析、知识空间理论等方面的研究。主持完成国家自然科学基金1 项，目前主持河南省自然科学基金一项。以第一作者在计算机学报，软件学报，电子学报，IEEE TFS，Information Sciences，Knowledge-Based Systems等国内外期刊发表学术论文20 余篇，获国家发明专利3 项、软件著作权2项，在科学出版社出版专著2 部，获河南省自然科学优秀论文一、二、三等奖各1项。
报告摘要：介绍基于形式概念分析的冲突分析的基本思路，并讨论基于模糊概念格的多层次冲突分析。主要包括任意集团的冲突态势分析，最大联合和最小冲突集的计算，增加分析层次时的冲突态势更新，以及最优冲突分析层次选择等问题。
车晓雅 华北电力大学
主题报告4：面向多标记分类的样例级标记相关性分布
个人简介：车晓雅，2017年于河北师范大学的基础数学系获理学硕士学位，2021年于华北电力大学的系统分析、运筹与控制系获工学博士学位，2019-2020年于悉尼科技大学的人工智能研究中心进行联合培养，目前在华北电力大学数理学院从事师资博士后研究工作。迄今一直从事粒计算和机器学习等方面的理论研究，已经取得的原创性研究成果分别发表在《IEEE Transactions on Fuzzy Sets and Systems》、《Information Sciences》、《Fuzzy Sets and Systems》、《Knowledge-Based Systems》、《International Journal of Machine Learning and Cybernetics》等SCI期刊上。
报告摘要：因能同时对多重语义信息进行建模与预测，多标记学习成为机器学习领域中最富有挑战性与实践价值的研究方向之一。标记相关性的准确挖掘与恰当运用可以有效压缩多标记学习的假设空间，提升分类性能。
本报告从面向多标记分类的样例级标记相关性分布入手。首先，简要介绍了已有的标记相关性的研究工作。然后，简要介绍了一种新的标记相关性的挖掘机制，即基于特征对标记重要度的标记相关性。最后，重点介绍了样例尺度下的标记相关性分布，及其在多标记分类中的应用。