徐雷

徐雷

 

徐雷,教授

联系方式:021-34208303

电子邮箱:lxu@cs.sjtu.edu.cn

个人主页:http://www.cs.sjtu.edu.cn/~lxu/

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徐雷,上海交通大学致远讲席教授,人工智能研究院首席科学家、认知机器和计算健康研究中心主任,欧洲科学院院士,IEEE Fellow, IAPR Fellow。徐教授在智能研究领域从事研究30余年,有多个先驱性研究成果。例如,1989年发明的RHT变换至今仍常见于模式识别中形状识别的主要研究中。1992年提出的分类器集成之三级框架是如今广为研究的集成学习和信息融合的先驱成果之一。1992年发明的RPCL学习开了无监督学习中模型自动选择之先河,至今仍有许多应用和发展。1991年提出的LMSER自组织学习,最先揭示了Hebb学习辅以S非线性实现独立化学习,且同文中提出的自组织多层神经网络和双向修正算法酷似现今神经网络深度学习的典型方法之一。特别地,徐教授1995年创立并多年致力发展了贝叶斯阴阳和谐学习理论体系,提供了新的理论和方法,也为理解多个现有学习理论提供了统一框架。这些成果被广为引用和发展,据Google Scholar被引用量逾一万二(最大单篇2486,前十篇逾7000且每篇逾270),而Web-of-Science被引用量逾5000次(最大单篇1177,前十篇逾3500且每篇逾100)。

徐教授的研究还涉及启发搜索、因果发现、EM收敛分析、混合专家、径向基网、时序子空间、多流形学习、计算金融、以及离散组合优化等等。许多成果已被国内和欧美日等许多研究单位广泛应用于雷达、遥感、材料、软件、网络、机器人、自动驾驶、精密制造、医学图像等领域。应邀在欧美、亚太举办的高水平学术会议上做大会报告/特邀报告大几十次。担任过十个国际学术期刊之副主编或编委。近几年来,徐教授除继续致力统一的学习理论外,主要目标一是统一协调经典人工智能以内载知识规则驱动的方法和新兴的数据驱动的深度学习方法。承担过国家973项目一个子项负责人,提出了多元统计差异性检验和标志物系统筛选方法,给出了SNP分析的BBT检验方法,以及癌与癌旁表达谱同时分析的PT检验。进一步地,还提出了系统环境、外在表征、和分子信息联合分析的E-GPS智能诊疗系统。并与北大肿瘤医院和中科院非编码重点实验室合作,筛选出用于消化道肿瘤的诊断、预后及疗效相关的有效分子标志物,并解析了临床中存在的靶向治疗耐药现象。