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机器学习与数据挖掘团队
团队介绍
       机器学习与数据挖掘团队（www.hgml.cn）主要研究方向为面向大数据的机器学习和数据挖掘新理论与新方法，涉及认知计算、深度学习、流形学习、神经网络、增强学习、聚类和半监督学习等，研究的数据为图像、视频、文本、语音等多媒体数据。  
       团队有教授博导1人，副教授4人（皆为硕士生导师），讲师1人，其中1人为广东高等学校千百十省级培养对象，5人均有海外访问学习经历。团队博士研究生硕士研究生近30人，团队今年来分别在国际权威期刊IEEE Transaction on Cybernetics、Pattern Recognition、Inform-ation Sciences、Artificial Intelligence in Medicine,以及CCF推荐A类国际顶级会议NIPS、AAAI、ICML、IJCAI和B类会议ICDM等发表论文数十篇，提出内成像卷积神经网络、随机局部池化、创造性机器学习等新方法。积极参加学术团体，包括中国人工智能学会机器学习专委会委员，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，以及国内外重要期刊和国际会议IEEE TNNLS，IEEE T-CYB，《中国科学》，《软件学报》，《自动化学报》，NIPS，AAAI等。申请专利和软件著作权近50项，研究成果曾获羊城晚报、南方日报、广东广播电视台等报道。
       团队主持包括国家自然科学基金、广东省科技攻关计划、广州市产学研重大专项等项目近10项，团队研究获得广东省科技进步三等奖，团队成员是国际科技进步奖评审专家。
       机器学习与数据挖掘团队注重理论研究与实际应用相结合，积极将成果产业化，特别是情感识别、智慧中医、时序大数据挖掘等领域，具备了与企业合作，解决实际问题的经验和能力。
专利技术