各部门、各单位:

应我校邀请，西安电子科技大学同鸣教授将于2015年5月20日来我校作“大数据环境下的非负矩阵分解方法及应用”的学术报告，具体安排如下：

报告题目：大数据环境下的非负矩阵分解方法及应用

报 告 人：同鸣教授（西安电子科技大学）

报告时间：5月20日（星期三）下午16:00-18:00

报告地点：西纺报告厅（图书馆一楼西侧）

报告人简介：同鸣，博士/博士后，教授，1983年毕业于西安电子科技大学信号与信息处理学科，获工学学士学位；1990年3月毕业于西安电子科技大学信号、电路与系统学科，获工学硕士学位；2003年12月毕业于西安交通大学生物医学工程学科获工学博士学位；2004年3月－2006年6月在西北工业大学信息与通信工程博士后流动站从事多媒体信息处理方向的研究工作；2006年7月至今，西安电子科技大学电子工程学院信号与信息处理学科教授。近年感兴趣的研究方向包括：大数据智能感知、机器学习与智能算法、无线体域网、多媒体信号处理与图像工程等，主持国家自然科学基金、国防预研基金、陕西省科技统筹重点难题攻关等多个项目。近三年来，先后在国内外核心期刊发表研究论文16篇，SCI/EI收录14篇，申请国家发明专利26项，第一发明人19项，获授权15项，获软件著作权5项。

报告内容摘要：探索大数据对应的非负矩阵分解方法(Non-negative Matrix Factorization，NMF)具有重要的学术研究价值和广泛的应用前景。通过NMF分解，能够挖掘大数据内部的潜在结构，大大降低数据特征的维数，大规模节省计算和存储资源，这些特性对于大数据处理具有非同寻常的重要意义；除此之外，NMF方法还具有明确的物理意义和可解释性，符合人眼整体对于局部的智能感知，分解结果具有一定的稀疏性，能够一定程度抑制外界变化给特征提取带来的不利影响等。本次报告结合目前大数据环境，给出了NMF方法的研究意义、国内外研究现状及发展趋势，经典的NMF方法、特点及存在问题，各种改进的NMF方法及特点。

欢迎广大师生积极参加！

科技处、电信学院

2015年5月14日