研究方向: 机器学习与不确定性信息处理，包括示例模糊表示的归纳学习、近似推理与专家系统、神经网络敏感性分析、统计学习理论、模糊测度与模糊积分、随机权网络和近期的大数据机器学习理论与方法等。主要研究特色是通过发现和表示大数据中的不确定性，挖掘大数据的结构分布，进而利用分布并行技术，设计并实现适用于不同类型大数据的分类和聚类算法，以及相应的关键技术和理论问题研究。
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研究方向: Data Mining, Big Data, Artificial Intelligence, Pattern Mining, Itemset Mining, Graph Mining, Sequence Prediction
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研究方向: 云边协同人工智能系统（Cloud-Edge AI Systems）、微型机器学习（Tiny Machine Learning）、生成式人工智能与大模型应用（AIGC and LLM/FM Applications）、分布式机器学习（Distributed Machine Learning）、视频分析与流媒体（Video Analytics and Streaming）等方向研究。
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研究方向: big data mining, distributed and parallel computing, and ensemble learning
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