Pejman Khadivi博士

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教学的利益:

• 人工智能
• 机器学习
• 算法的设计与分析
• 计算机科学基础

主要研究方向:

• 人工智能
• 机器学习

 

我的主要研究兴趣是人工智能领域, 机器学习, 以及使用大规模数据集的数据分析, 重点是时间序列分析, 在包括预测在内的各个领域中，哪一个被认为是关键的组成部分, cyber-physical系统, 异常检测, 可靠的系统设计.

在网络物理系统中, 除了预测和预测任务, 机器学习技术可以用于其他应用，如异常检测, 智能控制器设计, 监控系统. 此外, 机器学习和时间序列分析的一个重要问题是数据集中存在噪声. 机器学习算法对噪声很敏感，因此, 去噪是在使用任何机器学习算法之前执行的关键步骤. 目前我正在研究的问题如下:

• 使用信息理论和深度学习的实时时间序列去噪技术
• 在信息物理系统中进行异常检测，以进行故障检测和故障定位，提高系统的可靠性
• 利用开源数据集在卫生科学和旅游业中的预测应用
• 维基百科使用行为建模