知行沙龙(第8期) - 预算监督管理的演化博弈分析和基于RBM无监督学习模型的图像数据去噪算法 

发布者:澳门太阳集团城tyc网址发布时间:2023-12-29浏览次数:10

     

      本网讯(通讯员:冯燕美;审稿人:张志刚)2023年12月28日下午,我院举办了知行沙龙第8期活动,由数学系严培胜老师和沈卉卉老师分别作了题为《预算监督管理的演化博弈分析和《基于RBM无监督学习模型的图像数据去噪算法的主题报告。本次活动由数学系主任王玉宝主持,数学系教师及统计系部分教师参加了此次活动。

严老师介绍了运用演化博弈的理论与方法分析了公共资产配置与预算管理的博弈演化过程研究预算管理过程中的声誉激励效应和监督惩罚效应给出不同类型预算单位与财政部门之间策略选择的互动机制重点对静态惩罚机制和动态惩罚机制下博弈均衡进行了比较

沈老师介绍了利用RBM模型算法的DBN网络来给图像数据去除随机噪声的思路,其去噪方法可以很好的克服地震数据训练样本缺少和去噪效率低等问题。RBM无监督学习模型不仅对其应用领域扩展具有十分积极的实际意义,且为图像去噪方法提供了一种新的研究思路和借鉴。

      沙龙活动中,老师们就各种方法的基本原理、算法演化过程等问题与两位老师展开了热烈的探讨。