博牛论坛

10月21日下午，博牛论坛 在砺志楼114举办“离散余弦变换系数的混合通透合成模型及其应用”专题讲座。美国圣地亚哥州立大学数学与统计系终身教授、大数据研究中心核心成员陈建伟教授应邀作专题报告。

讲座围绕图像压缩与再造过程中极其重要的通透合成模型（TCM）及其应用展开。陈建伟教授重点介绍了该模型的建模原理与算法，指出其核心思想是将离散余弦变换系数分为主要部分和尾部部分，并针对不同部分采用不同的参数分布进行建模——对主要部分在不同参数分布下建模，同时通过均匀分布对尾部部分进行建模。在此基础上，报告通过数值模拟检验了模型的估计效果，结果表明该方法的拟合效果良好、精确度较高。随后，报告进一步探讨了一个改进的混合通透合成模型以及更广泛的统计建模问题，梳理了该模型在系数建模、信息合成与特征表达等方面的演进，阐释其在统计推断与数据处理中的重要作用。

本次讲座将经典变换理论与现代合成建模方法相联系，为师生理解离散余弦变换系数的统计建模基础、学习混合通透合成模型中的表示方法提供了有益参考，也进一步拓展了统计学与相关交叉研究的学术视野。

主讲人陈建伟教授系美国圣地亚哥州立大学数学与统计系终身教授、大数据研究中心核心成员、博士生导师，主要从事应用统计学、管理科学、计量经济学、可靠性分析、大数据科学等交叉领域的研究工作，在非参数统计、微分方程动态系统、运筹学、质量检验、经济预测等领域取得成果。先后在《The Annals of Statistics》《Journal of the American Statistical Association》《Journal of the Royal Statistical Society B、C》《Statistica Sinica》《European Journal of Operational Research》《Epidemiology》《Naval Research Logistics》《Statistical Methods in Medical Research》《Engineering Applications and Artificial Intelligence》《IEEE Access》等统计学、管理学、运筹学交叉学科国际顶级期刊发表论文100多篇，其中SCI分区一区11篇、二区13篇、三区25篇。先后主持美国国家基金NSF、NSA和NIH研究项目。