应闽南师范大学数学与统计学院和福建省粒计算及其应用重点实验室邀请，4月25日下午，华北电力大学陈德刚教授在腾讯会议作了题为《基于局部拉德马赫复杂度的多核学习》的报告。相关师生聆听了此次报告，报告由孙文老师主持。
报告中，陈德刚教授介绍了面向多标记分类的基于局部拉德马赫复杂度的多核学习算法。首先，简要介绍了拉德马赫复杂度的相关理论。然后，在多核学习框架下，刻画了多标记分类器的拉德马赫复杂度的上界。最后，针对多标记数据，给出了用于特征选择的多核学习算法，旨在同时压缩特征空间与假设空间。并提出一些进一步的相关问题。报告结束后，在座的师生就相关研究问题进行了探讨和交流。
陈德刚，2000年于哈尔滨工业大学数学系获理学博士学位，2000-2002和2002-2004分别于西安交通大学理学院目和清华大学CIMS研究中心从事博士后研究工作，目前为华北电力大学数理学院教授，控计学院博士生导师，主要从事与机器学习和数据挖掘相关的理论研究工作。
