6月6日，北京师范大学文理学院副教授廖仲威在二教306理学院会议室作题为《数据融合、数据同化与不确定性量化》的学术报告。报告会由理学院副院长霍海峰主持，学院相关专业教师及研究生50余人参加本次报告会。

廖仲威副教授作学术报告

廖仲威介绍了在大数据与智能系统迅速发展的背景下，如何整合多源异构数据、提升系统预测能力，并有效量化不确定性，成为当前工程、环境科学、金融及人工智能等领域的重要课题。本报告介绍了数据融合与数据同化的基本思想及方法，深入讲解卡尔曼滤波在动态系统状态估计中的核心作用，进一步引出不确定性量化的关键概念与实践意义。在此基础上，还介绍经验模态分解方法在非平稳信号处理中的应用，以及贝叶斯参数估计技术在不确定性建模中的实现方式。

本次报告会不仅增强了师生对卡尔曼滤波，经验模态分解方法以及数据融合和同化等知识的兴趣，也为学院师生在学术科研的道路上提供了有力支持。

廖仲威，毕业于北京师范大学，曾先后工作于中山大学和华南师范大学，并于澳大利亚The University of Melbourne和加拿大Toronto Metropolitan University担任博士后/访问学者。现为北京师范大学文理学院数学系副教授，博士生导师，硕士生导师。研究领域包括：随机过程稳定性；Lévy过程；马氏决策过程与最优化理论；Stein方法；金融数学；经济增长模型；不确定性度量等领域。主持国家自然科学基金，广东省基础与应用基础基金，广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设等科研与教学项目多项。研究工作发表于《SIAM J. Control Optim.》,《J. Optim. Theory Appl.》,《J. Math. Econom.》,《J. Theoret. Probab.》,《Adv. Nonlinear Stud.》,《Internat. J. Control.》等期刊。