2021年4月22日，六合彩結果
第五期智·信講堂通過線上ZOOM會議的形式舉行，英國布魯內爾大學Asoke Nandi教授應邀開講。
近些年，度估計的理論和算法日益成熟，應用領域也越來越廣。在很多實際應用中，從數據中準確地估計出多項式的度可以顯著提高在建模、檢測、評估和預測方面的性能，因此準確的度估計在數據科學中尤為重要。
Asoke Nandi教授主要研究的是僅僅使用一個未知數來表示具有同一階時間序列的任意次多項式。他以《基于時間序列模型的噪聲多項式數據的度估計》為講座題目，主要從無噪聲的多項式，有噪聲的多項式，計算機實驗，新的度估計值等方面分析了多項式數據的特點以及提出來新的根據未知參數推導度估計值的方法。首先介紹了一階，二階多項式以及自回歸時間序列，提出了一種新的摻雜噪聲多項式的度估計方法。然后對無噪聲的時間序列方程的和多項式方程的未知參數個數進行了講解，引出了含噪聲多項式的未知參數個數與噪聲值的關系，提出均方誤差隨著擬合多項式的度增加而減小以及其他參數的變化。并對計算機實驗的理論、過程和結果進行了詳細闡述，指出度估計對于每個噪聲標準偏差的參數對應關系。最后提出用只包含一個未知的已知形式的常數的時間序列模型代表多項式，在不使用任何多項式系數的前提下通過時間序列模型準確地估計出多項式的度，并且對一些參數的準確性進行了對比。
對數據進行深度準確的發掘和更廣泛的應用是我校學科發展和建設的重要目標，今后我校將繼續與英國布魯內爾大學開展深入交流與合作。（龔曉亮）
