5月22日，应我校永利yl23411邀请，美国中田纳西州立大学吴强博士来我校作学术报告。永利yl23411部分师生参加了报告会。

吴强博士的报告题目为《Consistency Analysis of the Minimum Error Entropy Algorithm》。报告中，吴强博士详细介绍了回归学习、基于信息论中Shannon熵与Renyi熵的MEE回归算法的由来、以及MEE回归算法的一致性分析，并提出了进一步思考的一些问题。会后，永利yl23411不确性数学理论科研团队的师生们还就学习理论的一些前沿问题和国外研究现状与吴强博士进行了探讨和交流。

吴强博士，2005年毕业于香港城市大学数学系，获博士学位；2008年美国杜克大学博士后出站。先后任职于美国密歇根大学数学系、英国利物浦大学、现任职美国中田纳西州立大学数学系。其主要研究领域：统计模型与计算、机器学习、高维数据挖掘及应用，计算调和分析。在Journal of Machine Learning Research, Applied and Computational Harmonic Analysis等国际权威期刊发表论文40余篇，出版专著“Classication and Regularization in Learning Theory”。特别在学习理论中分类学习、正则化回归学习、MEE算法等研究问题作出了一些具有标志性的研究成果，受到国内外学者的广泛关注。