2021 年 3 月 30 日晚上 7:00-8:00，由广州大学经济与统计学院和广州大学岭南统计科学研究院联合主办的“广州大学岭南统计学术论坛”在线学术报告第十一讲顺利举行。此次线上讲座，共约一百人通过腾讯会议及在线直播参与研讨。讲座以“基于自适应免疫遗传算法的缺血性脑卒中预后代谢标志物组群识别研究”为主题，邀请了苏州大学柯朝甫副教授作报告。经济与统计学院统计系李树威副教授及广大师生参加了讲座。

李树威副教授主持了本次报告，并简要介绍了报告人。柯朝甫，男，博士，副教授，硕士生导师。主要研究方向为高维数据挖掘方法和复杂性疾病代谢组学研究。主持国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、中国博士后基金特别资助、中国博士后基金一等资助等多项基金项目，累计主持科研经费150余万元。截至目前，以第一作者或通讯作者在Circulation、Journal of hypertension、International journal of cancer、Metabolomics等期刊上发表SCI论文20余篇，相关研究成果获省部级自然科学二等奖。

柯朝甫副教授首先简要介绍了基于缺血性脑卒中预后代谢标志物组群的医学背景以及识别该组群的方法的优良的判别准则。接着，精炼介绍了识别生物标志物组群的传统统计学方法。由于这些传统的统计分析方法不能满足实际数据分析的需求，柯朝甫副教授基于启发式搜索算法构建新的自适应免疫遗传算法，并结合了具体例子详细地解释了自适应免疫遗传算法。之后，从仿真实验和模拟数据分析角度阐明自适应免疫遗传算法识别目标能力相较传统方法有所提升。随后，简要介绍了多组学数据和多组学融合、多标签数据和多标签分类、慢性病共病模式分析、基于代谢组学数据的高维数据分析平台等研究方向。最后，柯朝甫副教授分享了代谢组学的研究综述成果、中国健康与养老追踪调查的发展现状及前景。

在交流提问环节，在线师生积极参与。比如有师生提问了仿真模拟实验中的组群及其独立性问题、协变量的分布问题、算法稳定性问题、是否考虑过基于惩罚函数方法的问题、全子集回归优良性问题、逻辑回归、随机森林等问题。柯教授对师生提出的问题一一给出了详细解答并进行了深入的讨论。

“广州大学岭南统计学术论坛”在线系列学术报告，旨在为统计学者进行学术交流与合作，为师生拓展视野、深化理解不同领域的研究搭建了平台。此后还将陆续推出系列讲座，敬请关注。