[ 会议基本信息 ]
会议名称(中文)： 东方思维与模糊逻辑国际学术会议
会议名称(英文)： International Conference on Oriental Thinking and Fuzzy Logic
所属学科： 基础数学,运筹学与控制论,信息安全,人工智能,管理科学与工程
开始日期： 2015-08-17
结束日期： 2015-08-20
所在国家： 中华人民共和国
所在城市： 辽宁省 大连市
具体地点： 大连理工大学国际会议中心
主办单位： 中国运筹学会模糊信息与工程分会
承办单位： 辽宁工程技术大学
议题：
会议在总结成绩的基础上，着重探讨新的理论和方法以迎接大数据的时代浪潮。
[ 组织结构 ]
会议主席： 刘增良
组织委员会主席： 王继仁、邹开其
程序委员会主席： 石勇
会议嘉宾：
姓名 职务 简介 演讲题目
1. 汪培庄 辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院院长 国际模糊集理论与应用著名学者 Fuzzy sets and Factor space (模糊集与因素空间)
2. W. Pedrycz 加拿大阿尔伯塔大学电机工程系教授，国家首席研究人，国际模糊系统协会（IFSA）主席，北美模糊信息处理协会（NAFIPS）主席 ew frontiers of computing and reasoning with qualitative information: A perspective of granular computing（定性信息计算与推理新领域：粒
3. Ioan Dzitac 罗马尼亚科学院教授 Fuzzy logic and Artificial Intelligence（模糊逻辑与人工智能）
4. Germano Resconi 意大利米兰圣心天主教大学终身教授 From inconsistent topology to consistent in big data(不相容拓扑在大数据中的相容性)
5. 李德毅 北京邮电大学计算机学院院长，中国电子系统工程研究所副所长，国家自然科学基金委员会信息科学部主任，中国工程院院士 Cognitive physics（认知物理学）
徐宗本 (西安交通大学教授,国家重点基础研究计划“基于视认知的非结构化信息处理基础理论与关键技术”首席科学家，中国科学院院士) Some questions with thinking about big data（关于大数据若干问题的思考）
蔡 文 (广东工业大学可拓工程研究所所长，横跨哲学、数学与工程的原创性新学科可拓学理论的创立者) Fuzzy logic and Extenics（模糊逻辑与可拓学）
顾基发 (中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所副所长，中国运筹学和系统工程教育的奠基人) System science and Chinese medicine（系统科学与中医）
刘增良 中国运筹学会模糊信息与工程分会理事长，国防大学信息作战与指挥训练教研部教授 Factorial neural networks（因素神经网络）
石 勇 (中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心常务副主任，中国科学院大学管理学院副院长，虚拟经济与数据科学专家) Uncertainty and big databases（不确定性与大数据）
欧阳合 （美国硅谷WisChip公司 CEO，董事长，国防科技大学，南京理工大学访问教授） A mathematical foundation for factor spaces（因素空间的数学基础）
徐泽水 （教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金和中国青年科技奖获得者，四川大学、解放军理工大学、东南大学和上海交通大学博士生导师） Complex information decision making（复杂信息决策）
冯嘉礼 （上海海事大学信息工程学院计算机系教授，中国人工智能学会机器学习专业委员会副主任委员，上海市思维科学研究会会长，《国际粒度计算，粗糙集与智能系统杂志》副主编） Theory of meta-synthetic wisdom based on fusion of qualitative, quantitative and imagery operations (定量、定象与定性相融合的大成智慧学)
黄崇福 （北京师范大学减灾与应急管理研究院教授，国际风险分析学会中国分部主席，国际刊物《Journal of Risk Analysis and Crisis Response》主编） An approach checking whether an internet of intelligence is positive (关于智能网是否正面的鉴别研究)
陈仪香 (华东师范大学软件工程学科教授、教育部软硬件协同设计与应用工程中心主任,中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会副主任) The Inter-definability and Application of Fuzzy Logic Operators(模糊逻辑算子相互定义性以及应用)
何清 （中科院计算所研究员，博导） Uncertainty learning(不确定性学习)
[ 重要日期 ]
论文录用通知日期： 2015-06-15
参会报名截止日期： 2015-06-30
[ 会务组联系方式 ]
联系人： 刘增良
联系电话： 13661036906（刘增良）13904189464（郭嗣琮）；15241892552（刘海涛）
E-MAIL： chinaphd@tom.com
通讯地址： 北京市海淀区红山中甲三号院国防大学
邮政编码： 100091
会议注册费： 国内参会人员的会议注册费每人1500元 (学生1000元)，可以在会议报到时交纳。如需提前交纳，可以汇入下面提供的银行账号。
会议背景介绍：
2015年8月17-20日，由多个学会组织在中国海滨城市大连联合举办《东方思维与模糊逻辑--在大数据浪潮中纪念模糊集与系统创立五十周年》国际学术会议。这是一次多合一的会议：即中国运筹学会模糊信息与工程分会的《第八届模糊信息与工程年会》，中国管理现代化研究会商务智能专业委员会的《第二届大数据与大数据科学进展主题论坛》，中国人工智能学会可拓学专业委员会的《可拓学与创新方法论坛》、中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会的《不确定性知识表示与学习论坛》、中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会的《粗糙集与粒计算论坛》和辽宁工程技术大学所召开的《第三届智能工程与数学论坛》。
会议由模糊集合理论创始人Zadeh教授担任荣誉主席，汪培庄教授等国内外知名学者作大会报告。会议在总结成绩的基础上，着重探讨新的理论和方法以迎接大数据的时代浪潮。
欢迎大家积极报名，并投稿参加讨论！
In order to commemorate the 50th anniversary of Fuzzy Sets and Systems and cope with the challenges of Big Data Tide, we hold the International Conference on Oriental Thinking and Fuzzy Logic (Celebration of the 50th Anniversary of Fuzzy Sets in Big Data Era）during Aug. 17-20th, 2015 in the famous and beautiful coastal city, Dalian, China. This conference is a united conference of the 8th International Conference on Fuzzy Information and Engineering held by FIEB, ORSC, the 2nd Symposium on Big Data and Data Science held by TCBI, CSMM, the Symposium on Extenics and Innovation Methods held by TCE, CAAI, the Symposium on Rough Sets and granular computing held by RSSC, CAAI and the 3rd Workshop on Intelligence Engineering and Mathematics held by Liaoning Technical University.
The honorary chair for this conference will be the founder of Fuzzy Sets Theory, Prof. L. A. Zadeh. Many international recognized scholars, such as Prof. Peizhuang Wang, will deliver keynote speeches. Based on the confirming of achievements, the conference will mainly discuss the new approaches and methodologies towards the tide of big data.
Taking this opportunity, we sincerely welcome our colleagues worldwide to join us for this conference and share the latest and excited progress.
征文范围及要求：
A 模糊信息处理与工程
A1 模糊逻辑与代数
A2 模糊分析
A3 模糊规划与最优化
A4 随机集模糊落影与集值统计
A5 模糊决策系统
A6 模糊知识工程
A7 模糊运筹与应用
A8 模糊控制与应用
A9 模糊模式识别与应用
A10 模糊数学方法的大数据应用
B 互联网与大数据应用
B1互联网数据分析理论与方法
B2互联网中的模糊信息及语意分析
B3智联网理论与应用
B4广义数据分析理论
B5 似然分析在人工智能中的应用
B6 非结构化数据挖掘算法设计理论
B7 大数据的组织、管理与通讯
B8 智能优化算法的创新设计
B9 经典智能优化算法及其大数据应用
B10 经典数据挖掘算法的改进研究及其大数据应用
C 因素空间与因素神经网络
C1 基于因素空间和因素神经网络的知识表示
C2基于因素空间和因素神经网络的数据挖掘
C3 因素数据库与大数据结构
C4 基于因素空间的因果分析方法
C5因素空间的变权理论与决策
C6 因素空间的势优化
C7 基于因素空间的人机认知体
C8 基于因素空间的金融认知调控系统
C9基于因素空间的矿山安全系统，因素空间故障树
C10 因素库语言与因素库词典
D 信息粒化与粒计算
D1 粒子分层结构模型
D2 形式概念分析与粒逼近表示
D3 基于模糊集的粒计算
D4 基于粗糙集的粒计算
D5 粒计算与大数据挖掘
D6 粒概念认知系统
E 可拓学与创新方法
E1可拓集与可拓逻辑的理论及其应用
E2可拓数据挖掘
E3可拓策略生成方法与系统
E4可拓控制
E5可拓设计
E6可拓模式识别
E7可拓创新方法及其应用
E8 可拓学与因素空间
E9 大数据应用的矛盾问题与可拓学建模
E10 大数据时代的创新方法
A Fuzzy Information Processing
A1 Fuzzy logic and algebra
A2 Fuzzy analysis
A3 Fuzzy programming and optimization
A4 Random set and set-valued statistical inference
A5 Fuzzy decision system
B Data Science and Big Data Applications
B1 Generalized data analysis theory
B2 Likelihood analysis in the application of artificial intelligence
B3 Design theory of unstructured data mining algorithm
B4 Organization, management and communication of Big Data
B5 Improved classic data mining algorithm and its applications on big data
C Factor Space
C1 General theory of factor space
C2 Factor database structure in big data
C3 Factor analysis and data mining
C4 Factor neural network
C5 Intelligence optimization algorithm design on factor space
D Information Granulation and Granular Computing
D1 Granular layering structure model
D2 Formal concept analysis and granular approximation
D3 Granular computing based on fuzzy set
D4 Granular computing based on rough set
D5 Granular computing and big data mining
D6 Cognitive system of granular concept
E Extenics and Innovation Methods
E1 Theory and application of extensible set and extensible logic
E2 Extensible data mining
E3 Generation methods and systems of extensible strategies
E4 Extensible control
E5 Extensible design
E6 Extensible pattern recognition
E7 Extensible innovation methods and the applications
E8 Extenics and Factor Space
E9 Challenges of big data applications and extensible modelling
E10 Innovation methods in big data tide
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