应我院邀请，2026年5月15日下午，南京信息工程大学姚卫教授在砺志楼114作了题为《基于逻辑距离的模糊粗糙集模型及其在特征选择中的应用》的专题讲座。yl6776永利集团相关师生到场聆听，讲座由黄韩亮老师主持。

讲座中，姚卫教授从模糊粗糙集（Fuzzy Rough Sets, FRS）的基础理论出发，深入浅出地探讨了该模型在处理海量高维数据时面临的挑战，并系统展示了其团队在逻辑距离及其特征选择算法方面的创新研究成果。

姚教授首先回顾了模糊粗糙集的经典模型及其演演进。他指出，虽然传统的基于相似关系的粗糙集模型（如Dubois与Prade模型）在数据处理中具有重要地位，但现有的特征选择算法普遍存在计算复杂度高、难以处理大规模数据集以及特征选择率难以灵活调节等瓶颈问题。

在讲座的最后部分，姚教授还简要分享了关于“相似性空间的拓扑特征”的初步探索，引发了现场师生对于数学拓扑与人工智能交叉研究的浓厚兴趣。在互动环节，姚教授就“超参数$\eta$对特征子集大小的影响”等问题与同学们进行了深入探讨。

整场讲座逻辑缜密、案例详实，既有深厚的数学底蕴，又紧贴工程应用前沿。此次学术活动不仅丰富了同学们的专业知识，也为我院营造了良好的学术探讨氛围，对推动数学、统计学与计算机科学的交叉融合具有重要意义。

姚卫，南京信息工程大学yl6776永利集团教授，博士生导师。长期从事模糊拓扑、粗糙集理论、不确定性建模及机器学习等领域的研究。

姚卫教授在数学与计算机科学交叉领域取得了丰硕成果，在《IEEE Transactions on Fuzzy System》《Fuzzy Sets and Systems》《Information Sciences》以及《International Journal of Approximate Reasoning》等国内外权威期刊上发表学术论文多篇。其研究成果在不确定性数学理论及其在模式识别、数据降维中的应用方面具有较强的国际影响力。目前主持多项国家自然科学基金及省部级科研项目。