会议论文（已发布）
Adair J、Thomson SL 和 Brownlee AEI (2024) 通过局部最优网络解释进化特征选择。见：GECCO '24 同伴：遗传和进化计算会议同伴，澳大利亚墨尔本，2024 年 7 月 14 日至 2024 年 5 月 18 日。 ACMDL。 https://doi.org/10.1145/3638530.3664183
联系方式
- 电子邮件 jason.adair@stir.ac.uk
- 电话c/o 7421
- 我的个人网页
关于我
Jason Adair 是计算科学和数学系的讲师。 Jason 获得了milan米兰体育的计算科学博士学位以及计算科学和心理学学士学位。
他的兴趣包括机器学习、数据分析、进化计算、特征选择和超启发式。他目前正在从事两个项目；分析传感器SATA以提高猪肉生产的效率和福利，并应用人工智能来改进人类编写的代码。
研究项目 (2)
使用 LEGO® 与波兰社区讨论数据科学 PI：Piotr Teodorowski 博士资助方：苏格兰研究数据 –
创新券：湖里路线匹配 PI：桑迪·布朗利博士资助方：苏格兰资助委员会 –
输出 (11)
会议论文（已发布）
Sarti S、Laurenço N、Adair J、Machado P 和 Ochoa G (2023) 深度神经进化迁移学习的幕后故事。在：进化计算的应用。 EvoApplications 2023., 2023年4月12日-2023年4月14日。瑞士施普林格自然出版社，第 640-655 页。 https://doi.org/10.1007/978-3-031-30229-9_41
会议论文（已发表）
Thomson S、Adair J、Brownlee A 和 van den Berg D (2023) 从健身景观到可解释的人工智能并返回。在：GECCO '23 伴侣。 Gecco '23：遗传与进化计算会议，里斯本，2023 年 7 月 15 日至 2023 年 7 月 19 日。纽约：ACM。 https://doi.org/10.1145/3583133.3596395
会议论文（已发布）
Sarti S、Adair J 和 Ochoa G (2022) 行为空间的神经进化轨迹网络。见：Jiménez Laredo JL、Hidalgo JI 和 Babaagba KO（编辑）进化计算的应用。计算机科学讲义，13224。EvoApplications 2022，西班牙马德里，2022 年 4 月 20 日至 2022 年 4 月 22 日。 Cham，瑞士：施普林格国际出版社，第 685-703 页。 https://doi.org/10.1007/978-3-031-02462-7_43
文章
Sarti S、Adair J 和 Ochoa G (2022) 神经进化中的重组和新颖性：视觉分析。SN 计算机科学，3 (3)，艺术。编号：185。https://doi.org/10.1007/s42979-022-01064-6
会议论文（已发布）
Brownlee A、Adair J、Haraldsson S 和 Jabbo J (2021) 探索机器学习中的准确性 - 能源权衡。在：2021 IEEE/ACM 国际遗传改良 (GI) 研讨会。第 43 届国际软件工程会议遗传改进研讨会，西班牙马德里，2021 年 5 月 30 日至 2021 年 5 月 30 日。新泽西州皮斯卡塔韦：IEEE。 https://doi.org/10.1109/GI52543.2021.00011
会议论文（已发布）
Adair J、Ochoa G 和 Malan KM (2019) 用于连续健身景观的局部最优网络。见：López-Ibáñez M（编辑）GECCO '19：遗传和进化计算会议同伴的会议记录。 GECCO '19 - 遗传和进化计算会议，捷克共和国布拉格，2019 年 7 月 13 日至 2019 年 7 月 17 日。纽约：计算机协会，第 1407-1414 页。 https://doi.org/10.1145/3319619.3326852
会议论文（已发布）
McMenemy P、Veerapen N、Adair J 和 Ochoa G (2019) 对最先进的 TSP 启发式求解器进行严格的性能分析。见：Liefooghe A 和 Paquete L（编辑）组合优化中的进化计算。计算机科学讲义，11452。EVOCOP 2019：欧洲组合优化进化计算会议，德国莱比锡，2019 年 4 月 24 日至 2019 年 4 月 26 日。 Cham，瑞士：施普林格国际出版社，第 99-114 页。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-16711-0_7
会议论文（已发布）
Adair J、Brownlee A、Daolio F 和 Ochoa G (2018) 不断发展训练集以改进脑机接口中的迁移学习。见：Nicosia G、Pardalos P、Giuffrida G 和 Umeton R（编辑）机器学习、优化和大数据。模组 2017。计算机科学讲义，10710。MOD 2017 - 第三届机器学习、优化和大数据国际会议，意大利沃尔泰拉，2017 年 9 月 14 日至 2017 年 9 月 17 日。 Cham，瑞士：Springer，第 186-197 页。 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-72926-8_16； https://doi.org/10.1007/978-3-319-72926-8_16
会议论文（已发布）
互信息迭代本地搜索：用于脑机接口中特征选择的包装过滤器混合体
Adair J、Brownlee A 和 Ochoa G (2018) 互信息迭代本地搜索：用于脑机接口中特征选择的包装过滤器混合体。在：进化计算的应用。 Evo应用程序2018。计算机科学讲义，10784。EvoStar 2018，意大利帕尔马，2018 年 4 月 4 日至 2018 年 4 月 6 日。 Cham，瑞士：施普林格，第 63-77 页。 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-77538-8_5； https://doi.org/10.1007/978-3-319-77538-8_5
会议论文（已发布）
Adair J、Brownlee A 和 Ochoa G (2016) 用于脑机接口中特征选择的具有链接信息的进化算法。见：Angelov P、Gegov A、Jayne C 和 Shen Q（编辑）计算智能系统的进展：在第 16 届英国计算智能研讨会上发表的贡献，2016 年 9 月 7 日至 9 日，英国兰卡斯特。智能系统和计算的进展，513。UKCI 2016 - 第 16 届英国计算智能研讨会，兰开斯特，2016 年 9 月 7 日至 2016 年 9 月 9 日。伦敦：Springer，第 287-307 页。 https://doi.org/10.1007/978-3-319-46562-3_19