ex-Facoltà di Scienze MM. FF. NN.
Università degli studi di Padova
Dettaglio Docente

Dettaglio docente

Docente:
SPERDUTI ALESSANDRO
Qualifica:
Professore ordinario
Struttura:
Dipartimento di Matematica
Telefono:
0498271355
Mail:
alessandro.sperduti@unipd.it
Sito web:
http://www.math.unipd.it/~sperduti
SSD:
INF/01
Ricevimento:

Martedì, Torre Archimende 15:00-17:00

Curriculum scientifico

Il prof. Sperduti è prof. ordinario presso l\'Università di Padova dal Marzo 2002. Precedentemente è stato professore associato e ricercatore presso il Dipartimento di Informatica dell\'Università di Pisa. I suoi interessi di ricerca riguardano principalmente Reti Neurali e Metodi Kernel, con particolare attenzione a dati strutturati. Il prof. Sperduti è stato membro di molti comitati di programma di conferenze nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, e membro dell’editorial board di riviste scientifiche in tale ambito, come ad esempio le IEEE Transactions on Neural Networks. Egli è membro dell\' European Neural Networks Society Executive Committee, senior member IEEE e presidente del Data Mining Technical Committee dell\' IEEE CIS. Egli ha ricevuto il premio per l\'anno 2000 della Associazione Italiana di Intelligenza Artificiale AI*IA ‘MARCO SOMALVICO’ per giovani ricercatori.

Pubblicazioni più rilevanti

1. F. AIOLLI, R. CARDIN, F. SEBASTIANI, SPERDUTI A. (in stampa). Preferential text classification: learning algorithms and evaluation measures. INFORMATION RETRIEVAL. ISSN: 1386-4564. doi:10.1007/s10791-008-9071-y 2. L. BERNAZZANI, C. DUCE, A. MICHELI, V. MOLLICA, SPERDUTI A., A. STARITA, M. R. TINE\'. (2006). Predicting Physical Chemical Properties of Compounds from Molecular Structures by Recursive Neural Networks. JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING. vol. 46(5), pp. 2030-2042 ISSN: 1549-9596. 3. B. HAMMER, A. MICHELI, SPERDUTI A. (2005). Universal Approximation Capability of Cascade Correlation for Structures. NEURAL COMPUTATION. vol. 17, pp. 1109-1159 ISSN: 0899-7667. 4. F. AIOLLI, SPERDUTI A. (2005). Multiclass Classification with Multi-Prototype Support Vector Machines. JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH. vol. 6, pp. 817-850 ISSN: 1532-4435. 5. FRASCONI P., GORI M., SPERDUTI A. (1998). A general framework for adaptive data structures processing. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS. vol. Vol. 9, no. 5, pp. 768-786 ISSN: 1045-9227.
Aggiornata il 15/07/2011 11:06
N. 10674219     dal 20.07.2007