<div dir="ltr">FINAL CALL FOR PAPERS (Deadline: 1 Feb 2015) -  With advance apologies for any cross postings!<br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div>
<br>
<span>IEEE</span> COMPUTATIONAL INTELLIGENCE MAGAZINE (CIM)<br>
(<a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=10207" target="_blank">http://ieeexplore.<span>ieee</span>.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=10207</a>)<br>
<br>
SPECIAL ISSUE (Nov 2015) ON "Computational Intelligence for Changing Environments"<br>
(<a href="http://www.cs.stir.ac.uk/%7Eahu/IEEE-CIM-CICE2015.pdf" target="_blank">http://www.cs.stir.ac.uk/~ahu/<span>IEEE</span>-<span>CIM</span>-CICE2015.pdf</a>)<br></div><div>
<br>
AIMS AND SCOPE:<br>
<br>
Over the past decade or so, computational intelligence techniques have<br>
been highly successful for solving big data challenges in changing<br>
environments. In particular, there has been growing interest in so<br>
called biologically inspired learning (BIL), which refers to a wide<br>
range of learning techniques, motivated by biology, that try to mimic<br>
specific biological functions or behaviors. Examples include the<br>
hierarchy of the brain neocortex and neural circuits, which have<br>
resulted in biologically-inspired features for encoding, deep neural<br>
networks for classification, and spiking neural networks for general<br>
modelling.<br>
<br>
To ensure that these models are generalizable to unseen data, it is<br>
common to assume that the training and test data are independently<br>
sampled from an identical distribution, known as the sample i.i.d.<br>
assumption. In dynamic and non- stationary environments, the<br>
distribution of data changes over time, resulting in the phenomenon of<br>
‘concept drift’ (also known as population drift or concept shift),<br>
which is a generalization of covariance shift in statistics. Over the<br>
last five years, transfer learning and multitask learning have been<br>
used to tackle this problem. Fundamental analyses using probably<br>
approximately correct (PAC) and Rademacher complexity frameworks have<br>
explained why appropriate incorporation of context and concept drift<br>
can improve generalizability in changing environments. It is possible<br>
to use human-level processing power to tackle concept drift in<br>
changing environments. Concept drift is a real-world problem, usually<br>
associated with online and concept learning, where the relationships<br>
between input data and target variables dynamically change over time.<br>
<br>
Traditional learning schemes do not adequately address this issue,<br>
either because they are offline or because they avoid dynamic<br>
learning. However, BIL seems to possess properties that would be<br>
helpful for solving concept drift problems in changing environments.<br>
Intuitively, the human capacity to deal with concept drift is innate<br>
to cognitive processes, and the learning problems susceptible to<br>
concept drift seem to share some of the dynamic demands placed on<br>
plastic neural areas in the brain. Using improved biological models in<br>
neural networks can provide insight into cognitive computational<br>
phenomena. However, a main outstanding issue in using computational<br>
intelligence for changing environments and domain adaptation is how to<br>
build complex networks, or how networks should be connected to the<br>
features, samples, and distribution drifts. Manual design and building<br>
of these networks are beyond current human capabilities. Recently,<br>
computational intelligence methods has been used to address concept<br>
drift in changing environments, with promising results. A Hebbian<br>
learning model has been used to handle random, as well as correlated,<br>
concept drift. Neural networks have been used for concept drift<br>
detection, and the influence of latent variables on concept drift in a<br>
neural network has been studied. In another study, a timing-dependent<br>
synapse model has been applied to concept drift. These works mainly<br>
apply biologically-plausible computational models to concept drift<br>
problems. Although these results are still in their infancy, they open<br>
up new possibilities to achieve brain-like intelligence for solving<br>
concept drift problems in changing environments.<br>
<br>
Taking the current state of research in computational intelligence for<br>
changing environments into account, the objective of this special<br>
issue is to collate this research to help unify the concepts and<br>
terminology of computational intelligence in changing environments,<br>
and to survey state-of-the-art computational intelligence<br>
methodologies and the key techniques investigated to date. Therefore,<br>
this special issue invites submissions on the most recent developments<br>
in computational intelligence for changing environments, algorithms<br>
and architectures, theoretical foundations, and representations, &<br>
their application to real-world problems. We also welcome timely<br>
surveys & review papers.<br>
<br>
TOPICS OF INTEREST include (but are not limited to):<br>
<br>
• Computational intelligence methodologies and implementation for<br>
changing environments<br>
•Transfer learning, Multitask learning, Domain adaption<br>
•Incremental Learning architectures, Unsupervised and semi-supervised<br>
learning architectures<br>
•Incremental Knowledge augmentation, Representation learning and disentangling<br>
•Incremental Adaptive Neuro-fuzzy systems<br>
•Incremental and single-pass data mining<br>
•Incremental Neural Clustering & Regression<br>
•Incremental Adaptive decision systems<br>
•Incremental Feature selection and reduction<br>
•Incremental Constructive Learning<br>
•Novelty detection in Incremental learning<br>
<br>
SUBMISSION PROCESS<br>
<br>
The maximum length for the manuscript is typically 25 pages in single<br>
column format with double-spacing, including figures and references.<br>
Authors should specify in the first page of their manuscripts the<br>
corresponding author’s contact and up to 5 keywords. Submission should<br>
be made via: <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=ieeecimcdbil2015" target="_blank">https://easychair.org/conferences/?conf=ieeecimcdbil2015</a>  <br>
<br>
IMPORTANT (REVISED) DATES (for November 2015 Issue)<br>
<br>
1st Feb, 2015: Submission of Manuscripts<br>
<br>
15th April, 2015: Notification of Review Results<br>
<br>
15th May, 2015: Submission of Revised Manuscripts<br>
<br>
15th June, 2015: Submission of Final Manuscripts<br>
<br>
<br>
GUEST EDITORS<br>
<br>
Professor Amir Hussain,<br>
University of Stirling, Stirling FK9 4LA, Scotland, UK<br>
Email: <a href="mailto:ahu@cs.stir.ac.uk" target="_blank">ahu@cs.stir.ac.uk</a><br>
<a href="http://cs.stir.ac.uk/%7Eahu/" target="_blank">http://cs.stir.ac.uk/~ahu/</a><br>
<br>
Professor Dacheng Tao,<br>
University of Technology, Sydney, 235 Jones Street, Ultimo, NSW 2007, Australia<br>
Email: <a href="mailto:dacheng.tao@uts.edu.au" target="_blank">dacheng.tao@uts.edu.au</a><br>
<br>
Professor Jonathan Wu<br>
University of Windsor, 401 Sunset Avenue, Windsor, ON, Canada<br>
Email: <a href="mailto:jwu@uwindsor.ca" target="_blank">jwu@uwindsor.ca</a><br>
<br>
Professor Dongbin Zhao<br>
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China<br>
E-mail: <a href="mailto:dongbin.zhao@gmail.com" target="_blank">dongbin.zhao@gmail.<span>com</span></a><br>
<br>
-----<br>
A PDF copy of the CFP is attached with this email for forwarding to<br>
interested colleagues. It is also available for download from:<br>
<a href="http://www.cs.stir.ac.uk/%7Eahu/IEEE-CIM-CICE2015.pdf" target="_blank">http://www.cs.stir.ac.uk/~ahu/<span>IEEE</span>-<span>CIM</span>-CICE2015.pdf</a><br>
<br>
For more information on the <span>IEEE</span> <span>CIM</span>, see:<br>
<a href="http://cis.ieee.org/ieee-computational-intelligence-magazine.html" target="_blank">http://cis.<span>ieee</span>.org/<span>ieee</span>-computational-intelligence-magazine.html</a></div></div>
</div><br></div>
</div><br></div>
</div><br></div>
<DIV align=left><HR>
<DIV align=left><FONT face=Arial size=2>The University of Stirling has been ranked in the top 12 of UK universities for graduate employment*.</FONT></DIV
><DIV align=left><FONT face=Arial size=2>94% of our 2012 graduates were in work and/or further study within six months of graduation.</FONT></DIV>
<DIV align=left><FONT face=Arial size=2>*The Telegraph</FONT></DIV>
<FONT face=Arial color=gray size=2>The University of Stirling is a charity registered in Scotland, number SC 011159.<BR></FONT>
</DIV>