4月28日下午,，應(yīng)我院邀請，新加坡國立大學(xué)鞏超宇研究員為我院師生作題為《證據(jù)驅(qū)動型分布式工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測問題研究》的學(xué)術(shù)報告,。報告會由科研秘書李濤老師主持,，相關(guān)科研教師及研究生近100余人聆聽了本次報告。

鞏超宇研究員在證據(jù)理論框架下,重點描述樣本對象在不同聚類中的成員資格的不精確和不確定的信息,。研究內(nèi)容主要包括三個方面：（1）為了克服處理高維數(shù)據(jù)時的維度詛咒,，提出在Apache Spark框架下加快EKNN分類器的參數(shù)估計；（2）為了提升多視圖聚類精度,，研究將各個視圖的聚類結(jié)果進行證據(jù)融合,提出一種自監(jiān)督損失與交互式損失相結(jié)合的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),；（3）將上述算法應(yīng)用于真實工業(yè)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測問題。為了精準(zhǔn)高效地完成設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測,，需要解決離線和在線兩個重要工程問題,，從海量歷史運行數(shù)據(jù)中挖掘與描述設(shè)備的運行狀態(tài)，利用挖掘出的運行狀態(tài)來完成設(shè)備實時運行狀態(tài)的診斷與預(yù)警,。在能否長期,、穩(wěn)定地使用大規(guī)模計算資源的兩種不同實際工業(yè)場景中，鞏超宇研究員提出了兩種不同的技術(shù)方案解決上述兩個實際工程問題,。

此次報告有助于師生了解狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)的發(fā)展前沿以及最新科技成果在實際工程項目的應(yīng)用狀況,，同時使學(xué)生了解了結(jié)合實際進行科學(xué)研究和技術(shù)開發(fā)的整個過程，從而開拓師生視野,。

專家簡介：

鞏超宇,，1995年9月生，河南省新鄉(xiāng)市人,。于2016年6月,，2022年6月在東南大學(xué)獲工學(xué)學(xué)士，工學(xué)博士學(xué)位,。2021年4月至2022年4月在新加坡國立大學(xué)計算機學(xué)院,高性能計算與人工智能實驗室（NUS-HPC-AI Lab）擔(dān)任公派訪問學(xué)者,。2022年9月至今在NUS-HPC-AI Lab擔(dān)任研究員（Research Fellow）。主要研究涉及（1）不精確不確定信息環(huán)境下,，分布式工業(yè)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷問題,；（2）信任條件下的多模態(tài)多視圖深度自監(jiān)督學(xué)習(xí)問題,。參與多項國自然面上項目，承擔(dān)新加坡國立大學(xué)研究員啟動基金項目,。目前研究成果在云南省多個水火電發(fā)電站及山東省多個地鐵系統(tǒng)中得到落地應(yīng)用,。署名為第一作者的學(xué)術(shù)論文在IEEE TKDE，IEEE ICDE,，IEEE/CAA JAS,，Pattern Recognition等多個CCF-A/B類頂級期刊/會議發(fā)表。

（計算機與信息工程學(xué)院李濤）