武科大網(wǎng)訊（通訊員王娣）1月4日下午，臺灣清華大學汪上曉教授和華中科技大學鄭英教授受邀來我校信息科學與工程學院做學術(shù)交流。信息科學與工程學院院長劉振興主持此次交流會議，華中科技大學部分師生和我校信息學院師生參加了會議。

   汪上曉教授做了題為“大數(shù)據(jù)、機器學習、智能制造在半導體及化工制造過程的應用”的報告。他簡要介紹了臺灣清華大學的概況，并從人工智慧、大數(shù)據(jù)、機器學習、智慧制造的基本觀念出發(fā)，介紹了半導體及化學工廠的制造過程的形態(tài)、數(shù)據(jù)收集架構(gòu)及智能制造進展的情況以及大宗化學過程。最后他提出了使用一些機器學習的方法，如套索收縮與貝葉斯推理等統(tǒng)計原理從海量數(shù)據(jù)中提取有用的信息。

   鄭英教授做了題為“制造過程數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型失配和故障診斷”的報告。她強調(diào)，隨著科技的飛速發(fā)展，工業(yè)控制系統(tǒng)變得越來越復雜化和智能化，系統(tǒng)的控制性能要求更為嚴格。控制系統(tǒng)在投入運行的初期一般能夠滿足企業(yè)的控制和生產(chǎn)目標，但隨著系統(tǒng)的運行，系統(tǒng)內(nèi)部和外部的不確定性會導致工業(yè)系統(tǒng)的控制性能退化，其中模型失配是其主要原因之一。針對模型失配問題，她利用常規(guī)的閉環(huán)工業(yè)數(shù)據(jù)，提出了基于內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)的非侵入式模型失配檢測方法。

   報告會氣氛熱烈，來自華中科技大學和我校的師生們生聽得十分認真，他們就深度學習與傳統(tǒng)機器學習有何不同、內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)的非侵入式模型失配檢測方法的優(yōu)點分別向汪上曉教授和鄭英教授請教，兩位教授也一一耐心作答，與同學們充分地互動交流。

報告人簡介

汪上曉，1978年美國加州理工學院化學工程系本科畢業(yè)，1981年和1982年美國特拉華大學化學工程學系獲碩士和博士學位。1983-1988年臺灣清華大學化學工程系副教授，1989-今臺灣清華大學化學工程系教授。1991-1992年美國特拉華大學化學工程系訪問學者。1996年香港科技大學化工系客座Reader。2011-2018年臺灣清華大學化工系副系主任。2015-2018年臺灣化工學會會志副總編輯。發(fā)表學術(shù)論文158篇，引用次數(shù)3213，其中他引次數(shù)3095，H-index為29。1993年臺灣國科會杰出研究獎。2014年清華大學工學院杰出導師獎。1992年在AIChE Journal上發(fā)表了著名的“Wong-Sandler混合規(guī)則”熱力學混合定律，在現(xiàn)代化工領域被廣泛采用。

鄭英，IEEE高級會員、教授、博士生導師，華中學者，中國自動化協(xié)會故障診斷委員會委員，過程控制委員會委員，數(shù)據(jù)驅(qū)動控制、學習與優(yōu)化專業(yè)委員會委員，湖北省自動化協(xié)會理事。分別于1997、2000、2003年于華中科技大學獲得本科、碩士和博士學位，2004年12月至2005年11月赴臺灣清華大學進行博士后研究，2006年7月至10月赴英國Cardiff大學，2014年12月至2015年12月赴美國南加州大學進行訪問研究。湖北省自然科學二等獎、湖北省優(yōu)秀學士論文指導獎獲得者。長期從事自動控制領域的基礎性研究工作，在故障診斷、數(shù)據(jù)分析、容錯控制等方向上積累了豐富的研究成果。主持國家自然科學基金4項、湖北省自然科學基金項目1項、國家博士后基金1項。在國內(nèi)外發(fā)表SCI、EI檢索的學術(shù)論文76篇，授權(quán)國家發(fā)明專利5項。