【講座題目】物理啟發(fā)可解釋網(wǎng)絡(luò)及其在智能運維中的應(yīng)用
【時 間】2023年10月21日 上午：10:00-11:00
【地 點】保定校區(qū) 教八樓406
【主講人】嚴(yán)如強,，西安交通大學(xué),，教授/博士生導(dǎo)師
【主講人簡介】
嚴(yán)如強，西安交通大學(xué)教授,、博士生導(dǎo)師,、高端裝備研究院國際機械中心主任，2007年5月畢業(yè)于美國馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校(University of Massachusetts, Amherst)機械與工業(yè)工程系,，獲機械工程專業(yè)博士學(xué)位,。從事重大裝備智能運維相關(guān)的理論方法與工程應(yīng)用研究，主持科技部重點研發(fā)計劃項目和基金委自然科學(xué)基金重點項目等,。國際電氣與電子工程師協(xié)會會士(IEEE Fellow),、美國機械工程師協(xié)會會士(ASME Fellow)、享受國務(wù)院政府特殊津貼,、國家**入選者,、獲2020年陜西省技術(shù)發(fā)明一等獎(第一完成人)、2020年教育部自然科學(xué)一等獎(第二完成人),、2019年IEEE儀器與測量學(xué)會科技獎(Technical Award)和2022年IEEE儀器與測量學(xué)會杰出服務(wù)獎(Distinguished Service Award), 牽頭制定IEEE國際標(biāo)準(zhǔn)1項,，在IEEE和ASME會刊,、機械工程學(xué)報等發(fā)表期刊論文百余篇,，撰寫和主編出版英文專著各1部。目前為IEEE儀器與測量學(xué)會Distinguished Lecturer,，擔(dān)任國際期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》主編,，《機械工程學(xué)報》英文版、《儀器儀表學(xué)報》和《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報》編委,。
【報告內(nèi)容簡介】
隨著大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,，數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)（DL）,，在智能運維中變得越來越重要,。然而，基于DL的模型所具有的“黑盒”特性嚴(yán)重阻礙了其在風(fēng)險敏感型工業(yè)中的廣泛應(yīng)用,。事實上,，在DL興起之前，物理驅(qū)動方法作為一種依賴因果關(guān)系從第一性原理建立物理規(guī)律的白盒模型,，也是一種流行的方法,，但往往建立的模型不夠準(zhǔn)確。作為觀察物理世界的兩種范式,，數(shù)據(jù)驅(qū)動和物理驅(qū)動的方法并不是對立的,，它們具有一致的洞察力。因此,，將物理模型集成到DL中,，即物理啟發(fā)的深度學(xué)習(xí)（PIDL）,，是實現(xiàn)智能運維的一條自然而有前途的科學(xué)途徑。本次講座主要旨在強調(diào)PIDL在智能運維中的重要性,，并討論了PIDL在磨損狀態(tài)評估中的一個應(yīng)用,。