报告题目：人工智能时代的故障诊断：从小波分析到可信深度学习

报告人：严如强，西安交通大学教授、博士生导师、高端装备研究院国际机械中心主任

单位：西安交通大学

报告时间：2023年11月10日（星期五）9:30-11:00

报告地点：翡翠科教楼B501会议室

报告摘要：

人工智能时代随着深度学习应用场景的扩大，从自然语言处理，搜索推荐走向工业设备健康管理，深度学习面临着性能驱动到风险敏感的模式转变。在应用于工业、医疗这些与人的生命安全息息相关的领域时，一个错误的诊断将导致难以挽回的后果。因此一个合理的解决方案是实现可解释的可信深度学习。而信号处理作为一种从信号特性出发的归纳先验，其具有理论发展完善，信号先验丰富，可解释性强的优势。深度学习与之对应的有着算法不透明、信号分析先验少、结果不可解释的缺点。本报告将简要介绍我们最近的一些研究工作：信号处理，特别是小波分析技术，如何赋能深度学习并应用于智能诊断中。

报告人简介：

严如强，西安交通大学教授、博士生导师、高端装备研究院国际机械中心主任，2007年5月毕业于美国马萨诸塞大学阿默斯特分校(University of Massachusetts, Amherst)机械与工业工程系，获机械工程专业博士学位。从事重大装备智能运维相关的理论方法与工程应用研究，主持科技部重点研发计划项目和基金委自然科学基金重点项目等。国际电气与电子工程师协会会士(IEEE Fellow)、美国机械工程师协会会士(ASME Fellow)、享受国务院政府特殊津贴、国家百千万人才工程入选者、获2020年陕西省技术发明一等奖(第一完成人)、2020年教育部自然科学一等奖(第二完成人)、2019年IEEE仪器与测量学会科技奖(Technical Award)和2022年IEEE仪器与测量学会杰出服务奖(Distinguished Service Award),牵头制定IEEE国际标准1项，在IEEE和ASME会刊、机械工程学报等发表期刊论文百余篇，撰写和主编出版英文专著各1部。目前为IEEE仪器与测量学会Distinguished Lecturer，担任国际期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》主编，《机械工程学报》英文版、《仪器仪表学报》和《中国科学技术大学学报》编委。