1月11日，北京化工大学教授、博士生导师贺彦林教授应学院的邀请，在线上为学院师生作题为“计算智能技术的复杂工业过程应用”的学术报告，旨在深入交流计算智能技术在化工领域的创新应用。本次讲座吸引了学院广大教师和研究生的积极参与，学院副院长李飞主持。

报告中，贺彦林深入介绍了计算智能技术在复杂工业过程建模与故障诊断等领域的应用需求与挑战，他首先聚焦于过程工业数据驱动建模，详细讨论了如何通过充分利用实时数据，构建更为精准和可靠的模型，以实现对复杂工业过程的监测和控制。贺彦林在报告中指出：持续不断的原始数据非常重要，它在模型训练中起到关键作用，并强调了处理数据噪声和不确定性的重要性。在故障诊断实践案例中，贺彦林提出了多个基于计算智能技术的研究案例，深入探讨了如何通过机器学习和深度学习等方法实现对工业系统中潜在问题的早期检测和诊断；他强调了故障诊断对提高生产效率和降低维护成本的关键作用；在报警优化方面，贺彦林着重介绍了利用计算智能技术改善报警系统的方法，以减少误报和漏报，提高工业过程的稳定性和可靠性，这包括对报警阈值的智能调整和对报警信息的实时分析。在面对“大数据、小样本”的问题，贺彦林提出了基于VSG的解决方案，深入研究了如何有效利用大规模数据集中的有限样本进行模型训练，以及提高模型的泛化能力和适应性。

通过这次精彩的学术交流，进一步丰富了英国ladbrokes官方网站师生特别是研究生的学术视野，也增强了校际之间的学术交流与互动。在未来的学术研究探索中，学院将继续秉承开放、包容的学术精神，不断拓展跨学科合作，为推动学术研究和人才培养贡献力量。

（撰稿人：李雨婷、李飞；审核：程木田、沈浩）