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其他欄目
學術報告
嚴如強教授學術報告會
作者:發布時間:2020-01-14

題目:人工智能驅動的航空發動機故障診斷與性能退化預測

時間:2020年1月14日 9:00

地點:機械與動力工程學院 F310會議室

報告人:嚴如強 教授(西安交通大學)

邀請人:何清波 教授(振動、沖擊、噪聲研究所

 

報告人簡介

嚴如強教授bo123彩票手机版,西安交通大學教授、博士生導師、高端裝備研究院國際機械中心執行主任,2007年5月畢業于美國馬薩諸塞大學阿默斯特分校 (University of Massachusetts, Amherst) 機械與工業工程系,獲機械工程專業博士學位。2019年國家百千萬人才工程入選者bo123彩票手机版bo123彩票手机版,美國機械工程師學會會士 (ASME Fellow), 獲美國、墨西哥、中國等發明專利授權20余項,牽頭制定IEEE國際標準1項,發表SCI期刊論文90余篇bo123彩票手机版,SCI引用超3000次,單篇最高SCI他引500余次,撰寫和主編出版英文專著各1部。目前擔任IEEE儀器與測量學會副主席bo123彩票手机版,是該學會11人執委會中唯一中國學者,并擔任國際期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》副主編。

 

報告摘要

以深度學習為代表的新一代人工智能技術在特征挖掘、知識學習與智能程度等方面所表現出的顯著優勢,為有效的機電系統診斷與預測提供了新途徑。本報告在介紹人工神經網絡發展歷史的基礎上,引出深度學習的概念及特征bo123彩票手机版,隨后介紹幾種典型的深度網絡模型bo123彩票手机版,特別是課題組最新構造的小波核深度網絡模型,在航空發動機故障診斷與性能退化預測中的應用,最后給出了深度學習在今后的發展趨勢。

 

 

 

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