报告人：严如强

报告名称：人工智能时代的机械故障诊断

报告时间：2021年4月29日下午3点（星期四）

报告地点：bat365官方网页版B110报告厅

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、IEEE仪器与测量学会副主席。2007年毕业于美国马萨诸塞大学阿默斯特分校机械与工业工程系，获博士学位。ASME Fellow、国务院政府特殊津贴获得者、国家百千万人才工程入选者。IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement领域主编，IEEE Systems Journal和IEEE Sensors Journal编委。主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目。获2020年陕西省技术发明一等奖（排名1）、2020年教育部自然科学一等奖（排名2）、2019年IEEE仪器与测量学会科技奖（Technical Award）。授权美国、加拿大、墨西哥、中国等发明专利20余项。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，出版英文专著2部。

报告内容简介：以深度学习为代表的新一代人工智能技术在特征挖掘、知识学习与智能程度等方面所表现出的显著优势，为有效的机械故障诊断提供了新途径。本报告在介绍人工神经网络发展历史的基础上，引出深度学习的概念及特征，随后介绍几种典型的深度网络模型，特别是课题组最新构造的小波核深度网络模型及其在航空发动机故障诊断中的应用，最后讨论深度学习在今后的发展趋势。