为加强学术交流与合作，活跃学术氛围，计算机科学与技术学院邀请香港城市大学Tan Kay Chen教授、英国萨里大学金耀初教授以及北京师范大学郭平教授来我校学术交流，并于2017年7月23日在实验楼二层报告厅分别做了题为“Computational Intelligence in Condition-Based Maintenance Applications”、“To Track, or not to Track - Evolutionary Optimisation in Dynamic and Uncertain Environments”以及“Autoencoder, Low Rank Approximation and Pseudoinverse Learning Algorithm”的报告。报告由计算机科学与技术学院院长蔡江辉教授主持，我校计算机科学与技术学院、电子信息工程学院以及应用科学学院约30余人师生聆听了报告。
报告中，Tan Kay Chen教授介绍了计算智能在剩余寿命估计和表面质量检测等方面的应用，讨论了深度置信网络集成模型的使用在提高预测准确性上的作用。
金耀初教授介绍了鲁棒优化和动态优化问题，提出了基于时间的鲁棒优化从而降低了鲁棒性优化和动态优化之间的差别。
郭平教授针对深度神经网络中存在的问题，提出了使用具有低秩估计的伪逆学习算法来训练堆栈式自编码器，从而在整个训练过程中无需设置控制参数也无需说明隐含层的层数和隐含节点数，在训练有效性和正确性上获得了较好的性能。
本次学术交流活动，对于学院扎实推进“1331”工程，进一步发挥科研团队的作用，打造学科平台，提升内涵建设，营造学术氛围起到了积极的推动作用。与会老师和学生认真学习各位老师报告的精髓，积极提问交流，进一步开阔了学术视野。
报告人简介：
Tan Kay Chen教授于1997年获得格拉斯哥大学博士学位后任教于国立新加坡大学，现为香港城市大学计算机系教授，IEEE Fellow，IEEE杰出讲座教师。目前担任《IEEE 进化计算汇刊》主编，IEEE计算智能学会管理委员会委员。主要从事人工/计算智能、机器学习以及多目标优化应用等方向的研究。
金耀初教授于1988，1991及1996年在浙江大学电机系获学士、硕士和博士学位，并于2001年在德国波鸿鲁尔大学获工程博士学位。现为英国萨里大学计算科学系教授，东北大学“****奖励计划”讲座教授，芬兰国家技术创新局（Tekes）“芬兰讲座教授”，IEEE Fellow，IEEE杰出讲座教师。目前担任《IEEE认知与发育系统汇刊》主编，《复杂与智能系统》（Springer）共同主编。主要研究兴趣为计算智能、机器学习、计算神经科学，包括数据驱动的进化优化，多目标学习，进化与发育系统，神经可塑性建模及形态发育机器人。
郭平教授于2001年在香港中文大学计算机科学与工程学系获博士学位。现为北京师范大学系统分析与集成学科以及北京理工大学计算机软件与理论学科博士生导师，国家自然科学基金委信息学科评议组成员，IEEE高级会员。主持国家自然基金重点项目、面上项目和国家“863”项目30余项，在IEEE TNN、IJCAI、AAAI等重要学术期刊和会议上发表论文300余篇。
撰稿、摄影：计算机学院孙超利 编辑：高微征
