学术报告题目：工业智能核心技术：深度随机配置学习理论

报告人：王殿辉    中国矿业大学教授、国家特聘专家

时间：7月25日下午4:00

地点：腾讯会议，会议号：

摘要：复杂工业数据建模是工业智能技术与数据分析的核心，对智能传感、控制、感知系统的研发具有重要意义。很多工程应用中，我们需要在计算资源受限的情况下实现高精度、实时预测。目前的深度学习技术无论在理论基础还是在工业应用方面都存在难以克服的瓶颈问题。结合工业自动化、智能制造等领域的应用背景和数据特点，介绍深度随机配置学习理论的重要研究成果和学习算法，并针对工业人工智能中需要解决的技术问题以及它们与深度随机配置网络学习模型之间的关系，通过伺服系统减震数据建模实例进行讨论。

报告人简介：王殿辉，中国矿业大学二级教授，人工智能研究院院长，国家特聘专家，主持科技部2030人工智能基础重大项目课题1项。针对复杂工业数据建模问题，他创建的深度随机配置机器学习理论，在学术和工业界得到广泛认同并产生了积极影响。王教授现任IEEE Transactions on Fuzzy Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences副主编。

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江苏省自动化学会智能优化与应用专委会