近日，電信學(xué)院流程工業(yè)先進(jìn)控制與智能優(yōu)化團(tuán)隊2023級博士研究生彭鈺為第一作者、導(dǎo)師李二超教授為通訊作者的論文《A Generative Model-Based Coevolutionary Training Framework for Noise-Tolerant Softsensors in Wastewater Treatment Processes》在國際知名刊物《Complex & Intelligent Systems》（中科院二區(qū)，JCR Q1）發(fā)表。該研究首創(chuàng)的具有環(huán)境自適應(yīng)能力的元啟發(fā)式框架，為工業(yè)場景下的智能傳感技術(shù)發(fā)展開辟了新路徑。論文署名單位為蘭州理工大學(xué)。
作為計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的旗艦期刊，《Complex & Intelligent Systems》長期聚焦復(fù)雜系統(tǒng)建模與智能算法創(chuàng)新。此次發(fā)表的論文針對工業(yè)過程傳感器數(shù)據(jù)噪聲干擾這一行業(yè)痛點，提出雙模態(tài)協(xié)同進(jìn)化架構(gòu)。通過引入去噪變分自編碼器，實現(xiàn)全局特征提取與局部特征強化的動態(tài)平衡；采用進(jìn)化計算啟發(fā)的雙種群編碼方法，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和結(jié)構(gòu)的協(xié)同進(jìn)化，有效破解了傳統(tǒng)方法中梯度消失與維度災(zāi)難的困局。
流程工業(yè)先進(jìn)控制與智能優(yōu)化團(tuán)隊在工業(yè)智能優(yōu)化領(lǐng)域已形成特色研究方向，重點攻關(guān)復(fù)雜工業(yè)場景下的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，為"雙碳"戰(zhàn)略背景下的工業(yè)過程節(jié)能減排優(yōu)化提供更智能的解決方案。目前得到國家自然科學(xué)基金項目、甘肅省科技計劃重點研發(fā)計劃、自然科學(xué)基金重點項目等聯(lián)合資助。該團(tuán)隊在智能傳感與優(yōu)化方面持續(xù)產(chǎn)出高質(zhì)量成果，博士生彭鈺2024年獲批主持甘肅省優(yōu)秀博士生項目及甘肅省優(yōu)秀研究生“創(chuàng)新之星”項目，并在中科院二區(qū)以上知名期刊發(fā)表3篇論文。團(tuán)隊成員獲得的系列成果先后在《IEEE Transactions on Reliability》《自動化學(xué)報》《ISA Transactions》等國內(nèi)外知名期刊上發(fā)表，體現(xiàn)了學(xué)院在學(xué)科建設(shè)、博士研究生人才培養(yǎng)質(zhì)量方面不斷提升。（圖/文：班振海；審核：楊雅瓊）
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