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【学术报告】Artificial Intelligence Applied to Condition-Based Maintenance

[发表时间]:2019-12-12 [来源]:澳门新葡新京 [浏览次数]:

讲座时间: 2019年12月17日(周二)下午14:00

讲座地点: 沙河东校区主教505

主讲人: Kay Chen Tan

演讲人简介:Kay Chen Tan 教授,长江学者讲座教授,IEEE Fellow,IEEE计算智能协会理事会委员,IEEE杰出讲师及IEEE Fellow 评审委员会委员。1997年起在新加坡国立大学担任博士生导师,现任香港城市大学教授,担任 IEEE Transactions on Evolutionary Computation(IF:8.508)主编,曾任 IEEE Computational Intelligence Magazine(IF:5.857)主编,同时也是其它10多个顶级国际期刊的编辑。Tan教授担任包括2019年 IEEE 进化计算大会(CEC)在内的多个重要国际会议主席。Tan 教授发表了300多篇论文,出版了10本专著,其中《现代工业自动化软件设计》被翻译成中文,曾应邀在60多个国际会议上做大会报告,包括受邀于2020年IEEE世界智能计算全会(WCCI)做大会报告。Tan 教授获得了许多学术机构的成就奖和荣誉,包括2019年 IEEE Computational Intelligence Magazine 的最佳论文奖,2016年 IEEE Transactions on Neural Network and Learning Systems 的最佳论文奖,2012年IEEE计算智能协会的Outstanding Early Career Award,2008年国际机构 International Network for Engineering Education & Research的‘Recognition Award’奖等。他主要研究人工智能及计算智能、机器学习及优化、数据挖掘及运筹学等,推进优化、数据分析和机器学习应用的理论和创新技术,在Google学术上被引用12,500余次,h-index 57。

报告主题:Artificial Intelligence Applied to Condition-Based Maintenance

报告内容:Condition-based maintenance (CBM) is seen an important tool for running an unmanned factory in an optimal manner, allowing real-world equipment managed by measuring simple values such as temperature, pressure, etc. It is however not trivial to turn the measured data into actionable knowledge about the health of the equipment. This talk will discuss various challenges to the use of CBM and present recent advances on applying data-driven based artificial intelligence technologies to CBM without the need of relying on physical domain knowledge. Experimental results obtained from a number of case studies, such as robust prognostics, tool condition monitoring and automated surface inspection, will also be analyzed and discussed in the presentation.

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