报告时间：2025年6月14日（星期六）10:00-11:30
报告地点：工程管理与智能制造研究中心1325会议室
报 告 人：邵海东 副教授
工作单位：湖南大学
举办单位：管理学院
报告简介：
现有的可解释智能故障多以假设“嵌入可解释知识助力准确率提升”为基础开展研究。尽管对于本质为模式识别的故障诊断，准确率为核心指标，然而，仅仅关注准确率就意味着是否发生故障的决定权皆交付于模型。不管从安全还是道德的角度，这都欠缺考虑。因此，有必要将研究者纳入决策环，由双方共同制定决策，而这就要求模型在给出结果的同时指出其可信度。不确定性是一种表征可信度的工具，不确定性量化及分解不仅能提供诊断结果的可信度，还能帮助研究者分析数据中未知因素的来源并找到提升可信度的关键，对于实现可信故障诊断具有重要意义。为此，提出了一种基于变分注意力的贝叶斯Transformer网络来感知并分析结果不确定性。置信度校准是另一种表征可信度的工具。考虑深度模型通常校准较差，Softmax概率与结果正确的真实可能性存在失配，提出了一种自适应置信度惩罚方法以提升校准。
报告人简介：
邵海东，湖南大学长聘副教授，博士生导师，入选湖南省优青、湖湘青年英才、科睿唯安全球高被引科学家、爱思唯尔中国高被引学者；现任IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Structural Health Monitoring、Nondestructive Testing and Evaluation、IEEE Sensors Journal、Journal of Vibration and Control、Proc IMechE, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science等10余个SCI期刊副主编。长期从事机械故障诊断和工业人工智能的教学和科研工作，以第一/通讯作者发表70余篇中科院SCI一区/TOP论文。曾获湖南省自然科学奖二等奖、中国振动工程学会科学技术奖二等奖、吴文俊人工智能青年科技奖、湖南省普通高等学校课程思政教学竞赛一等奖、湖南省普通本科高校教师教学创新大赛一等奖、中国机械行业产教融合教育教学创新大赛国赛一等奖、全国宝钢优秀学生特等奖等，指导1名博士生入选首届中国科协青年人才托举工程博士生专项计划。