报告时间：2024年11月26日 上午9：30-11：30

报告地点：学术会议中心的二楼小报告厅

报告人：唐枫枭教授

工作单位：中南大学计算机学院

举办单位：合肥工业大学电气与自动化工程学院

报告简介：

复杂系统的故障诊断与健康评估的设备与系统的运营维护至关重要，传统的系统故障诊断方法存在故障数据稀缺，故障诊断算法存在包括对故障数据过度依赖，缺乏实时性，自主学习能力、泛化能力等缺点，难以应对真实复杂系统的多故障和渐进故障等问题。对此我们结合生成式AI强大推理与泛化能力，提出一套即插即用的复杂系统健康管理方法，从小样本故障数据生成，时空多元故障诊断与零样本大模型故障诊断三个方面进行了系列研究，解决了复杂系统诊断过程中的小样本数据生成，诊断算法泛化等难题，从而实现智能化的设备诊断。

报告人简介：

唐枫枭，男，中南大学特聘教授，湖南省百人。主要研究方向包括网络智能化，复杂系统数字孪生与故障诊断，网络智能运维，空天地一体化网络运维与优化等。承担国家青年基金/科技部2030子课题/某国家重大专项子课题等，近五年相关工作在IEEE JSAC、IEEE TC、IEEE Proceedings、IEEE WCM、IEEE COMMAG和IEEE Network等权威期刊与会议发表论文50余篇（第一或通讯作者40+, 中科院1区30+，CCF A类14篇，0.1%热点论文4篇，高被引论文15篇），累计被70多个国家/地区的学者引用， Google Scholar引用7千余次。获通信领域旗舰会议Globecom（2017，2018）最佳论文奖，IEEE通信协会亚太地区杰出论文奖、IEEE认知网络技术委员会论文贡献奖、ICNIDC最佳论文奖等奖项十余项，入选全球高被引学者，IEEE通信协会亚太地区杰出青年学者。IEEE TVT与IEEE IOTJ编委。