近日，国家优秀青年科学基金获得者、南京邮电大学解相朋教授应邀来学院学术交流，期间作了题为《人工智能驱动的工业自动化：理论创新与应用验证》的学术报告。

解相朋详细介绍了具有可变拓扑结构自组织分层混合型模糊模型，该模型克服了传统模糊模型难以针对实际工业系统建模等问题，有效地解决了数据驱动建模“维数灾”和“可解释性弱”难题。解相朋提出多项式逼近泛函及其非零均值数据噪声扰动策略，通过在模糊规则权重中增加设计的随机噪声，在不减弱隐私保护强度下充分保证模型参数效用，实现了安全性与可靠性的折中。解相朋还着重介绍了所提出方法在钢铁工业绿色轧制领域的应用。报告后，解相朋与参与师生进行了座谈，围绕着国家自然科学基金申报的选题、撰写以及研究生如何提升科研能力等问题进行了深入探讨和交流。

解相朋，南京邮电大学物联网学院教授，博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者、ESI全球高被引学者(2020-2023)、IEEE/CAAI高级会员，目前主要从事电力物联网技术、人工智能可解释性、模糊系统建模与控制等研究。（通讯员：韩丹丹）