70周年校庆系列之学术活动—《基于深度卷积神经网络的航空发动机剩余有效寿命预测方法》的学术专题报告

为了更好地把握大数据时代下的研究方向，紧跟机器学习热潮，7月21号下午，Bet356体育亚洲官网入口于航宇馆313会议室召开了70周年校庆系列活动之学术报告。东北大学副教授李响博士受邀做了《基于深度卷积神经网络的航空发动机剩余有效寿命预测方法》的学术专题报告，本次报告由院长Bet356体育亚洲官网入口张业伟主持，学院部分领导、教师及研究生参加了此次报告。

在报告开始前，Bet356体育亚洲官网入口张业伟院长代表学院对李响博士的到来表示欢迎，介绍了李响的工作经历、学术成果，希望师生能够利用好此次报告，抓住契机，寻求学科交叉融合层面在今后更好发展，持续主动地推进科研学术发展。

在报告中，李响博士首先向师生们阐述了航空发动机剩余寿命预测的重要性，高效准确预测的研究意义与难点。接着，介绍了深度学习的基础概念，一维卷积处理时间序列信号在工业领域的广泛应用，以及发动机全寿命集——C-MAPSS，对比了大数据量下深度学习与传统算法的性能，展示了大数据时代下深度学习算法具备的优势。互动环节中，李响副教授耐心回答了师生提出的关于具体到传感器数据的发动机故障模拟问题、窗函数处理问题和数据预处理问题。

在整个报告中，李响博士展现出的学识渊博、热情洋溢，对报告介绍的深入浅出，给师生们留下了深刻的印象，加深了大家对深度学习的认识和理解，激励师生深耕专业领域，扎实学好理论并创新应用到实践中。

报告人简介：

李响，工学博士，东北大学副教授，主要研究方向为工业人工智能、深度学习、工业大数据、系统优化等，已发表70余篇学术论文，入选ESI高被引论文10篇，热点论文3篇，谷歌学术引用2000余次，主持国家自然科学基金青年项目及若干省部级项目，研究成果在多种工业领域中得到实际应用。