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2018年12月26日上午十點(diǎn)，美國(guó)密歇根大學(xué)金炯華教授受我院工業(yè)工程研究所邀請(qǐng)，在經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院702室做了題為“Functional Linear Regression for Mixed Tensorial and Functional Predictors”的學(xué)術(shù)講座。我院莊品老師、趙旭峰老師、劉文杰老師、韓梅老師、陳劍老師等管工系教師及部分碩、博研究生現(xiàn)場(chǎng)聆聽(tīng)了金炯華教授的報(bào)告，本次學(xué)術(shù)報(bào)告由莊品老師主持。

質(zhì)量檢測(cè)與控制的智能化一直是制造業(yè)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。本次學(xué)術(shù)報(bào)告金教授提出了一種新型的質(zhì)量檢測(cè)與預(yù)測(cè)方法，針對(duì)采集主軸轉(zhuǎn)速、力學(xué)、溫度等混合信號(hào)，設(shè)計(jì)了一個(gè)一般性函數(shù)型線(xiàn)性回歸模型，可以同時(shí)處理標(biāo)量、函數(shù)型以及張量型混合信號(hào)數(shù)據(jù)；針對(duì)傳統(tǒng)堆棧式方法處理多圖像信號(hào)的時(shí)間相關(guān)性缺失問(wèn)題，金教授基于張量處理方法，降維處理高維數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)了迭代式估計(jì)算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估了所提方法在質(zhì)量預(yù)測(cè)方面的性能，并與傳統(tǒng)的堆棧式方法對(duì)比論證了所提方法的優(yōu)勢(shì)。金老師的分享給在場(chǎng)的老師和同學(xué)們帶來(lái)的極大地啟發(fā)。金炯華教授目前任職于密歇根大學(xué)工業(yè)與運(yùn)營(yíng)工程系，擔(dān)任制造項(xiàng)目主任。金教授于1999年在密歇根大學(xué)獲得工業(yè)和運(yùn)營(yíng)工程博士學(xué)位。她的研究方向是數(shù)據(jù)融合方法及其在制造業(yè)和服務(wù)業(yè)中的應(yīng)用。金教授科研成果豐碩，獲得了多項(xiàng)NSF Career Award以及著名的PECASE獎(jiǎng)，自2005年以來(lái)已獲得12項(xiàng)最佳論文獎(jiǎng)等。金教授目前是IIE Transactions on Quality and Reliability Engineering的期刊編輯，INFORMS協(xié)會(huì)副主席，IIE QCRE部門(mén)主席。金教授也是IIE、 ASME的Fellow和ISI、ASQ的高級(jí)會(huì)員，以及IEEE、INFORMS、SME的會(huì)員。