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2018年12月26日上午十點，美國密歇根大學(xué)金炯華教授受我院工業(yè)工程研究所邀請，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)場聆聽了金炯華教授的報告，本次學(xué)術(shù)報告由莊品老師主持。

質(zhì)量檢測與控制的智能化一直是制造業(yè)研究的熱點問題。本次學(xué)術(shù)報告金教授提出了一種新型的質(zhì)量檢測與預(yù)測方法，針對采集主軸轉(zhuǎn)速、力學(xué)、溫度等混合信號，設(shè)計了一個一般性函數(shù)型線性回歸模型，可以同時處理標(biāo)量、函數(shù)型以及張量型混合信號數(shù)據(jù)；針對傳統(tǒng)堆棧式方法處理多圖像信號的時間相關(guān)性缺失問題，金教授基于張量處理方法，降維處理高維數(shù)據(jù)，開發(fā)了迭代式估計算法。通過實驗評估了所提方法在質(zhì)量預(yù)測方面的性能，并與傳統(tǒng)的堆棧式方法對比論證了所提方法的優(yōu)勢。金老師的分享給在場的老師和同學(xué)們帶來的極大地啟發(fā)。金炯華教授目前任職于密歇根大學(xué)工業(yè)與運(yùn)營工程系，擔(dān)任制造項目主任。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NSF Career Award以及著名的PECASE獎，自2005年以來已獲得12項最佳論文獎等。金教授目前是IIE Transactions on Quality and Reliability Engineering的期刊編輯，INFORMS協(xié)會副主席，IIE QCRE部門主席。金教授也是IIE、 ASME的Fellow和ISI、ASQ的高級會員，以及IEEE、INFORMS、SME的會員。