4月25日，由党委研究生工作部、研究生院主办，理学院承办的“江南讲坛”人工智能赋能学科交叉专场第124讲、125讲暨“神经网络模型的鲁棒性研究”及“状态空间切换系统辨识”专题讲座在理学院202会议室举行。本次讲座特邀青岛大学甘敏教授与北京理工大学俞成浦教授担任主讲嘉宾，讲座由理学院副院长陈晶教授主持，对神经网络及深度学习研究感兴趣的师生参加活动。

甘敏老师首先阐明了神经网络在人工智能领域的核心地位，强调鲁棒性研究对于应对数据分布偏移、环境不确定性和对抗攻击等风险、保障模型可靠性、安全性和稳定性的关键作用；随后介绍了通过隐藏层结构设计与优化算法选择来评估和提升模型鲁棒性的主要技术；最后，他深入解析了SGD（随机梯度下降）相比GD（梯度下降）在训练深度网络时在降低计算量、减轻过拟合和提升泛化能力方面的优势，并分享了其最新研究成果与实践经验，为参会者提供了宝贵的学术参考。

俞成浦老师围绕状态空间切换系统辨识展开报告，指出该技术旨在准确建模和预测由多个动态子系统按特定规则切换的复杂系统行为。通过解耦子系统参数与切换机制之间的强关联关系，有助于揭示内部状态的演化规律，从而提升模型精度与系统控制性能，满足如金融交易、交通信号优化等实际工程需求。他重点介绍了两项研究成果：基于期望最大化算法的因果与非因果混合切换系统辨识方法；基于神经网络的非线性切换系统辨识方法。俞教授深入浅出的讲解，让参会师生对这一前沿研究领域有了更清晰的认识。整场讲座内容丰富，条理清晰，为参会者呈现了一场精彩的学术盛宴。

活动中，参会人员认真聆听，积极提问与讨论。参会人员纷纷表示，通过此次讲座，不仅加深了对神经网络鲁棒性及深度网络训练优化的理解，还拓宽了对状态空间切换系统辨识的研究视野，为未来的学术研究工作提供了新的思路与启示。

甘敏，青岛大学计算机科学技术学院教授， IEEE高级会员。主要研究方向为机器学习、统计建模与优化、计算机视觉。主持国家自然科学基金项目3项，在国内外重要刊物发表论文30余篇，5 篇次入选ESI高被引论文，3 篇次入选ESI热点论文。

俞成浦，北京理工大学自动化学院教授/博导，副院长。主要从事无人系统建模与感知方面研究，在控制领域国际期刊上发表SCI论文50余篇，出版专著和教材各2部。承担国家海外高层次人才青年项目、国家重点研发计划课题、国家基金委重大项目课题等。曾获教育部自然科学一等奖和中国自动化学会自然科学一等奖。

讲座现场