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青年博士邓瑞祥老师在11105H教室为广大研究生作题为《数据驱动的复杂装备系统故障诊断技术研究》的学术讲座。
邓瑞祥老师从五个方面深度讲解了自己在故障诊断与健康管理领域的研究工作。首先，邓老师介绍了预测和健康管理（PHM）技术的背景，强调随着装备系统的不断复杂化和集成化，传统的基于经验与规则的故障诊断方法已无法满足现代工业系统对高可靠性和高实时性的要求。随后，邓老师对现有的故障诊断方法进行了深入讲解，重点介绍了基于数理统计、机器学习、集成学习和深度学习的诊断方法。邓老师还特别提到，数据驱动的故障诊断方法目前仍面临一些挑战，包括对海量数据的需求及数据集不平衡的问题。最终，邓老师展望了技术融合和算法可解释性、多源数据融合等未来研究的趋势，并鼓励同学们在未来的研究中关注这些前沿问题。
通过本次讲座，内容丰富，拓宽了同学们在复杂装备系统故障诊断技术方面的知识面，同时也为相关研究领域的学术研究提供了启发。
