报告题目：基于贝叶斯深度学习的剩余寿命预测研究

报 告 人：彭卫文，中山大学，智能工程学院，副教授

报告时间：2025年6月9日（星期一）16:00

报告地点：笃行楼K322

报告人简介：

彭卫文，副教授，博士生导师，中山大学“百人计划”引进人才。彭卫文博士长期专注于系统可靠性和智能运维领域的研究，在如何利用人工智能技术来解决系统可靠性和智能运维的问题具有较为丰富的研究和实践经验。近年来，发表SCI期刊论文50余篇，其中ESI高被引论文10余篇，谷歌学术引用5000余次，主持国家自然科学基金（青年、面上）2项、“某国家重大工程”课题1项、国家重点研发计划子课题1项、广东省重点领域研发计划课题1项、深圳市面上项目1项、研究所委托横向课题5项。

摘要：报告从剩余寿命预测的经典深度学习方法出发，针对经典方法中的不确定性量化问题、样本效率提升问题、多源数据融合问题，依次介绍剩余寿命预测的贝叶斯深度学习、贝叶斯深度主动学习、贝叶斯深度主动迁移学习方法，并通过航空发动机、滚动轴承、动力电池等多个例子对基于贝叶斯深度学习的剩余寿命预测序列方法进行应用展示和讲解。

关键词：剩余寿命预测；深度学习；迁移学习；贝叶斯方法