6月5日下午，河南师范大学硕士生导师毛文涛博士应邀莅临我校在行政楼二楼东会议室作了一场主题为“Intelligent Fault Diagnosis and Remaining Useful Life Prediction with Massive data”的学术报告。会议由信息工程学院计算机科学与技术教研室主任冯乃勤教授主持，信息工程学院部分师生共同聆听了毛博士的精彩报告。

报告会上，毛博士首先介绍了此次学术报告的四大内容：一、不平衡故障的在线诊断；二、面向轴承故障诊断的深度输出核学习；三、基于深度时态特征表示的RUL预测；四、基于递推时间序列预测的退化预测，然后对这四大内容进行了详细讲解。在“不平衡故障的在线诊断”这一部分，毛博士讲解了轴承故障数据顺序到达：在线采集顺序、严重数据失衡和轴承故障的在线特征（包括顺序收集、虽然少数类样本小于多数类，但少数样本的诊断精度非常重要、误分类样本较大等等）。在“面向轴承故障诊断的深度输出核学习”这一部分，首先对比阐述了传统的诊断模型和深度学习模型，接着分析了轴承故障诊断机器学习的关键问题：如何在模型泛化能力和自适应深度特征提取的训练速度之间进行权衡，是将深度学习技术应用于轴承故障诊断的关键问题。在“基于深度时态特征表示的RUL预测”这一部分，讲解了深度学习输入的数据采集和预处理、退化状态评价和提取判别分类特征以及应用LSTM建立序列RUL预测模型。在“基于递推时间序列预测的退化预测”这一部分，重点讲解了滚动轴承退化的数据特征。

毛博士在讲座的过程中，运用双语（英语-汉语）讲解，使得本次讲座生动有趣，在座师生备受鼓舞、收益匪浅。本次讲座学院为我院教师和学生提供了一个和名校专家面对面接触的机会，收获颇丰，深刻领略到了一位成功教授的学术造诣，为大家今后的学习、生活定有帮助。