近日，中心主任劉涵教授團隊在數據與知識混合驅動軟測量與可解釋人工智能的研究取得新進展，相關成果連續發表在工業信息領域國際頂級學術期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics（DOI: 10.1109/TII.2023.3297663; DOI: 10.1109/TII.2022.3181692）。兩篇論文第一作者為郭潤元博士，通訊作者為劉涵教授，論文合作者有劉丁教授、張友民教授和謝國教授，manbetxapp下载 為唯一通訊單位。

兩篇論文聚焦深度學習工業軟測量方法易遭受對抗攻擊且模型難以解釋的關鍵問題，采用過程數據與機理知識混合驅動的解決方案，分別提出了基於多重注意力機製的自解釋深度學習軟測量方法和知識引導的軟測量對抗攻防方法。實驗結果顯示所提出的軟測量方法不僅具備良好的對抗魯棒性，而且能夠直觀表示出測量的推理過程與推理依據，有效提升了深度神經網絡這一黑盒模型的可靠性，從而促進其在工業控製係統中的安全應用與廣泛部署，同時也為可解釋的人工智能研究提供了新的方法和思路。

IEEE Transactions on Industrial Informatics是工業控製及計算機科學領域的頂級學術期刊之一，目前在全球自動化/控製係統領域的65種期刊中排名第2位、在計算機科學/跨學科應用的110種期刊中排名第3位、在工程/工業的68種期刊中排名第1位（數據來自科唯睿安JCR引證報告），屬SCI中科院一區Top期刊，期刊最新2022年影響因子為12.3， 在計算機與自動化工業控製研究領域具有很高的影響力。

該工作得到國家自然科學基金重大儀器研製項目（No.62127809）、國家自然科學基金重大研究計劃項目（No.92270117）、國家自然科學基金重點項目（No.61833013）和國家自然科學基金麵上項目（No.61973248）支持。

論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10197236

         https://ieeexplore.ieee.org/document/9794453

信息來源：自動化與信息工程學院