报告题目：第三代模糊系统：下一代人工智能的一种可能实现方式
报 告 人：陈德旺，博士、教授、博导
报告时间：2024年10月21日（星期一）下午3:00
报告地点：综合楼306
主办单位：电子与信息工程学院
报告人简介：
陈德旺，博士、教授、博导，福建理工大学交通运输学院院长，长期从事人工智能、模糊系统和轨道交通等领域的研究工作，主持和参与完成国家级（青年、面上、重点、重大）项目10余项，省部级项目20余项，项目总经费约1亿元。发表论文200余篇，其中SCI检索论文60余篇（含国际TOP期刊论文30余篇，IEEE Transactions on ITS/TIV/Cybernetics/CSVT等论文18篇 ），《自动化学报》、《中国铁道科学》、《中国公路学报》和《铁道学报》等中文高质量期刊论文30余篇，以第一作者出版学术专著4本（含Springer英文专著1本） ，获得省部级和国家一级学会科研奖励10余项。
报告内容：
介绍现代人工智能技术取得的辉煌成绩，并指出以深度学习为代表的神经网络技术存在的可解释性差、鲁棒性弱、对数据依赖强等不足，需要未雨绸缪，研究下一代人工智能技术。模糊系统具有可解释强、鲁棒性强等优点，但是难以处理高维大数据。模糊系统的发展已经历经三代：1）基于专家经验的模糊系统；2）面向低维小数据的自适应模糊系统；3）面向高维大数据的自学习模糊系统。报告人根据在加州大学伯克利分校的访问学者经历，提出了如何发扬光大导师美国工程院院士、模糊逻辑之父Lotfi Zadeh教授（斯坦福2%科学家人工智能领域终身影响力排名世界第一）理论的一些思考。
