【时间】2025年12月25日（周四）下午14：30

【地点】线下讲座，8B214会议室

【主题】高精准工业材料分类及食品产地可解释性溯源研究

【主讲人】何小勇博士

【内容简介】

  针对工业合金钢分类，基于飞秒激光烧蚀火花诱导击穿光谱的高稳定性与灵敏度，构建 DeepRNN 光谱-统计融合框架，通过 GRU、LSTM、vanilla RNN 三种循环编码器实现了高准确率，显著优于传统机器学习与 CNN、Transformer 模型；针对咖啡产地可解释性溯源，提出 KHCO₃增强正交双脉冲 LIBS结合特征融合 CNN 的方法，借助 SHAP 与 1D Grad-CAM++ 识别关键鉴别波长，建立元素特征与地理环境的关联；同时开发HybridTFNet 混合深度学习架构，融合模糊逻辑、Transformer 与 CNN，有效解决 LIBS 光谱噪声与峰重叠问题，且通过 SHAP 分析提升模型可解释性，三项成果分别为工业材料质量控制与食品溯源提供了高效、精准、稳健的技术方案。

诚挚欢迎广大师生参加。