10月29日，凯沙夫・达哈尔教授在电气信息学院的系列学术讲座持续推进，当天的两场讲座分别围绕“进化计算方法在检修调度问题中的应用”和“基于人工智能的模糊集合与系统介绍”展开。物联网工程专业2025级、2024级学生、项目组成员以及学院无授课任务的教师继续参与此次学术活动，共同探索专业领域前沿知识。
活动五：聚焦检修调度实际需求，探索进化计算实践价值
29日上午，第五场“进化计算方法在检修调度问题中的应用”讲座如期开启。凯沙夫・达哈尔教授首先结合工业生产、电力设施、交通设备等领域的检修调度现状，指出当前检修工作面临的核心痛点——如检修计划与设备运行节奏不匹配导致的停工损失问题、多设备并行检修时的资源分配冲突、突发故障下的应急检修响应滞后等。随后，教授详细拆解了进化计算在解决这些痛点中的技术路径，包括通过进化算法的迭代优化特性生成最优检修时序、基于种群进化思想实现检修资源（人力、工具、备件）的动态调配。为让理论更易理解，教授还分享了某电力企业借助进化计算优化变压器检修计划的案例，直观展示了该技术在缩短检修时长、降低运维成本、提升设备运行可靠性等方面的实际效果。互动交流环节中，师生们围绕不同行业检修场景下进化算法的参数调整、复杂约束条件建模方法等问题与教授深入探讨，现场学术氛围浓厚。
活动六：解析模糊集合理论，搭建人工智能新认知
下午第六场“基于人工智能的模糊集合与系统介绍”讲座准时举行。凯沙夫・达哈尔教授从传统集合理论的局限性切入，对比阐述了模糊集合“边界不明确、隶属度可变”的核心特性——例如在“设备运行状态判定”中，模糊集合可突破“正常/故障”的二元划分，用0—1之间的隶属度精准描述“轻度异常”“中度异常”等中间状态，更贴合现实场景的复杂性。随后，教授系统讲解了模糊集合与人工智能的融合逻辑及由此构建的模糊系统在信息处理、决策分析、自动控制等领域的应用原理，并列举了模糊系统在智能家居温度动态调节、工业设备故障模糊诊断等场景的应用实例，帮助师生快速建立对模糊集合理论的直观认知。
讲座尾声，师生就模糊系统与其他AI技术（如神经网络）的协同应用、模糊规则优化方法等问题展开提问，教授逐一耐心解答，进一步深化了大家对该领域的理解。
后续，学院还将开展进化计算在检修调度问题中的应用、基于人工智能的模糊集合与系统介绍、模糊推理系统及应用等主题的讲座，持续为师生们带来专业领域的前沿知识，助力相关学术与应用领域的学习与研究。
来源：电气信息学院
初审：韩东尧
复审：刘文洲
终审：李英杰