2019年10月14日，澳大利亚La Trobe大学王殿辉教授应我校船舶电气工程学院邀请，在学院A306会议室做题为“非迭代学习算法中的误区与思考”和“深度随机配置网络基本理论与学习”两场异彩纷呈的学术报告，报告会由船舶电气工程学院于双和教授主持。历时近5个小时的报告会，吸引了校内外学者、师生的广泛参加，包括国际知名控制学者辽宁工业大学原校长佟邵成教授、航海学院、轮机工程学院、船舶电气工程学院和相关学院百余名师生。
王殿辉教授根据自己多年来从事一线科学研究的丰富经验，深入浅出地介绍了神经网络随机学习理论，并结合该领域的发展历史和存在的一些问题，针对近年来具有误导性的随机学习算法及相关问题，通过反例阐述了随机权配置的重要性。王教授根据研究体会和大家分享了随机学习的一些重要结果，并讨论了该领域的发展方向。
报告中，王教授还指出由于工业大数据建模的实时性要求，传统的机器学习模型和学习算法很难应用在工业问题的解决方案中。针对这个技术难题，王教授提出深度随机配置网络（Deep Stochastic Configuration Networks）的概念，并可视化的方法展示了深度随机配置网络与其它流行的深度学习网络的本质区别和优越性，为处理复杂工业大数据分析提供有效工具。
随后，王殿辉教授与在场师生就深度随机配置网络的研发及应用，以及大数据时代下相关研究热点问题展开了热烈的交流。
个人简介：
王殿辉教授1995年3月获东北大学工业自动化专业博士学位，1995-1997在新加坡南洋理工大学电子工程学院做博士后研究工作，1998-2001在香港理工大学计算学系研究员，从事机器学习，数据挖掘和图像处理方面的研究工作。2001年7月至今在澳大利亚LaTrobe大学计算机科学与信息技术系从事教学与科研工作。现为东北大学流程工业自动化国家重点实验室特聘教授。主要研究方向：面向工业大数据数据的机器学习理论及其在过程工业数据建模、智能传感系统设计、能源工程中的应用研究。发表研究论文230余篇，技术发明专利1项（深度随机配置网络）。目前是IEEE高级会员，博士生导师，现任《IEEE Transactions on Cybernetics》《Information Sciences》《Applied Mathematical Modelling》等多个国际期刊的副主编。
