10月29日，凱沙夫?達哈爾教授在電氣信息學院的系列學術講座持續推進，當天的兩場講座分別圍繞“進化計算方法在檢修調度問題中的應用”和“基于人工智能的模糊集合與系統介紹”展開。物聯網工程專業2025級、2024級學生、項目組成員以及學院無授課任務的教師繼續參與此次學術活動，共同探索專業領域前沿知識。

活動五：聚焦檢修調度實際需求，探索進化計算實踐價值

29日上午，第五場“進化計算方法在檢修調度問題中的應用”講座如期開啟。凱沙夫?達哈爾教授首先結合工業生產、電力設施、交通設備等領域的檢修調度現狀，指出當前檢修工作面臨的核心痛點——如檢修計劃與設備運行節奏不匹配導致的停工損失問題、多設備并行檢修時的資源分配沖突、突發故障下的應急檢修響應滯后等。隨后，教授詳細拆解了進化計算在解決這些痛點中的技術路徑，包括通過進化算法的迭代優化特性生成最優檢修時序、基于種群進化思想實現檢修資源（人力、工具、備件）的動態調配。為讓理論更易理解，教授還分享了某電力企業借助進化計算優化變壓器檢修計劃的案例，直觀展示了該技術在縮短檢修時長、降低運維成本、提升設備運行可靠性等方面的實際效果。互動交流環節中，師生們圍繞不同行業檢修場景下進化算法的參數調整、復雜約束條件建模方法等問題與教授深入探討，現場學術氛圍濃厚。

活動六：解析模糊集合理論，搭建人工智能新認知

下午第六場“基于人工智能的模糊集合與系統介紹”講座準時舉行。凱沙夫?達哈爾教授從傳統集合理論的局限性切入，對比闡述了模糊集合“邊界不明確、隸屬度可變”的核心特性——例如在“設備運行狀態判定”中，模糊集合可突破“正常/故障”的二元劃分，用0—1之間的隸屬度精準描述“輕度異常”“中度異常”等中間狀態，更貼合現實場景的復雜性。隨后，教授系統講解了模糊集合與人工智能的融合邏輯及由此構建的模糊系統在信息處理、決策分析、自動控制等領域的應用原理，并列舉了模糊系統在智能家居溫度動態調節、工業設備故障模糊診斷等場景的應用實例，幫助師生快速建立對模糊集合理論的直觀認知。

講座尾聲，師生就模糊系統與其他AI技術（如神經網絡）的協同應用、模糊規則優化方法等問題展開提問，教授逐一耐心解答，進一步深化了大家對該領域的理解。

后續，學院還將開展進化計算在檢修調度問題中的應用、基于人工智能的模糊集合與系統介紹、模糊推理系統及應用等主題的講座，持續為師生們帶來專業領域的前沿知識，助力相關學術與應用領域的學習與研究。

來源：電氣信息學院

初審：韓東堯

復審：劉文洲

終審：李英杰