（夏智珩田李星）為了進(jìn)一步活躍學(xué)院的的學(xué)術(shù)氛圍，提高同學(xué)們的學(xué)術(shù)能力，2023年3月17日，第十七屆研究生學(xué)術(shù)論壇經(jīng)驗交流大會(huì )在教十樓四樓學(xué)術(shù)報告廳舉行。本次大會(huì )邀請了優(yōu)秀學(xué)生代表黃澤豐和劉俊分享了他們的學(xué)術(shù)成果，同時(shí)，出席本次會(huì )議的還有輔導員吳廣良老師和2022級研究生，會(huì )議由田李星同學(xué)主持。

圖1.主持人田李星主持第十七屆研究生學(xué)術(shù)論壇經(jīng)驗交流大會(huì )

優(yōu)秀學(xué)生代表黃澤豐，電子信息專(zhuān)業(yè)二年級研究生，2021年7月獲山東省優(yōu)秀畢業(yè)生，2022年10月獲得永利集團88304官網(wǎng)優(yōu)秀研究生標兵。他做題為“基于MDLatLRR和KPCA的光場(chǎng)圖像全聚焦融合”的報告。報告中指出了光場(chǎng)成像的缺陷，即成像分辨率較低問(wèn)題，提出了光場(chǎng)圖像全聚焦融合方案來(lái)解決該問(wèn)題。他論文中富有多個(gè)創(chuàng )新點(diǎn)，他的創(chuàng )新點(diǎn)在于：引入多尺度潛在低秩分解將圖像分解為基礎層和顯著(zhù)層，基于局部雙區域梯度差值加權平均的基礎層提取算法，基于引導濾波可迭代視覺(jué)顯著(zhù)性提取的顯著(zhù)層特征提取算法，基于核主成分分析的特征系數融合算法。最后，他向我們展示了他最終的實(shí)驗結果，結果顯示，他改進(jìn)的算法較以往方法有了明顯的改善。

圖2.黃澤豐做“基于MDLatLRR和KPCA的光場(chǎng)圖像全聚焦融合”的報告

優(yōu)秀學(xué)生代表劉俊，電子信息專(zhuān)業(yè)二年級研究生，研究方向為智能優(yōu)化方法和深度學(xué)習等。他做題為“一種基于強化學(xué)習的自適應多目標優(yōu)化算法的路徑規劃方法”的報告。報告中指出移動(dòng)機器人能夠自主找到長(cháng)度最短、平穩性最佳的路徑是自主導航的關(guān)鍵問(wèn)題，但基于目前的智能優(yōu)化方法來(lái)實(shí)現自主導航容易陷入局部最優(yōu)問(wèn)題，他通過(guò)改進(jìn)算法來(lái)解決該問(wèn)題。他設計出的自適應多目標優(yōu)化算法，彌補智能仿生算法在路徑規劃中的一些不足，不同于其它算法，該算法采用強化學(xué)習技術(shù)提高了算法在前期全局收索效率，通過(guò)自適應SBX算子加快了后期收斂速度，將種群劃分為性質(zhì)不同的子種群保持種群多樣性。

圖3.劉俊做題為“一種基于強化學(xué)習的自適應多目標優(yōu)化算法的路徑規劃方法”的報告

最后，吳廣良老師在大會(huì )閉幕式上致辭，他對這兩位優(yōu)秀學(xué)生代表的學(xué)術(shù)報告給與了充分的肯定，他希望同學(xué)們能夠借此次學(xué)術(shù)大會(huì )能夠發(fā)散思維，調動(dòng)大家的積極性，并希望2022級學(xué)生能在科研上有所突破。

圖4.信息科學(xué)與工程學(xué)院研究生輔導院吳廣良在大會(huì )閉幕式上致辭