主题一：基于大模型的工业时序预测算法研究
主讲：陈文彬
（导师：曹忠）
主题二：基于图像神经网络的拓扑结构优化
主讲：李冠贤
（导师：周发升）
主题三：基于时间卷积与原型学习的脑电信号分类研究
主讲：张一凡
（导师：王力）
主题四：自供能混合智能超表面辅助通信研究
主讲：刘浚琪
（导师：黄高飞）
主题五：基于子连接阵列设计的智能超表面辅助通信研究
主讲：周易
（导师：黄高飞）
主办机构
酒店偷拍
时间安排
2026年10月26日15：40-17：10
地点
理科南110
为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，酒店偷拍
主办的“研途青年说”第129讲于10月26日15：40-17：10在理科南110举行。本次主讲人为24级研究生陈文彬、李冠贤、张一凡、刘浚琪和周易。
陈文彬同学汇报的主题是基于大模型的工业时序预测算法研究，围绕工业时间序列强非平稳、强噪声、样本稀缺及MSE优化易过平滑等问题，汇报了GLOW-LLM预测框架。方法上，构建可训练Haar小波嵌入层实现多分辨率频域分解，利用交叉注意力将多频带时序特征重编程到LLM语义空间，结合LoRA微调降低训练开销；同时提出SGC-Loss，通过对齐预测与真实轨迹的成对距离矩阵注入全局几何约束，缓解极端值重构不足。在C-MAPSS、SCADA和BOILER数据集上的全样本、少样本、长序列及消融实验表明，模型在RMSE、Score、MAE、MSE等指标上整体优于主流基线，且优势具有统计显著性。该研究为数据稀缺工业场景提供了一种有效的跨模态频域预测思路。
李冠贤同学汇报的主题是基于图像神经网络的拓扑结构优化，针对真实图数据拓扑含噪问题，提出双通道双方式图神经网络（DDGN）。通过构建特征相似度剪枝图作为辅助通道，结合HSIC动态开关与自适应权重融合机制，有效抑制了拓扑噪声的传播，并引入特征增强与针对性损失函数优化。在Cora等四大基准数据集上，模型分类准确率较SOTA方法提升1.10%~4.07%，并显著提升了GNN的鲁棒性。
张一凡同学介绍的是基于时间卷积与原型学习的脑电信号分类研究，围绕运动想象脑机接口中跨会话分类性能不稳定、计算成本高和标注数据不足等问题，提出了轻量级解码模型BiGCTV-PL。模型以轻量时空卷积提取初始特征，通过带有方差池化分支的双向门控时间卷积网络捕获EEG信号的深层时序依赖与二阶统计特征，并利用原型学习约束类中心，增强小样本条件下的特征判别能力。实验结果显示，该模型在三个数据集上均取得有竞争力的分类性能，平均准确率分别达到84.99%、87.76%和77.91%，参数量仅为18.40K，且在20%训练数据下仍保持良好稳定性，证明了其在准确性、效率与实际应用潜力之间的良好平衡。
刘浚琪同学聚焦自供能混合智能超表面辅助通信研究，针对无线通信中可重构智能表面（RIS）面临的无源“乘性衰落”以及有源放大噪声与额外能耗等瓶颈问题，提出了一种自供能混合RIS辅助通信系统。在系统模型上，构建了基站、三模式RIS、太阳能板与移动用户的通信场景，并以最大化平均吞吐量为目标建立无CSI优化问题。为求解该难题，将优化问题建模为马尔可夫决策过程并采用PPO强化学习算法进行求解，同时利用蒙特卡洛模拟的方法进行误码率估计。最终仿真结果表明，所提方案在不同反射单元数量和发射信噪比下，均显著优于全有源、全无源等基准方案。
周易同学介绍的是基于子连接阵列设计的智能超表面辅助通信研究，本研究围绕自供能RIS辅助多用户上行通信的吞吐量优化展开。提出共享移相与放大电路的混合子连接架构，支持反射单元主被动模式切换，并通过自适应辅助时长实现跨帧能量调度。采用分层深度强化学习与凸优化，联合优化反射参数、工作模式、辅助时长、发射功率及接收波束成形。仿真表明，该方案在能量受限场景下显著提升吞吐量。
陈文彬
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新一代电子信息技术专业
导师：曹忠
主要研究方向：大模型与时间序列
主要科研成果：发表论文《DLTTS: Diffusion Model for Long-Tailed Time Series Generation in Industrial Scenarios》于IEEE TKDE（SCI一区数据工程领域顶刊，IF：10.4）（学生二作）
李冠贤
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通信工程专业
导师：周发升
主要研究方向：图神经网络抗噪声处理与应用迁移
主要科研成果：
1.发表论文《DDGN: Dual-Channel Dual-Mode Graph Networks for Node Classification under Noisy Topology 》于IEEE TNSE与软著一篇（登记号:2025SR0705295）（均为学生一作）
2.发表中国科技核心期刊一篇《基于自适应α-β滤波算法的机动目标跟踪方法》
张一凡
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新一代电子信息专业
导师：王力
主要研究方向：脑电信号处理
主要科研成果：一篇实审专利(一种基于时序卷积与原型学习的脑电信号分类方法)、一篇论文外审中(BiGCTV-PL: A Lightweight Spatio temporal Framework with Prototype Learning for EEG-Based Motor Imagery Decoding)期刊:Measurement（JCRQ1\SCI2区）、一篇授权软著（基于深度学习的哈希编码分类辅助软件）
刘浚琪
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通信工程专业
导师：黄高飞
主要研究方向：RIS辅助通信
主要科研成果：
发表JCR-Q1期刊论文1篇，《Hybrid_and_Self-Sustainable_RIS_for_Mobile_Communications_A_Location-Aware_Energy_Scheduling_and_DRL-Based_Optimization》
发表中科院一区期刊论文1篇，《Improving_Throughput_in_Self-Sustainable_RIS-Assisted_Communication_Systems_With_Hybrid_Sub-Connected_Design_and_Adaptive_Assistance》
申请发明专利1项
周易
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通信工程专业
导师：黄高飞
主要研究方向：无线通信
主要科研成果：发表论文《Top Improving Throughput in Self-Sustainable RIS-Assisted Communication Systems With Hybrid Sub-Connected Design and Adaptive Assistance》于TCCN中科院一区（一作）
