学术创新年-范夏琼博士专题报告
报告人：范夏琼
报告时间：2025年12月17日晚上7:00-8-30
报告地点：莲花街校区6号楼6369会议室
报告人简介：范夏琼，女，快猫短视频
讲师，一直从事深度学习算法及其在复杂仪器数据解析方面的应用和研究工作，研究方向为深度学习、计算机视觉、多元分辨、组学分析与计算机软件开发，先后发表研究论文20余篇，累计引用超520次，H指数为12。
报告内容简介：近红外光谱（NIR）因其快速、无损的特性，被广泛应用于在线监测和质量控制。成功的NIR分析通常需要精确的校准模型，将光谱数据与目标样品特性关联起来。然而，同一样品在不同的仪器中具有不同的光谱响应，这使得在高质量仪器上建立的定量模型无法直接应用于其他仪器。校准迁移解决了上述问题，并取代了耗时耗力的重新校准过程。通过校准迁移，可以使用已建立的、性能理想的校准模型来预测不同仪器获得的光谱。本报告针对上述问题展开，介绍近红外光谱校准和模型转移问题的相关研究工作，并使用多组数据集来测试所提出方法的可靠性并与现有方法进行系统比较，对所提出方法进行可视化解释。
