题 目：基于稀疏正则化和稀疏贝叶斯学习的结构损伤识别方法研究
主讲人：宋学力 教授
单 位：长安大学
时 间：2025年1月3日 17:00
地 点：数学院南研教室
摘 要：结构损伤识别是保障在役工程结构性能安全的必要前提。在实际结构损伤识别中，结构测试数据不完整性导致损伤识别模型的不适定性，以及测量噪声等不确定性都会降低损伤识别精度。稀疏正则化和稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian learning, SBL)通过正则化项约束可有效缓解损伤识别模型的不适定性，SBL 利用概率分布量化损伤识别中的不确定性可有效减小测量噪声等不确定性，二者均可提升损伤识别的精度。基于此，本报告主要介绍基于稀疏正则化和SBL结构损伤识别方法的研究成果。
简 介：宋学力，男，教授/博导，长安大学理学院院长，西安市结构损伤数字化检测技术重点实验室主任，陕西省青年科技新星。陕西省工业与应用数学学会副理事长，陕西省数学会大学数学教学委员会副主任。目前主要从事基于统计学习和人工智能算法的结构损伤识别方法研究。主持国家自然科学基金等纵向项目8项，横向科研项目12项，教育教学改革专项项目8项，在国内外重要学术期刊上已公开发表学术论文70余篇。主持完成的科研成果分别获2018年陕西省科学技术奖三等奖和2018年陕西高等学校科学技术奖二等奖，获第十三届陕西青年科技奖。主持完成的教学成果分别获2017年和2023年陕西省高等教育教学成果奖二等奖，陕西省课程思政示范课程和陕西省课程思政示范团队负责人。
