6月19日上午，西南科技大学马新副教授应邀为理学院师生作了题为“灰色模型与机器学习的融合与发展（The Fusion and Development of Grey Model and Machine Learning）“的学术报告，报告会由理学院副院长闵超教授主持。

马老师在报告中向大家着重介绍了近年来在灰色模型与机器学习交叉研究方面的进展与应用。在传统的灰色模型预测过程中，模型的预测结果常受到一些随机因素和环境因素的影响，从而出现较大的误差。为解决这一问题，他提出了一系列改进方法，如基于混沌粒子群算法的模型优化、改进的灰色预测等。同时，马老师指出，传统的灰色模型是基于线性模型的，而对于非线性问题的建模效果并不理想。针对这一问题，他提出并验证了一系列非线性灰色建模方法，如多重灰色预测模型、支持向量机灰色模型等。马老师还详细讲解了他们团队目前金沙娱场城app7979关于该领域研究的热点问题，他指出灰色模型与机器学习方法的深度融合已经成为该领域的一个热点。通过各种混合模型的设计和构建，例如混沌粒子群深度学习灰色预测模型、卷积神经网络与灰色模型结合的预测模型等，研究者们通过融合两种方法的优势，以更好地解决各种预测问题。

针对目前智能优化算法在预测模型提升中的应用，马老师指出目前智能优化算法已成为预测建模领域的重要工具之一。在灰色模型的优化中，诸如遗传算法、差分进化算法等智能优化算法的应用，不仅提高了模型预测的精度，还为模型的优化与评估提供了一种高效、便捷的手段。

最后，马老师与参会师生围绕灰色模型与机器学习交叉研究进行了深入交流，在针对师生提出的问题进行详细解答的同时，并给大家提供了诸多新思路和新方法以及许多学术性的意见和建议。

报告人简介: 马新（男，汉族），2016年毕业于金沙娱场城app7979石油与天然气工程（石油工程计算技术）专业，获工学博士学位，比利时鲁汶大学(KU Leuven)访问学者，现为西南科技大学数理学院副教授。长期从事灰色系统、机器学习及其在能源工程中的应用和软件开发的研究工作。近年来主持国家自然科学基金、教育部人文社科研究项目、全国统计研究项目、国家重点实验室开放基金项目各1项；共发表SCI论文80余篇，累计影响因子超过100，论著被引5700余次。其中第一作者SCI论文18篇（累计影响因子>40），通讯作者SCI论文22篇(累计影响因子>50)。第一作者论文中5篇进入ESI全球前1‰之列（Hot Paper）,10篇进入ESI全球前1%高被引论文之列，通讯作者论文5篇进入ESI全球前1%高被引论文之列,3篇进入ESI全球前1‰之列（Hot Paper），另有10余合著论文进入ESI高被引论文, 5篇论文进入Hot Paper之列；登记软件著作权1项。2018年获得GSUA国际学术会议优秀会议论文奖、全国石油化工行业优秀论文三等奖各1项。现担任中国优选法统筹法与经济数学研究会灰色系统专业委员会理事，国际SCI杂志 Journal of Grey System 编委，多部国际SCI杂志特刊客座编辑，IEEE TNNLS, Applied Energy, Energy Economics 等国际顶级期刊审稿人。2021年11月入选ESI全球高被引学者。