?5 月 20 - 21 日，中國石油大學（華東）控制科學與工程學院模式識別課題組 2025 級碩士及博士研究生畢業答辯圓滿結束。本次答辯共有 11 名畢業生參與，其中碩士 9人、博士 2 人，全員順利通過答辯，1 篇論文獲評校級優秀畢業論文。
5月20日的博士答辯在工科E1329舉行，邀請了山東科技大學單彩峰教授（博導），山東科技大學李豪杰教授（博導），中國石油大學（華東）王延江教授（博導），邵明文教授（博導），陳鴻龍教授（博導）等校內外專家組成答辯委員會。
答辯中博士生龐健在《面向視覺受限環境的圖像目標檢測方法研究》中，針對智能無人系統在視覺受限環境下的目標檢測精度下降問題，通過分析成像機制，提出物理信息驅動的語義增強、頻率一致性域適應等方法，并構建霧天數據集，有效解決了聚焦不足、語義對齊不充分等挑戰，大幅提升目標識別魯棒性。
博士生昝暢通在《基于多語言模型優化的機器翻譯算法研究》中，針對多語言模型在機器翻譯中存在的知識遷移低效、跨語言干擾等核心問題，提出適配低 / 高資源場景、零樣本翻譯及大語言模型的系列優化策略，有效提升翻譯準確性、泛化性與指令遵循能力，為降低翻譯數據依賴、減少跨語言干擾提供系統性解決方案，對促進多語言高效互譯、推動機器翻譯技術實用化具有重要意義。
5月21日的碩士答辯在工科E1329與綜合樓A515舉行，邀請了中國海洋大學李崇教授（博導），青島理工大學趙景波教授（博導）、山東科技大學羅漢江教授（博導）等校內外專家組成答辯委員會。?
醫療健康方向的碩士生王中海的《面向麻醉醫療的大語言模型構建方法研究》，針對麻醉學領域大語言模型應用空白，提出指令數據自動生成框架、專業模型微調框架及多元化智能體協作的情緒支持框架；周博豪的《麻醉醫療場景下的大語言模型評測方法研究》，構建了面向麻醉醫療場景的中文綜合評測數據集 CAB，提出基于多智能體的動態醫療評測數據集構建方法和基于模型融合的醫療文本生成評價方法，有效解決了評測數據泄露風險高、醫療文本生成評價難等問題；劉永生的《基于增強特征學習的乳腺 X 光影像分類研究》 ，針對乳腺癌早期篩查中傳統診斷的弊端，提出病灶位置特征增強、邊緣特征學習和多視角融合方法，提升腫瘤定位準確性與邊緣信息利用率，降低誤診率。
語義分割方向的趙士遠的《基于逆向排除與抑制的開放詞匯語義分割算法研究》，通過逆向排除干擾項、早期抑制誤檢類別的方法，提升了多個標準數據集的平均交并比；劉虹良的《基于生成式摘要模型的通用文本對抗性防御算法研究》針對文本對抗防御通用性不足問題，提出生成式摘要預測一致性（PCAS）、對比學習（GSCL）和語義 - 句法增強（SSEAS）方法，提升對抗擾動消除效果；高旭茹的《基于類激活語義一致的弱監督語義分割方法》針對弱監督語義分割中激活區域不完整、偽標簽質量低的問題，提出類激活協同引導和 CLIP 輔助監督方法，擴展激活區域并提升偽標簽準確性。
圖像識別方向的白雨的《基于集成學習的長尾圖像識別研究》，針對集成學習在長尾圖像識別中的頭尾部干擾、計算開銷大等問題，提出能量驅動多專家算法、輕量級分布校準和 CLIP 標簽校準方法，提升去噪魯棒性與效率。遲瀚揚的《基于多層次一致性學習的半監督二維醫學圖像分割算法研究》針對二維醫學圖像標注難題，從輸入、模型、特征三個層面改進一致性學習方法，包括自適應雙向置換、跨層級解碼交互和特征感知相互學習算法。
繪畫心理方向的謝耀武的《房樹人投射心理特征的可解釋分析方法研究》，針對智能繪畫心理分析模型的 “黑箱” 問題，提出基于心理特征量化、網絡特征差異和大語言模型的可解釋方法，顯著提升了模型透明度與繪畫心理領域知識的關聯性。
經學院初評、學校復評，碩士生白雨的《基于集成學習的長尾圖像識別研究》脫穎而出，獲評校級優秀畢業論文。該論文針對在現實生活中數據常呈長尾分布導致長尾識別問題，現有集成學習方法存在頭尾部專家干擾、計算存儲開銷大及噪聲魯棒性不足等局限，提出基于能量的集成多專家算法，通過劃分數據子集獨立建模、設計能量鑒別器和決策交互策略減少專家干擾以提升分類性能；提出基于輕量級分布校準算法，利用大模型生成合成數據、解耦多模態特征并設計輕量級校準適配器以降低計算存儲成本；提出基于正向和逆向 CLIP 標簽校準算法，通過構建外部增強集、集成 CLIP 雙向預測結果和對比學習適配器糾正噪聲標簽以增強魯棒性。研究為解決長尾數據識別難題提供多維度優化方案，有效提升了集成學習在不平衡數據場景下的實用性。相關成果展現出顯著的學術價值，符合校級優秀論文評選標準。
模式識別課題組聚焦人工智能與語義分割，醫療健康，圖像識別，繪畫心理等領域的交叉研究，其中2025級畢業生在TGRS，CVPR等頂刊發表論文10余篇，其中SCI論文6篇（一區3篇），CCF4篇（A類兩篇）。??
圖 博士生龐健、昝暢通與導師劉偉鋒
圖 博士學位組答辯專家組
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2025-06-02
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