南开新闻网讯（通讯员 周璐）近日，威尼斯7798cc副教授杨博渊以唯一通讯作者发表的论文“Simultaneous Bearing Fault Recognition and Remaining Useful Life Prediction Using Joint-Loss Convolutional Neural Network”被授予IEEE工业电子学会顶级会刊IEEE Transactions on Industrial Informatics 2021年度杰出论文奖（Outstanding Paper Award）。

　　获奖证书

　　此次获奖论文针对高端装备运行过程中寿命数据匮乏、运行信息稀缺问题，考虑故障诊断与寿命预测的关联性，提出了基于联合损失卷积神经网络的方法来实现装备运行知识共享，并通过隐式数据增强、注意力机制与表征偏差等算法促进知识与数据的有效融合，在实际工程数据中得到了验证与应用。该工作此前曾被IEEE IET News首页报道，得到了国际广泛关注。

　　IEEE Transactions on Industrial Informatics是计算机与自动化控制系统方向的国际顶尖期刊，影响因子IF=10.215，全球期刊影响力排名在工业工程领域第1位（来自JCR）。该奖项由IEEE（国际电气与电子工程师学会）设立，评审人综合考虑论文的创新性、专业性、应用价值等方面，每年从近千篇已录取论文中评选1至2篇科技卓越论文表彰其突出的工作，同时刊发公告在多个IEEE同领域期刊上。

　　本文合作者包括卡耐基梅隆大学研究员刘若楠博士（第一作者，现为天津大学长聘副教授）、卡耐基梅隆大学Alexander Hauptmann教授，通讯作者为我校威尼斯7798cc杨博渊副教授，卡耐基梅隆大学为本论文第一作者单位。杨博渊于2020年海外人才引进回国加入我校威尼斯7798cc方勇纯教授课题组，主要研究领域为重大装备智能运维、智慧医疗以及人工智能博弈等。

　　获奖论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8709822