武科大网讯（通讯员文思宇 孙和） 为加强学术交流与合作，拓宽学术视野，12月2日，深圳大学范成副教授应邀为js官网师生作学术报告。受疫情影响，本次报告会以线上视频的方式开展，百余名师生参会，由城市建设学院暖通所所长李冠男副教授主持本次报告会。
本次报告会的主题为“面向不完备数据的建筑系统建模分析方法”，范成主要从个人情况、研究背景、研究概况、归纳总结四个方面展开本次学术报告。
范成副教授从建筑系统“用户画像”的高效识别、表征方法和建筑系统全过程预测建模技术两个研究方向进行了讲述，提出目前存在的实践瓶颈，从而引出前沿机器学习范式在建筑运维领域中的应用价值，提出将迁移学习的概念运用到建筑领域，利用半监督学习方法逐步改善模型的决策能力以及运用生成式学习方法生成虚拟样本，最终实现数据增强、辅助高精度预测模型的训练。
整场报告内容丰富多彩，形式生动有趣。会议最后，范成副教授与徐成良、陈亮、邓嘉辉、姚展鹏、刘江岩等参会师生进行了热情的学术交流，对于师生提出的疑问，范成副教授解答得清晰透彻，在场师生都获益匪浅。会议在师生热烈的掌声中落下帷幕。
报告人简介：
范成，博士，男，长聘副教授，博士生导师。深圳大学建设管理与房地产系副主任，中澳BIM与智慧建造联合研究中心副主任;深圳市海外高层次人才(孔雀计划) C类，南山区领航人才(C类) ;连续多年入选全球前2%顶尖科学家年度影响力榜单。主要从事智慧建筑运维、数据科学、能耗预测、故障诊断、优化控制等方面的研究。主持国家自然科学基金项目2项、广东省自然科学基金、广东省哲学社会科学规划青年项目、深圳市哲学社会科学规划项目各1项等。共发表期刊及会议论文60余篇。担任全国暖通空调学会计算机模拟专业委员会委员、全国暖通空调产业技术联盟智能化专业委员会委员、Building Simulation青 年编委、AppI ied Thermal Engineer ing、Building Simulation等 多个期刊客座编辑等。
