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2025年10月28日早间，安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心于徽风楼608室开展学术研讨会。本次研讨会由四位研二同学——黄书龙、邓林林、解静平、孙瑞——围绕各自选读文献进行专题汇报，聚焦机器学习数据增广、全波形激光雷达信号处理、无线传感网络能量优化及IR-UWB雷达生命体征检测等前沿方向，旨在提升学生的科研表达与跨域思辨能力。

会上，黄书龙同学介绍了基于PCA数据蒸馏的数据增广方法：通过主成分子空间生成与原样本同维度的蒸馏向量，并以统计准则确定最小扩增量，从而在不改变数据分布的前提下有效提升模型精度。该方法实现简洁、可复用性强，并已配套开源。

邓林林同学围绕LiDAR全波形回波分解的“最优算法”展开综述。报告梳理了“深度网络去噪+改进EM参数估计”的两阶段框架，以及自适应B样条对非规则回波的拟合优势；同时对EMD-软阈值滤波与LM优化等传统手段的工程适应性进行了讨论。相关研究显示，新一代融合式算法在分量检出率与拟合稳健性方面取得明显进展。

解静平同学关注无线传感网络(WSN)的簇首选择与能量优化。其汇报的工作以斑马鱼与海马优化为核心，面向剩余能量、簇内距离与汇聚节点距离等多指标进行联合优化，强调动态簇构建与负载均衡；与改进蜂群、灰狼类算法的对比表明，该方案在延长网络寿命与提升吞吐方面具有竞争力。

孙瑞同学则从IR-UWB雷达生命体征检测切入，介绍了在悬停平台上实现远距离、非接触呼吸/心动监测的框架：通过包络对齐补偿平台运动引起的距离迁移，随后以盲源分离与特征对角化提取目标生命体征；系统具备公里级通信与复杂姿态鲁棒性，并与基于EM-灰狼优化、多元相关分析的方法进行了对照。该方向对灾害救援与在床监护具有重要应用价值。

本次研讨会主题交叉、内容坚实：从数据层面的可解释增广，到信号建模的稳健分解，再到网络协议栈的能耗优化与雷达人体感知的系统落地，充分展现了中心研究生在方法创新与工程实践上的探索热情，为后续合作研究与应用转化提供了新的思路与抓手。

安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心

文：郭俊良 丁群 审稿：邵慧