讲座题目：基于深度学习的高余维分岔识别

讲  座  人：申建伟   教授

讲座时间：2026年6月9日（周二）16:30

讲座地点：4号楼222教室

讲座内容：

高余维分叉揭示了多参数耦合作用下的临界跃迁机理。本文提出了一种基于任务解耦思想的整体式深度学习框架，可实现从原始时序数据到分叉类型预测的全流程建模：针对稳定点类（Fold、Cusp）与极限环类（Hopf、Limit Cycle Fold、Bautin）分别构建识别模型，并结合双策略时序截取与规范型驱动的仿真数据生成方法，在含噪与缓变参数条件下实现了对分叉类型的鲁棒判别。基于该框架，我们在生态系统、地震 GNSS 形变及 COVID-19 死亡率等多源时序数据上验证了其跨领域泛化性能，并能够提前识别 Cusp/Bautin 等高余维分叉的临界先兆。进一步地，在双参数可调系统中，及时识别高余维分叉并沿“非灾变路径”实施参数调控，可实现由突变向平滑演化的转化，从而避免或显著延缓灾难性临界跃迁。

主讲人简介：

申建伟，二级教授，博士生导师，现任河南省应用数学中心（华北水利水电大学）主任，受聘河南省高校特聘教授，曾先后在上海大学和日本东京大学从事博士后研究，在香港城市大学和美国加州大学洛杉矶分校进行学术研究。主要从事非线性动力系统理论及其应用方面的研究，先后入选教育部新世纪优秀人才支持计划，河南省高校科技创新人才计划，获河南省杰出人才基金和杰出青年基金以及中原基础研究领军人才基金，主持国家自然科学基金6项，参与国家自然科学基金重点项目1项，发表论文130余篇，在 Springer 出版专著1部，研究成果获教育部自然科学奖二等奖和河南省自然科学奖二等奖。

欢迎广大师生积极参加！

科技处   数学与信息科学学院

2026年 6 月 5 日