2026年1月6日上午，28预测 邀请南京航空航天大学耿传兴副研究员为我院师生带来了题为“开放环境下的模式分类研究”专题报告，报告会由孙忠贵教授主持，众多对机器学习前沿领域感兴趣的师生积极参加。

　　模式分类是机器学习与人工智能领域的核心问题。传统的分类方法通常基于“封闭世界”假设，即训练与测试阶段所面对的类别完全相同。然而，在现实世界的开放应用环境中，测试样本常来自训练阶段从未见过的未知类别，导致传统模型性能显著下降。针对这一关键挑战，耿传兴副研究员在报告中系统介绍了开放环境下面向未知类别识别的核心问题——开集识别（Open Set Recognition）。他深入阐述了如何构建能够准确区分已知类别、同时有效检测并拒绝未知类别样本的鲁棒模型，并分享了其研究团队近年来在该方向上的系列探索与最新进展。报告内容紧扣学术前沿，逻辑清晰，为在场师生深入理解开放环境下的机器学习难题提供了新的视角与思路。在随后的交流环节中，与会师生就开集识别的理论边界、模型在实际场景中的部署挑战、以及与其他学习范式（如持续学习、异常检测）的关联等问题，与耿传兴副研究员进行了热烈而深入的探讨。

　　专家简介：耿传兴，南京航空航天大学副研究员，香江学者（2023），江苏省青年科技人才托举工程入选者（2024），南京航空航天大学“长空之星”（2024），中国计算机学会（CCF）高级会员，南航百强科研团队成员。研究方向为机器学习与模式识别，专注于动态、开放、非平稳场景中鲁棒分类/识别模型的构建与优化。已在IEEE TPAMI、TKDE、TIP、TNNLS、IJCAI、AAAI等国际权威期刊与会议上发表论文20余篇。荣获2022年度江苏省优秀博士学位论文、2023年度香江学者奖、2024年度江苏省自然科学百篇优秀学术成果论文奖等荣誉。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目及江苏省自然科学青年基金等多项课题。