报告人：陈勇 教授（华东师范大学/山东科技大学）

时间：2026年01月20日 11:00-

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摘要：我们提出了一种基于深度学习的"怪波模式多项式提取器"（PE-RWP）。该方法取代了传统的高阶怪波解在大参数条件下的渐近分析，能够自动且准确地识别怪波模式中的多项式特征。PE-RWP独特的双分支网络架构（包括一个用于确定参数值的回归分支和一个用于识别相应多项式类型的分类分支），使其能够有效地输出这种广义的多项式结构，并识别受任意缩放和旋转变换影响的怪波模式。此外，作为基于怪波模式数学理论的应用，我们利用PE-RWP输出的多项式族，通过深度学习方法实现Peregrine波的无监督定位。最后，通过广泛的实验评估，这两个问题——多项式提取和Peregrine波定位——都得到了有效解决，且准确性高。

邀请人：刘磊

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