2018年11月21日下午，浙江大学宋执环教授在格致中楼500室做了题为“基于大数据的工业过程分布式故障诊断”的学术报告。数学学科教师和研究生参加了报告会。
      报告指出过程监测与故障诊断技术是流程工业智能优化制造的关键技术之一，而数据驱动故障诊断是首选解决方案，但现有的方法已难以满足大规模厂级流程工业的应用需求，因此报告中提出了基于分布式并行统计分析的工业大数据建模与故障诊断新框架，给出大规模厂级过程的多层分布式故障检测和分层结构贝叶斯网络的故障诊断与因果分析新方法，特别是在故障标签缺失和数据类别不平衡情况下，给出一套半监督深度学习故障模式识别与分类方法，针对工业过程复杂特性，提出一套贝叶斯网络与深度学习相融合的故障诊断及其性能评估方法。
      宋执环，浙江大学控制科学与工程学院教授、博士生导师、工业控制研究所副所长。长期从事过程控制、故障诊断和工业大数据领域科研工作，主持国家973计划、863计划、自然科学基金、科技支撑计划、重点研发计划等课题30多项。发表学术论文近200篇，其中被SCI收录论文120余篇。授权发明专利20余件，出版学术专著1部。获得省部级科技进步二等奖2项、浙江省教学成果二等奖1项。
      主要学术兼职：中国自动化学会过程控制专委会、过程故障诊断与安全性专委会和数据驱动控制学习与优化专委会委员；中国仪器仪表学会智能化仪表及其控制网络分会副理事长、计算机应用分会常务理事；国家自然科学基金、国家重点研发计划、国家科技奖励、教育部科技奖励等项目评审专家。