2025 年 10 月 31 日 16:00，由成都大学电子信息与电气工程学院、智能康复系统感知与控制国际联合研究中心联合主办的智能康复小型专家论坛学术讲座在 10110 会议室成功举办。南通大学张远鹏教授、江苏科技大学周塔教授、西安理工大学吴昊讲师受邀担任主讲嘉宾，师生提前入场就座，现场学术氛围浓厚，围绕智能康复领域的科研申报、技术创新与神经工程突破展开深度交流。

国自然申报与科研成果优化策略

张远鹏教授以 “国自然项目申报交流” 为核心，结合自身主持 3 项国自然基金的经验，拆解函评关键：强调 “高水平论文、清晰技术路线、选题创新性” 是核心，建议青年学者依托博士资源积累成果。分享论文 “包装” 技巧 —— 显式标注研究动机与贡献、实验内容占比过半并含消融分析，规避 “水刊”、优先 ACM/IEEE Trans 等权威期刊；推荐 “泛研” 数据库挖掘申报渠道，提出 “国际合作 + 平台宣传” 提升论文引用率，为科研启动提供实操方案。

双视图互教学习的分类技术突破

周塔教授针对传统多视图学习 “分布不一致、缺协调机制” 痛点，提出 Tvd-TFC 分类器。以 D-TSK-FC 为基础，创新将 “一视图测试误差密度” 作为 “另一视图训练数据密度”，兼顾训练误差与分类一致性，无需正则化实现视图互教。实验显示，该方法在 EEG-dwt-wav 数据集准确率超 93%，泛化衰减仅 0.4%，且通过模糊规则实现可解释性，为康复多模态数据融合分类提供新工具。

神经变异性与神经编解码

吴昊讲师指出传统神经编解码 “照相机模型” 忽略试次间神经变异性的局限，提出 ISF 框架：通过前向模型残差提取大脑内部状态，更新预测值提升体素活动预测性能；同步开发基于内部状态的降噪算法，优化 V1 区编解码精度，在自然图像数据集使识别准确率提升 15%，为脑机接口康复设备的信号解码提供技术支撑。

本次专家论坛覆盖 “科研申报 - 算法创新 - 技术应用” 全链条，三位专家分别从项目申报技巧、机器学习方法、神经工程技术三个维度，为智能康复领域的研究提供了可落地的思路与方案。张远鹏教授的申报经验解决了师生科研启动阶段的痛点，周塔教授的双视图学习方法为多模态康复数据处理提供新工具，吴昊讲师的神经编解码技术则推动脑机接口康复设备的性能优化。

与会师生围绕 “国自然选题与智能康复结合点”“双视图学习在康复数据中的适配性”“神经变异性对脑控设备的影响” 展开热烈讨论，专家们逐一解答疑问并提出合作建议。此次论坛不仅搭建了高水平学术交流平台，更促进了医学工程、机器学习、神经科学的交叉融合，为智能康复技术向临床转化注入新动力，助力 “健康中国” 战略下的医疗康复智能化发展。

一 审：  周   楠

二 审：  罗浚溢

三 审：  施开波