10月26日至27日，由长春师范大学数学学院、吉林省数学软计算与应用重点实验室联合主办的“2025年软计算与应用学术研讨会”在教学综合楼901会议室举行。学校副校长吴广峰出席开幕式并讲话。

会议以“搭建软计算领域学术交流与成果转化平台，推动理论创新与产业应用深度融合”为主题，邀请深圳大学、山西大学、河北师范大学等国内十余所著名高校的专家学者参会，围绕软计算领域的前沿议题展开深入交流与研讨。

吴广峰指出，希望与会专家学者共同推动软计算领域的蓬勃发展，为国家和领域发展培养更多优秀人才，助力吉林省数学软计算与应用重点实验室蓬勃发展。

研讨会上，专家围绕当前计算领域的前沿话题展开报告和讨论。深圳大学王熙照教授以《Uncertainty modeling for alleviating hallucinations of LLMs》为题，针对大语言模型（LLMs）在生成内容中存在的“幻觉”问题，创新性提出将不确定性建模融入模型训练与推理环节。

浙江海洋大学吴伟志教授聚焦《协调广义决策多尺度序信息系统的知识获取》，深入剖析多尺度序信息系统中“信息冗余”与“决策冲突”两大核心痛点。他提出基于协调化约的知识提取算法，通过筛选关键尺度特征、构建决策规则库，实现复杂系统中有效知识的精准提取。该方法在智能医疗诊断、金融风险评估等多维度决策场景具有重要应用价值。

浙江师范大学曹飞龙教授以《基于深度神经网络逼近的高效算法与泛化性》为主题，围绕神经网络“训练效率低”“泛化能力弱”的行业难题展开。提出一种轻量化网络结构设计方案，通过优化激活函数与权重初始化策略，在保证逼近精度的前提下，将模型训练速度提升40%，同时通过引入数据增强与正则化融合机制，显著增强模型在小样本数据场景下的泛化表现。

昆明理工大学李金海教授的报告《基于粒计算的概念泛化研究》，立足粒计算这一软计算核心方法，针对概念学习中“边界模糊”“跨领域迁移难”的问题，创新构建分层粒结构模型。

中国石油大学（华东）邵明文教授围绕《基于Gaussian Splatting的3D图像增强》，分享了在视觉感知领域的技术突破。将Gaussian Splatting技术与传统图像增强算法结合，通过构建三维场景的稀疏高斯分布模型，快速修复低分辨率3D图像中的细节缺失问题，该成果已在石油勘探三维地质建模、工业设备缺陷检测等场景完成初步验证。

西南大学徐伟华教授以《大数据概念认知学习与智能计算》为题，聚焦大数据环境下“概念认知滞后于数据增长”的挑战。他提出融合认知科学与智能计算的概念学习框架，通过动态追踪数据分布变化、自适应调整概念表征维度，实现对海量异构数据中核心概念的实时学习与更新，为智慧城市、智慧交通等领域的决策支持提供了关键技术保障。

苏州科技大学苏勇教授的报告《A state-of-the-art survey of the most prominent classes of uninorms》，系统梳理了uninorms（一致模）这一模糊逻辑核心算子的研究进展。他从理论定义、性质分析到实际应用，全面对比了不同类型uninorms的适用场景，尤其针对模糊控制系统中的逻辑推理环节，提出基于uninorms的规则优化方案，为提升系统控制精度提供了理论参考。

河北师范大学米据生教授以《面向混合数据的动态直觉K-原型聚类算法》为题，聚焦实际场景中“数值+类别”混合数据的聚类难题。他提出动态直觉K-原型聚类算法，通过引入直觉模糊集理论量化数据不确定性，同时设计自适应距离度量公式，实现对混合数据的高效聚类，相比传统算法，聚类准确率提升15%-20%，在客户分群、异常数据检测等场景具有广泛应用前景。

华北电力大学陈德刚教授针对《基于多标记数据集的算子值核函数的构造》展开分享，解决了传统核函数在多标记数据处理中“适应性差”的问题。他创新性设计算子值核函数构建方法，通过将数据的多标记信息嵌入核函数映射过程，增强核函数对复杂数据结构的表征能力，该成果在电力系统负荷预测、新能源发电功率预测等多输出预测任务中表现突出。

27日，在非线性分析专题分组报告中，来自东北师范大学与哈尔滨工业大学的4位博士分享了最新研究成果。东北师范大学刘建华博士以耦合波动方程周期解为题，系统阐述了该类方程在声学与电磁学等领域中描述周期性波动现象的理论价值与实际应用潜力。紧接着，该校盛强博士聚焦欧拉–伯努利梁方程的周期解问题，介绍了相关理论成果对桥梁、建筑等工程结构在周期性振动分析与控制方面的指导意义。随后蒲泓伶博士则深入探讨了N-Laplace Choquard方程解的性质，揭示了其在量子力学等多个物理领域中的数学内涵与应用前景。哈尔滨工业大学孙雪琪博士的报告围绕p-Laplacian薛定谔系统的正规化解展开，呈现了该前沿课题的最新研究进展，为非线性分析在物理模型中的深入应用提供了新的思路与方法。

专家们的主题报告围绕基础理论创新提出突破性思路，推动学科基础研究向更深层次迈进；同时紧密衔接产业实际需求，搭建理论成果与应用场景的转化桥梁，让学术研究切实赋能行业发展。

此次研讨会为青年学者明晰了研究路径，为软计算领域持续发展提供有力支撑。数学学院将以此次研讨会为契机，进一步聚焦软计算核心理论创新研究，加强数学学科建设，搭建“学术--产业”对接桥梁，推动学科成果服务区域经济发展。

科研处、数学学院相关领导，数学学院全体教师、硕士研究生参加会议。