12月26日上午十点，美国密歇根大学金炯华教授受经管院工业工程研究所邀请，在经济与管理学院702室做了题为“Functional Linear Regression for Mixed Tensorial and Functional Predictors”的学术讲座。经管院庄品老师、赵旭峰老师、刘文杰老师、韩梅老师、陈剑老师等管工系教师及部分硕、博研究生现场聆听了金炯华教授的报告，本次学术报告由庄品主持。

质量检测与控制的智能化一直是制造业研究的热点问题。本次学术报告金炯华提出了一种新型的质量检测与预测方法，针对采集主轴转速、力学、温度等混合信号，设计了一个一般性函数型线性回归模型，可以同时处理标量、函数型以及张量型混合信号数据；针对传统堆栈式方法处理多图像信号的时间相关性缺失问题，金炯华基于张量处理方法，降维处理高维数据，开发了迭代式估计算法。通过实验评估了所提方法在质量预测方面的性能，并与传统的堆栈式方法对比论证了所提方法的优势。金炯华的分享给在场的老师和同学们带来的极大地启发。

金炯华目前任职于密歇根大学工业与运营工程系，担任制造项目主任。金炯华于1999年在密歇根大学获得工业和运营工程博士学位。她的研究方向是数据融合方法及其在制造业和服务业中的应用。金炯华科研成果丰硕，获得了多项NSF Career Award以及著名的PECASE奖，自2005年以来已获得12项最佳论文奖等。金炯华目前是IIE Transactions on Quality and Reliability Engineering的期刊编辑，INFORMS协会副主席，IIE QCRE部门主席。金炯华也是IIE、 ASME的Fellow和ISI、ASQ的高级会员，以及IEEE、INFORMS、SME的会员。